[論文レビュー] Leveraging Natural Language Processing to Unravel the Mystery of Life: A Review of NLP Approaches in Genomics, Transcriptomics, and Proteomics

Ella Rannon, David Burstein|ArXiv.org|Jun 2, 2025

Misinformation and Its Impacts被引用数 3

ひとこと要約

このレビューは、クラシックな word2vec からトランスフォーマーと hyena ベースのモデルまで、トークン化、アーキテクチャ、構造予測や遺伝子発現などの応用に焦点を当て、ゲノミクス、トランスクリプトミクス、プロテオミクスに跨る生物学的配列へ適用された NLP 手法を概観します。

ABSTRACT

Natural Language Processing (NLP) has transformed various fields beyond linguistics by applying techniques originally developed for human language to the analysis of biological sequences. This review explores the application of NLP methods to biological sequence data, focusing on genomics, transcriptomics, and proteomics. We examine how various NLP methods, from classic approaches like word2vec to advanced models employing transformers and hyena operators, are being adapted to analyze DNA, RNA, protein sequences, and entire genomes. The review also examines tokenization strategies and model architectures, evaluating their strengths, limitations, and suitability for different biological tasks. We further cover recent advances in NLP applications for biological data, such as structure prediction, gene expression, and evolutionary analysis, highlighting the potential of these methods for extracting meaningful insights from large-scale genomic data. As language models continue to advance, their integration into bioinformatics holds immense promise for advancing our understanding of biological processes in all domains of life.

研究の動機と目的

• ゲノミクス、トランスクリプトミクス、プロテオミクス全体で生物学的配列の解析に NLP 技術を用いる動機づけ。
• DNA、RNA、タンパク質データへ NLP 手法を適用する方法の要約。
• さまざまな生物学的タスクに対する NLP アプローチの長所と限界を評価。
• 構造予測、遺伝子発現、進化分析の最近の進展と応用を論じる。
• 大規模ゲノミクス研究のための NLP とバイオ情報学の統合の将来ポテンシャルを強調。

提案手法

• 生物学的配列（DNA、RNA、タンパク質）に適用された NLP 手法の調査。
• 生物学的データへ適用されるトークン化戦略の議論。
• クラシックな word2vec からトランスフォーマーと hyena 演算子までのモデルアーキテクチャの概要。
• さまざまな生物学的タスクに対する長所・限界・適合性の評価。
• 構造予測、遺伝子発現、進化分析の最近の進展の総合。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ゲノミクス、トランスクリプトミクス、プロテオミクス全体で DNA、RNA、タンパク質配列を分析するために NLP 手法はどのように適用されてきたか？
• RQ2 生物学的配列データに最も効果的なトークン化戦略とモデルアーキテクチャは何か？
• RQ3 構造予測、遺伝子発現、進化など、異なる生物学的タスクにおける NLP アプローチの長所と限界は何か？
• RQ4 NLP をバイオインフォマティクスに大規模に統合するための最近の進展は何か？

主な発見

• NLP 手法は、クラシックな word2vec から先進的なトランスフォーマーベースのモデルおよび生物学的配列用の hyena 演算子へと進化してきた。
• トークン化戦略とモデルアーキテクチャは、ゲノムタスクの性能に重大な影響を与える。
• 応用対象は構造予測、遺伝子発現分析、進化研究にわたる。
• 大規模なゲノムデータから意味のある洞察を抽出するポテンシャルが高い。
• 言語モデルアプローチのバイオインフォマティクスへの統合は、生物学的プロセスの理解を前進させる態勢にある。