論文の概要: A Systematic Approach to Featurization for Cancer Drug Sensitivity Predictions with Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.00095v2
• Date: Mon, 4 May 2020 15:57:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 05:50:26.563356
• Title: A Systematic Approach to Featurization for Cancer Drug Sensitivity Predictions with Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習による癌薬剤感受性予測の体系化の試み
• Authors: Austin Clyde, Tom Brettin, Alexander Partin, Maulik Shaulik, Hyunseung Yoo, Yvonne Evrard, Yitan Zhu, Fangfang Xia, Rick Stevens
• Abstract要約: 35,000以上のニューラルネットワークモデルをトレーニングし、一般的な成果化技術を駆使しています。 RNA-seqは128以上のサブセットであっても非常に冗長で情報的であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.86828302591469
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: By combining various cancer cell line (CCL) drug screening panels, the size of the data has grown significantly to begin understanding how advances in deep learning can advance drug response predictions. In this paper we train >35,000 neural network models, sweeping over common featurization techniques. We found the RNA-seq to be highly redundant and informative even with subsets larger than 128 features. We found the inclusion of single nucleotide polymorphisms (SNPs) coded as count matrices improved model performance significantly, and no substantial difference in model performance with respect to molecular featurization between the common open source MOrdred descriptors and Dragon7 descriptors. Alongside this analysis, we outline data integration between CCL screening datasets and present evidence that new metrics and imbalanced data techniques, as well as advances in data standardization, need to be developed.
• Abstract（参考訳）: 様々ながん細胞株(CCL)の薬物スクリーニングパネルを組み合わせることで、データのサイズが大きく増加し、ディープラーニングの進歩が薬物反応予測をどう進めるかを理解するようになった。 本稿では,35,000以上のニューラルネットワークモデルをトレーニングし,一般的な成果化手法を網羅する。 RNA-seqは128以上のサブセットであっても非常に冗長で情報的であることがわかった。 数行列として符号化された単一ヌクレオチド多型 (SNP) はモデル性能を著しく向上させ, 共通オープンソースMOrdred記述子とDragon7記述子との分子的分解に関して, モデル性能に有意な差は認められなかった。 この分析の他に、CCLスクリーニングデータセット間のデータ統合の概要と、新しいメトリクスと不均衡なデータ技術、およびデータ標準化の進歩が必要であることを示す。

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