論文の概要: SkipGNN: Predicting Molecular Interactions with Skip-Graph Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14949v2
- Date: Wed, 9 Dec 2020 18:31:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-08 05:34:53.858498
- Title: SkipGNN: Predicting Molecular Interactions with Skip-Graph Networks
- Title（参考訳）: SkipGNN: スキップグラフネットワークによる分子相互作用予測
- Authors: Kexin Huang, Cao Xiao, Lucas Glass, Marinka Zitnik, Jimeng Sun
- Abstract要約: 分子間相互作用の予測のためのグラフニューラルネットワークSkipGNNを提案する。
SkipGNNは直接相互作用からの情報だけでなく、二階相互作用からも情報を収集することで分子間相互作用を予測する。
また,SkipGNNは,既存の手法を最大28.8%上回り,優れた,堅牢な性能を実現していることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.64925872964416
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Molecular interaction networks are powerful resources for the discovery. They
are increasingly used with machine learning methods to predict biologically
meaningful interactions. While deep learning on graphs has dramatically
advanced the prediction prowess, current graph neural network (GNN) methods are
optimized for prediction on the basis of direct similarity between interacting
nodes. In biological networks, however, similarity between nodes that do not
directly interact has proved incredibly useful in the last decade across a
variety of interaction networks. Here, we present SkipGNN, a graph neural
network approach for the prediction of molecular interactions. SkipGNN predicts
molecular interactions by not only aggregating information from direct
interactions but also from second-order interactions, which we call skip
similarity. In contrast to existing GNNs, SkipGNN receives neural messages from
two-hop neighbors as well as immediate neighbors in the interaction network and
non-linearly transforms the messages to obtain useful information for
prediction. To inject skip similarity into a GNN, we construct a modified
version of the original network, called the skip graph. We then develop an
iterative fusion scheme that optimizes a GNN using both the skip graph and the
original graph. Experiments on four interaction networks, including drug-drug,
drug-target, protein-protein, and gene-disease interactions, show that SkipGNN
achieves superior and robust performance, outperforming existing methods by up
to 28.8\% of area under the precision recall curve (PR-AUC). Furthermore, we
show that unlike popular GNNs, SkipGNN learns biologically meaningful
embeddings and performs especially well on noisy, incomplete interaction
networks.
- Abstract（参考訳）: 分子相互作用ネットワークは発見のための強力な資源である。
それらは、生物学的に意味のある相互作用を予測する機械学習手法でますます使われています。
グラフの深層学習は予測能力を劇的に向上させてきたが、現在のグラフニューラルネットワーク(GNN)手法は相互作用ノード間の直接的類似性に基づいて予測に最適化されている。
しかし、生体ネットワークでは、直接相互作用しないノード間の類似性は、様々な相互作用ネットワークで過去10年間に非常に有用であることが証明されている。
本稿では,分子間相互作用の予測のためのグラフニューラルネットワークSkipGNNを提案する。
SkipGNNは直接相互作用から情報を集めるだけでなく、2階相互作用から分子間相互作用を予測する。
既存のGNNとは対照的に、SkipGNNは2ホップの隣人や通信ネットワークのすぐ隣人からニューラルメッセージを受信し、非線形変換して予測に有用な情報を得る。
GNNにスキップ類似性を注入するために、スキップグラフと呼ばれる元のネットワークの修正版を構築した。
次に、スキップグラフと元のグラフの両方を用いてGNNを最適化する反復融合方式を開発する。
薬物・薬物・薬物・タンパク質・遺伝子・酵素相互作用を含む4つの相互作用ネットワークの実験により、skipgnnは、精密リコール曲線(pr-auc)下の領域の最大28.8\%で既存の方法よりも優れ、堅牢な性能を達成していることが示された。
さらに、一般的なGNNとは異なり、SkipGNNは生物学的に意味のある埋め込みを学び、特にノイズや不完全な相互作用ネットワークでよく機能することを示す。
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