論文の概要: TrajectoryNet: A Dynamic Optimal Transport Network for Modeling Cellular Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.04461v2
• Date: Sun, 26 Jul 2020 13:42:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-02 14:06:24.044179
• Title: TrajectoryNet: A Dynamic Optimal Transport Network for Modeling Cellular Dynamics
• Title（参考訳）: TrajectoryNet: 細胞動態モデリングのための動的最適輸送ネットワーク
• Authors: Alexander Tong, Jessie Huang, Guy Wolf, David van Dijk, Smita Krishnaswamy
• Abstract要約: 本稿では,動的最適輸送を実現するために,分布間の連続経路を制御するTrjectoryNetを提案する。 単細胞RNAシークエンシング(scRNA-seq)技術から得られたデータにおける細胞動態の研究において、これが特に当てはまるかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.43710101147849
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It is increasingly common to encounter data from dynamic processes captured by static cross-sectional measurements over time, particularly in biomedical settings. Recent attempts to model individual trajectories from this data use optimal transport to create pairwise matchings between time points. However, these methods cannot model continuous dynamics and non-linear paths that entities can take in these systems. To address this issue, we establish a link between continuous normalizing flows and dynamic optimal transport, that allows us to model the expected paths of points over time. Continuous normalizing flows are generally under constrained, as they are allowed to take an arbitrary path from the source to the target distribution. We present TrajectoryNet, which controls the continuous paths taken between distributions to produce dynamic optimal transport. We show how this is particularly applicable for studying cellular dynamics in data from single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) technologies, and that TrajectoryNet improves upon recently proposed static optimal transport-based models that can be used for interpolating cellular distributions.
• Abstract（参考訳）: 静的断面積測定によって捉えた動的プロセスのデータ、特に医学的な環境では、より頻繁に遭遇する。 このデータから個々の軌跡をモデル化する最近の試みは、最適輸送を用いて時間点間のペアワイズマッチングを作成する。 しかし、これらの手法は、エンティティがこれらのシステムで得る連続力学や非線形パスをモデル化することはできない。 この問題に対処するため、連続正規化フローと動的最適輸送のリンクを確立し、時間とともに期待される点の経路をモデル化する。 連続正規化フローは、ソースからターゲット分布への任意の経路を取ることができるため、一般に制約下にある。 本稿では, 分布間の連続経路を制御し, 動的最適輸送を行うトラックネットを提案する。 この手法は単細胞rnaシークエンシング(scrna-seq)技術によるデータの細胞動力学研究に特に応用可能であり,最近提案された静的最適トランスポートベースモデルによりtrailnetが改善されることを示す。

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