Helix Mrna

🚀 Helix-mRNA-v0

Helix-mRNAは、ハイブリッドな状態空間とトランスフォーマーに基づくモデルです。Mamba2の状態空間アーキテクチャの効率的なシーケンス処理能力と、トランスフォーマーのアテンションメカニズムの文脈理解能力の両方を活用し、これら2つのアプローチの長所を兼ね備えています。これらの特性により、全長転写産物、スプライスバリアント、および複雑なmRNA構造要素の研究に特に適しています。

私たちは、各ヌクレオチド（A、C、U、G）と曖昧な塩基（N）を一意の整数にマッピングすることで、mRNA配列を単一ヌクレオチド分解能でトークン化します。さらに、各コドンの開始を示す特殊文字Eが配列に組み込まれています。この細粒度のアプローチは、モデルが配列からパターンを抽出する能力を最大化します。ヌクレオチドをグループ化したり、k-merベースのアプローチを使用したりする粗いトークン化方法とは異なり、私たちの単一ヌクレオチド分解能は、mRNA分子の完全な配列情報を保持します。このシンプルで効果的なエンコーディング方式により、前処理段階で情報が失われることがなく、下流のモデルが生の配列構成から直接学習できるようになります。

詳細は、私たちの 論文 をご覧ください！

🚀 クイックスタート

Helicalのインストールと使用

📦 インストール

以下のコマンドを実行して、Helical パッケージをpipを介してインストールします。

pip install --upgrade helical

💻 使用例

基本的な使用法

from helical.models.helix_mrna import HelixmRNA, HelixmRNAConfig
import torch

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

input_sequences = ["EACU"*20, "EAUG"*20, "EAUG"*20, "EACU"*20, "EAUU"*20]

helix_mrna_config = HelixmRNAConfig(batch_size=5, device=device, max_length=100)
helix_mrna = HelixmRNA(configurer=helix_mrna_config)

# prepare data for input to the model
processed_input_data = helix_mrna.process_data(input_sequences)

# generate the embeddings for the processed data
embeddings = helix_mrna.get_embeddings(processed_input_data)

高度な使用法

from helical.models.helix_mrna import HelixmRNA, HelixmRNAConfig
import torch

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

input_sequences = ["EACU"*20, "EAUG"*20, "EAUG"*20, "EACU"*20, "EAUU"*20]
labels = [0, 2, 2, 0, 1]

helixr_config = HelixmRNAConfig(batch_size=5, device=device, max_length=100)
helixr_fine_tune = HelixmRNAFineTuningModel(helix_mrna_config=helixr_config, fine_tuning_head="classification", output_size=3)

# prepare data for input to the model
train_dataset = helixr_fine_tune.process_data(input_sequences)

# fine-tune the model with the relevant training labels
helixr_fine_tune.train(train_dataset=train_dataset, train_labels=labels)

# get outputs from the fine-tuned model on a processed dataset
outputs = helixr_fine_tune.get_outputs(train_dataset)

📚 詳細ドキュメント

論文とパッケージの引用

@misc{wood2025helixmrnahybridfoundationmodel,
      title={Helix-mRNA: A Hybrid Foundation Model For Full Sequence mRNA Therapeutics}, 
      author={Matthew Wood and Mathieu Klop and Maxime Allard},
      year={2025},
      eprint={2502.13785},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={q-bio.GN},
      url={https://arxiv.org/abs/2502.13785}, 
}

@software{allard_2024_13135902,
  author       = {Helical Team},
  title        = {helicalAI/helical: v0.0.1-alpha10},
  month        = nov,
  year         = 2024,
  publisher    = {Zenodo},
  version      = {0.0.1a10},
  doi          = {10.5281/zenodo.13135902},
  url          = {https://doi.org/10.5281/zenodo.13135902}
}

📄 ライセンス

このライブラリは cc-by-nc-sa-4.0 ライセンスの下で提供されています。

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