Vipsania：教師なし深層遺伝子探索

タンパク質コード遺伝子の構造アノテーションをすべての真核生物ゲノムへ拡張することは、依然として大きな課題である。近年の深層学習手法は、RNA-seqやアラインメントを必要としないにもかかわらず、根拠に基づくパイプラインと同等以上の性能を示している。しかしそれらはすべて教師ありであり、多様なゲノムから得られる大規模で高品質な学習データに依存する。その結果、多くの基底的な真核生物クレードに対して、正確なab initio遺伝子探索器が欠けている。本研究では、最初の教師なし深層遺伝子探索器であるVipsaniaを提案する。深層配列モデル内の微分可能な隠れマルコフ層が、未アノテーションのゲノムだけから遺伝子構造を予測することを学習する。Vipsaniaはほぼすべての真核生物に対して事前学習され、対象ゲノム上では教師なしでファインチューニングされる。Vipsaniaは、多くのクレードにおいて平均的に教師あり手法よりも正確であり、教師ありモデルが遠縁の対象ゲノムで経験する精度低下を回避する。Vipsaniaは非標準的な遺伝暗号に適応し、偏りのない汎真核生物ゲノムアノテーションのための高速で汎用性の高いツールを提供する。ソースコードは利用可能である。

https://doi.org/10.64898/2026.08.26.747235