Fugu-MT 論文翻訳(概要): Gaining Insight into SARS-CoV-2 Infection and COVID-19 Severity Using Self-supervised Edge Features and Graph Neural Networks

論文の概要: Gaining Insight into SARS-CoV-2 Infection and COVID-19 Severity Using Self-supervised Edge Features and Graph Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.12971v2
Date: Tue, 15 Dec 2020 17:05:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-17 22:33:32.372134
Title: Gaining Insight into SARS-CoV-2 Infection and COVID-19 Severity Using Self-supervised Edge Features and Graph Neural Networks
Title（参考訳）: 自己監督エッジ特徴とグラフニューラルネットワークを用いたSARS-CoV-2感染とCOVID-19重症度の検討
Authors: Arijit Sehanobish, Neal G. Ravindra, David van Dijk
Abstract要約: 深層学習を用いてSARS-CoV-2感染の生物学と新型コロナウイルスの重症度を研究する。本稿では,グラフ注意ネットワーク(GAT)上に構築され,自己教師付き学習を用いてエッジ機能を生成し,これらのエッジ機能をSet Transformer経由で取り込み,そのモデルを提案する。我々は,SARS-CoV-2感染肺オルガノイドと気管支肺胞洗浄液サンプルの単細胞RNAシークエンシングデータセットに本モデルを適用した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.980876474818153
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: A molecular and cellular understanding of how SARS-CoV-2 variably infects and causes severe COVID-19 remains a bottleneck in developing interventions to end the pandemic. We sought to use deep learning to study the biology of SARS-CoV-2 infection and COVID-19 severity by identifying transcriptomic patterns and cell types associated with SARS-CoV-2 infection and COVID-19 severity. To do this, we developed a new approach to generating self-supervised edge features. We propose a model that builds on Graph Attention Networks (GAT), creates edge features using self-supervised learning, and ingests these edge features via a Set Transformer. This model achieves significant improvements in predicting the disease state of individual cells, given their transcriptome. We apply our model to single-cell RNA sequencing datasets of SARS-CoV-2 infected lung organoids and bronchoalveolar lavage fluid samples of patients with COVID-19, achieving state-of-the-art performance on both datasets with our model. We then borrow from the field of explainable AI (XAI) to identify the features (genes) and cell types that discriminate bystander vs. infected cells across time and moderate vs. severe COVID-19 disease. To the best of our knowledge, this represents the first application of deep learning to identifying the molecular and cellular determinants of SARS-CoV-2 infection and COVID-19 severity using single-cell omics data.
Abstract（参考訳）: SARS-CoV-2がウイルスにどのように感染し、深刻な新型コロナウイルスを引き起こすかの分子的および細胞的な理解は、パンデミックを終わらせるための介入を開発する上でボトルネックとなっている。我々は,SARS-CoV-2感染および新型コロナウイルス重症度に関連する転写パターンと細胞型を同定し,深層学習を用いてSARS-CoV-2感染の生物学と新型コロナウイルス重症度を調べた。そこで我々は,自己教師付きエッジ機能を生成する新しい手法を開発した。本稿では,グラフ注意ネットワーク(GAT)上に構築され,自己教師付き学習を用いてエッジ機能を生成し,これらのエッジ機能をSet Transformer経由で取り込み,そのモデルを提案する。このモデルは、転写産物を与えられた個々の細胞の疾患状態を予測する上で重要な改善を達成している。我々は,SARS-CoV-2感染肺オルガノイドの単細胞RNAシークエンシングデータセットとCOVID-19患者の気管支肺胞洗浄液サンプルに本モデルを適用し,両モデルで最先端のパフォーマンスを達成した。次に、説明可能なAI(XAI)の分野から借用し、傍観者と感染した細胞を識別する特徴(遺伝子)と細胞タイプを時間的・中等度に識別する。我々の知る限り、これはSARS-CoV-2感染とCOVID-19重症度の分子および細胞決定因子を単一細胞オミクスデータを用いて同定するための、ディープラーニングの最初の応用である。

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