[논문 리뷰] 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|2025. 06. 02.

Misinformation and Its Impacts인용 수 3

한 줄 요약

이 리뷰는 고전 word2vec에서 트랜스포머와 하이애나(hyena) 기반 모델에 이르기까지 유전체학, 전사체학, 프로테오믹스에 걸친 생물학적 시퀀스에 적용된 NLP 방법을 조사하며 토큰화, 아키텍처, 그리고 구조 예측 및 유전자 발현과 같은 응용에 초점을 맞춘다.

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.

연구 동기 및 목표

• 생물학적 시퀀스 분석에 NLP 기법을 활용하는 동기를 유전체학, 전사체학 및 프로테오믹스 전반에 걸쳐 제시한다.
• DNA, RNA 및 단백질 데이터에 NLP 방법이 어떻게 적용되는지 요약한다.
• 다양한 생물학적 과제에 대한 NLP 접근법의 강점과 한계를 평가한다.
• 구조 예측, 유전자 발현, 진화 분석에서의 최근 진전과 응용을 논의한다.
• 대규모 게놈 연구를 위한 NLP와 생물정보학의 통합 잠재력을 강조한다.

제안 방법

• 생물학적 시퀀스(DNA, RNA, 단백질)에 적용된 NLP 방법의 조사.
• 생물학적 데이터에 적용되는 토큰화 전략에 대한 논의.
• 고전적 word2vec에서 트랜스포머 및 하이애나 연산자까지의 모델 아키텍처 개요.
• 다양한 생물학적 과제에 대한 강점, 한계 및 적합성 평가.
• 구조 예측, 유전자 발현, 진화 분석에서의 최근 진전의 종합.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 NLP 방법이 유전체학, 전사체학 및 프로테오믹스 전반에서 DNA, RNA, 단백질 서열을 분석하는 데 어떻게 적용되는가?
• RQ2 생물학적 시퀀스 데이터에 가장 효과적인 토큰화 전략과 모델 아키텍처는 무엇인가?
• RQ3 구조 예측, 유전자 발현, 진화와 같은 다양한 생물학적 과제에 대한 NLP 접근법의 강점과 한계는 무엇인가?
• RQ4 생물정보학에 NLP를 대규모로 통합하는 데 기여하는 최근의 진전은 무엇인가?

주요 결과

• NLP 방법은 생물학적 시퀀스에 대해 고전적 word2vec에서 고급 트랜스포머 기반 모델 및 하이애나 연산자로 진화해 왔다.
• 토큰화 전략과 모델 아키텍처는 게놈 작업의 성능에 결정적으로 영향을 미친다.
• 응용 분야는 구조 예측, 유전자 발현 분석, 진화 연구를 아우른다.
• 대규모 게놈 데이터에서 의미 있는 인사이트를 추출하는 NLP 모델의 잠재력이 강하게 제시된다.
• 언어 모델링 접근법의 생물정보학 통합은 생물학적 과정에 대한 이해를 증진할 전망이다.