ProteKenz — タンパク質トークナイゼーションと配列表現の研究リポジトリ

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ProteKenz — タンパク質トークナイゼーションと配列表現の研究リポジトリ

ProteKenz — タンパク質トークナイゼーションと配列表現の研究リポジトリ

UC Denverでの独立研究プロジェクト「ProteKenz」は、機械学習を用いた創薬研究向けにタンパク質配列のトークナイゼーションと表現学習を探るための基盤的取り組みです。PDBから抽出した配列に対して固定k-mer、サブワードエンコーディング（BPE等）、境界認識スライシングなど複数のトークナイゼーション手法を実験的に適用し、基礎モデル（foundation models）用の入力表現を設計・比較することを目的としています。公開リポジトリでは学術的整合性保持のためソースコードは含まれていませんが、研究の方向性と設計方針がREADMEにまとめられています（300字程度）。

https://github.com/arshiakoul/Protekenz_public

概要

ProteKenzは、機械学習駆動の創薬研究を念頭に置いたタンパク質配列のトークナイゼーションと表現学習を目的とする研究プロジェクトです。リポジトリのREADMEによれば、PDB（Protein Data Bank）から抽出したタンパク質配列に対して、固定長k-mer、サブワード（例：BPEやWordPieceに類する）エンコーディング、そしてアミノ酸配列の「境界」を意識したスライシング手法など、複数のトークナイゼーション戦略を比較・検討しています。これらのトークン化手法を踏まえて、配列表現をどのように設計すれば基礎モデルにとって良好な入力となるのかを評価することが主目的です。ソースコードは学術的整合性保持のため公開されていませんが、研究の意図や実験設計に関する記述がREADMEにまとめられています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 3
  • ファイル数: 1
  • メインの言語: 未指定

主な特徴

  • タンパク質配列の複数トークナイゼーション手法（k-mer、サブワード、境界認識スライシング）の研究
  • PDB由来シーケンスを対象とした実験的設計と評価方針の提示
  • 基礎モデル（foundation models）への入力表現の最適化を目指したアプローチ
  • ソースコードは教育的・学術的不正利用防止のため公開されていない旨の注意書き

技術的なポイント

READMEの記述を踏まえ、ProteKenzが注目する技術的ポイントを整理します。まずトークナイゼーションの選択は、タンパク質配列に対する言語モデル的アプローチの肝です。固定k-mer（例：3-merや6-mer）は局所的な連続サブシーケンスを捉えやすく、モデルが短い連続パターンを学習するには有効です。一方でkが固定だと長距離相互作用や可変長モチーフの扱いに制約が出るため、BPEやWordPieceに類するサブワードエンコーディングを用い、頻出の可変長サブシーケンスをトークンとして抽出する戦略が考えられます。これにより語彙サイズを制御しつつ、重要なモチーフを効率よく表現できます。

境界認識スライシングは、二次構造や機能ドメインの境界（例えばドメインの端、ループ領域やヘリックスの開始・終了）を意識して切り出す手法で、配列の機能的単位を尊重したトークン化につながります。PDBのアノテーション（配列-構造対応情報）を用いれば、構造的境界に基づくトークン化が可能となり、構造情報を暗黙的に取り込んだ表現が得られる可能性があります。

表現学習の観点では、マスクドランゲージモデリング（MLM）や次残差予測、対照学習（contrastive learning）などの自己教師あり学習手法が基礎モデル形成に有効です。ProteKenzでは、どのトークナイゼーションが下流タスク（例えば安定性予測、配列-配列/配列-リガンド相互作用予測、変異影響予測）に転移しやすいかを評価することが想定されます。評価指標としては、精度以外に表現の一般化能力、語彙カバレッジ、トークン化後のシーケンス長分布、学習効率やモデルサイズと性能のトレードオフなどが重要です。

なお、READMEには「ソースコードは意図的に公開していない」旨が明記されており、再現性確保と学術的整合性のバランスに配慮した公開方針を採っています。興味がある研究者はリポジトリの連絡先を通じて問い合わせることが推奨されています。全体として、ProteKenzはタンパク質言語モデリングにおける入力設計（トークン化）に焦点を当て、基礎モデルのための良質な表現を探索するための考察と実験指針を提供することを目指しています。（約700字）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: プロジェクト概要、目的、実験方針、公開ポリシー等の説明（ソースコードは含まれていません）

READMEの抜粋：

ProteKenz

ProteKenz is a protein tokenization and sequence representation project developed for research in machine learning–driven drug discovery. It focuses on experimenting with various tokenization methods—including fixed k-mers, subword encodings, and boundary-aware slicing—on protein sequences extracted from PDB files.

Note: Source code has been intentionally excluded from this public repository to preserve academic integrity and prevent unauthorized reuse. Please contact the mai…

まとめ

トークナイゼーションに焦点を当てた基盤的研究で、配列表現設計の実験方針が明確に提示されている点が有用です（50字程度）。

リポジトリ情報：