Learning meaningful representations of protein sequences

可解释性 代表(政治) 计算机科学 背景(考古学) 人工智能 机器学习 钥匙(锁) 特征学习 数据科学 自然语言处理 生物 古生物学 计算机安全 政治 政治学 法学
作者
Nicki Skafte Detlefsen,Søren Hauberg,Wouter Boomsma
出处
期刊:Nature Communications [Nature Portfolio]
卷期号:13 (1) 被引量:90
标识
DOI:10.1038/s41467-022-29443-w
摘要

How we choose to represent our data has a fundamental impact on our ability to subsequently extract information from them. Machine learning promises to automatically determine efficient representations from large unstructured datasets, such as those arising in biology. However, empirical evidence suggests that seemingly minor changes to these machine learning models yield drastically different data representations that result in different biological interpretations of data. This begs the question of what even constitutes the most meaningful representation. Here, we approach this question for representations of protein sequences, which have received considerable attention in the recent literature. We explore two key contexts in which representations naturally arise: transfer learning and interpretable learning. In the first context, we demonstrate that several contemporary practices yield suboptimal performance, and in the latter we demonstrate that taking representation geometry into account significantly improves interpretability and lets the models reveal biological information that is otherwise obscured.
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