DNAを最適化するための新しいフィードバックアーキテクチャ、FeedbackGANが開発される

3つの要点
✔️ 抗菌を示す可能性がもっとも高いタンパク質のDNAを生成
✔️ GANに外部関数アナライザーを使用   
✔️ タンパク質の折り畳み問題のような、ゲノミクスおよび個別化医療におけるさらなる応用分野に適用を目指す

Feedback GAN (FBGAN) for DNA: a Novel Feedback-Loop Architecture for Optimizing Protein Functions
written by Anvita Gupta, James Zou
(Submitted on 5 Apr 2018)
Comments: Published by arXiv
Subjects: Genomics (q-bio.GN); Machine Learning (cs.LG); Neural and Evolutionary Computing (cs.NE)

はじめに

スタンフォード大学のJames Zou博士は、機械学習を応用して、抗菌を示す可能性がもっとも高いタンパク質（抗菌ぺチプド）を一日で作り出すことを目的とした、全く新しい何千もの仮想DNA配列を生成するアルゴリズムを開発しました。Feedback GANと呼ばれるこのアルゴリズムは、GANに外部関数アナライザーを使用する、新規のフィードバックループアーキテクチャです。

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