[논문 리뷰] Diffusion Models in Bioinformatics: A New Wave of Deep Learning Revolution in Action

Zhiye Guo, Jian Liu외 5명|arXiv (Cornell University)|2023. 02. 13.

Gene expression and cancer classification인용 수 12

한 줄 요약

이 리뷰는 확산 모델과 생물정보학에서의 응용을 조사하고, 기초와 도메인을 cryo-EM에서 단일세포 분석, 단백질 설계 및 약물 설계에 이르기까지 개관한다.

ABSTRACT

Denoising diffusion models have emerged as one of the most powerful generative models in recent years. They have achieved remarkable success in many fields, such as computer vision, natural language processing (NLP), and bioinformatics. Although there are a few excellent reviews on diffusion models and their applications in computer vision and NLP, there is a lack of an overview of their applications in bioinformatics. This review aims to provide a rather thorough overview of the applications of diffusion models in bioinformatics to aid their further development in bioinformatics and computational biology. We start with an introduction of the key concepts and theoretical foundations of three cornerstone diffusion modeling frameworks (denoising diffusion probabilistic models, noise-conditioned scoring networks, and stochastic differential equations), followed by a comprehensive description of diffusion models employed in the different domains of bioinformatics, including cryo-EM data enhancement, single-cell data analysis, protein design and generation, drug and small molecule design, and protein-ligand interaction. The review is concluded with a summary of the potential new development and applications of diffusion models in bioinformatics.

연구 동기 및 목표

• 확산 모델링의 핵심 개념과 이론적 기초(denoising diffusion probabilistic models, noise-conditioned scoring networks, and stochastic differential equations)를 설명한다.
• 생물정보학 도메인 전반에서 확산 모델 응용을 조사하여 현재의 활용 사례와 방법론을 맵핑한다.
• 계산생물학의 추가 개발을 가이드하기 위한 도전 과제, 한계 및 잠재적 향후 방향을 요약한다.

제안 방법

• 세 가지 핵심 확산 모델링 프레임워크(denoising diffusion probabilistic models, noise-conditioned scoring networks, and stochastic differential equations)를 소개하고 설명한다.
• 생물정보학에서의 확산 모델 응용을 도메인별로 조사한다(cryo-EM 데이터 향상, 단일세포 데이터 분석, 단백질 설계 및 생성, 약물 및 소분자 설계, 단백질-리간드 상호작용).
• 통찰을 종합하고 생물정보학의 잠재적 새로운 개발 및 응용에 대해 논의한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 생물정보학에 관련된 핵심 확산 모델링 프레임워크는 무엇이며, 이들이 개념적으로 및 계산적으로 어떻게 다른가?
• RQ2 확산 모델이 cryo-EM, 단일세포 분석, 분자 설계 등 생물정보학 도메인에서 어떻게 적용되는가?
• RQ3 생물정보학에서 확산 모델을 사용할 때의 현재 한계와 도전과제는 무엇이며, 어떤 향후 방향이 제시되는가?

주요 결과

• 확산 모델은 생물정보학에서 광범위한 적용 가능성을 가진 강력한 생성 모델로 제시된다.
• 본 리뷰는 다수의 생물정보학 도메인에 걸친 확산 모델 응용의 철저한 매핑을 제공한다.
• 계산생물학의 추가 개발을 돕기 위한 이론적 기초와 실용적 고려사항을 논의한다.
• 본 논문은 생물정보학에서 확산 모델의 잠재적 새로운 개발 및 응용을 강조한다.