Codontransformer

🚀 CodonTransformer

CodonTransformer は、コドン最適化の究極のツールです。タンパク質配列を、ターゲットとする生物に特化した最適化されたDNA配列に変換します。遺伝子工学の研究者であれ、実践者であれ、CodonTransformerは包括的な機能セットを提供し、作業を容易にします。Transformerアーキテクチャと使いやすいJupyterノートブックを活用することで、コドン最適化の複雑さを軽減し、時間と労力を節約します。

🚀 クイックスタート

CodonTransformerは、タンパク質配列をターゲット生物に最適化されたDNA配列に変換するツールです。Transformerアーキテクチャを利用し、Jupyterノートブックで簡単に操作できます。

✨ 主な機能

• タンパク質配列を最適化されたDNA配列に変換する。
• Transformerアーキテクチャを利用した高精度の予測。
• 使いやすいJupyterノートブックインターフェース。

💻 使用例

基本的な使用法

import torch
from transformers import AutoTokenizer, BigBirdForMaskedLM
from CodonTransformer.CodonPrediction import predict_dna_sequence
from CodonTransformer.CodonJupyter import format_model_output
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")


# Load model and tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("adibvafa/CodonTransformer")
model = BigBirdForMaskedLM.from_pretrained("adibvafa/CodonTransformer").to(device)


# Set your input data
protein = "MALWMRLLPLLALLALWGPDPAAAFVNQHLCGSHLVEALYLVCGERGFFYTPKTRREAEDLQVGQVELGG"
organism = "Escherichia coli general"


# Predict with CodonTransformer
output = predict_dna_sequence(
    protein=protein,
    organism=organism,
    device=device,
    tokenizer=tokenizer,
    model=model,
    attention_type="original_full",
    deterministic=True
)
print(format_model_output(output))

出力は以下のようになります。

-----------------------------
|          Organism         |
-----------------------------
Escherichia coli general

-----------------------------
|       Input Protein       |
-----------------------------
MALWMRLLPLLALLALWGPDPAAAFVNQHLCGSHLVEALYLVCGERGFFYTPKTRREAEDLQVGQVELGG

-----------------------------
|      Processed Input      |
-----------------------------
M_UNK A_UNK L_UNK W_UNK M_UNK R_UNK L_UNK L_UNK P_UNK L_UNK L_UNK A_UNK L_UNK L_UNK A_UNK L_UNK W_UNK G_UNK P_UNK D_UNK P_UNK A_UNK A_UNK A_UNK F_UNK V_UNK N_UNK Q_UNK H_UNK L_UNK C_UNK G_UNK S_UNK H_UNK L_UNK V_UNK E_UNK A_UNK L_UNK Y_UNK L_UNK V_UNK C_UNK G_UNK E_UNK R_UNK G_UNK F_UNK F_UNK Y_UNK T_UNK P_UNK K_UNK T_UNK R_UNK R_UNK E_UNK A_UNK E_UNK D_UNK L_UNK Q_UNK V_UNK G_UNK Q_UNK V_UNK E_UNK L_UNK G_UNK G_UNK __UNK

-----------------------------
|       Predicted DNA       |
-----------------------------
ATGGCTTTATGGATGCGTCTGCTGCCGCTGCTGGCGCTGCTGGCGCTGTGGGGCCCGGACCCGGCGGCGGCGTTTGTGAATCAGCACCTGTGCGGCAGCCACCTGGTGGAAGCGCTGTATCTGGTGTGCGGTGAGCGCGGCTTCTTCTACACGCCCAAAACCCGCCGCGAAGCGGAAGATCTGCAGGTGGGCCAGGTGGAGCTGGGCGGCTAA

📚 ドキュメント

追加リソース

• プロジェクトウェブサイト
  https://adibvafa.github.io/CodonTransformer/

• GitHubリポジトリ
  https://github.com/Adibvafa/CodonTransformer

• Google Colabデモ
  https://adibvafa.github.io/CodonTransformer/GoogleColab

• PyPIパッケージ
  https://pypi.org/project/CodonTransformer/

• 論文
  https://www.nature.com/articles/s41467-025-58588-7

📄 ライセンス

このプロジェクトは、Apache 2.0ライセンスの下で提供されています。

著者

Adibvafa Fallahpour^1,2*, Vincent Gureghian³*, Guillaume J. Filion²‡, Ariel B. Lindner³‡, Amir Pandi³‡

¹ Vector Institute for Artificial Intelligence, Toronto ON, Canada
² University of Toronto Scarborough; Department of Biological Science; Scarborough ON, Canada
³ Université Paris Cité, INSERM U1284, Center for Research and Interdisciplinarity, F-75006 Paris, France
* これらの著者はこの研究に同等の貢献をしています。
‡ 連絡先:
guillaume.filion@utoronto.ca, ariel.lindner@inserm.fr, amir.pandi@cri-paris.org

引用

@article{Fallahpour_Gureghian_Filion_Lindner_Pandi_2025,
  title={CodonTransformer: a multispecies codon optimizer using context-aware neural networks},
  volume={16},
  ISSN={2041-1723},
  url={https://www.nature.com/articles/s41467-025-58588-7},
  DOI={10.1038/s41467-025-58588-7},
  number={1},
  journal={Nature Communications},
  author={Fallahpour, Adibvafa and Gureghian, Vincent and Filion, Guillaume J. and Lindner, Ariel B. and Pandi, Amir},
  year={2025},
  month=apr,
  pages={3205},
  language={en}
}