Fugu-MT 論文翻訳(概要): Factorized Discriminant Analysis for Genetic Signatures of Neuronal Phenotypes

論文の概要: Factorized Discriminant Analysis for Genetic Signatures of Neuronal Phenotypes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.02171v6
Date: Thu, 9 Nov 2023 08:05:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-10 19:23:16.649758
Title: Factorized Discriminant Analysis for Genetic Signatures of Neuronal Phenotypes
Title（参考訳）: 神経形態の遺伝的特徴に対する因子的判別分析
Authors: Mu Qiao
Abstract要約: 線形次元減少の新しい手法である分解線形判別分析(FLDA)を導入する。 FLDAのくちばしは、1つの表現型の特徴と高い相関を持つ遺伝子発現レベルの線形関数を同定することにある。 FLDAは表現型の特徴に沿った構造パターンを捉えるだけでなく,各表現型に関連する重要な遺伝子を明らかにする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5076419064097734
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Navigating the complex landscape of single-cell transcriptomic data presents significant challenges. Central to this challenge is the identification of a meaningful representation of high-dimensional gene expression patterns that sheds light on the structural and functional properties of cell types. Pursuing model interpretability and computational simplicity, we often look for a linear transformation of the original data that aligns with key phenotypic features of cells. In response to this need, we introduce factorized linear discriminant analysis (FLDA), a novel method for linear dimensionality reduction. The crux of FLDA lies in identifying a linear function of gene expression levels that is highly correlated with one phenotypic feature while minimizing the influence of others. To augment this method, we integrate it with a sparsity-based regularization algorithm. This integration is crucial as it selects a subset of genes pivotal to a specific phenotypic feature or a combination thereof. To illustrate the effectiveness of FLDA, we apply it to transcriptomic datasets from neurons in the Drosophila optic lobe. We demonstrate that FLDA not only captures the inherent structural patterns aligned with phenotypic features but also uncovers key genes associated with each phenotype.
Abstract（参考訳）: 単細胞転写データの複雑な景観をナビゲートすることは大きな課題である。この課題の中心は、細胞タイプの構造的および機能的特性に光を当てる高次元遺伝子発現パターンの有意義な表現の同定である。モデル解釈性と計算の単純さを追求し、しばしば細胞の重要な表現型の特徴と整合する元のデータの線形変換を求める。そこで本稿では,このニーズに対応するために,新しい線形次元低減法である因子化線形判別分析(flda)を提案する。 FLDAのくちばしは、他の影響を最小限に抑えつつ、1つの表現型の特徴と高い相関を持つ遺伝子発現レベルの線形機能を特定することである。本研究では,この手法をスパーシティーベース正規化アルゴリズムと統合する。この統合は、特定の表現型の特徴またはそれらの組み合わせに欠かせない遺伝子のサブセットを選択するために重要である。 fldaの有効性を説明するために,ショウジョウバエ視葉の神経細胞からの転写学的データセットに適用する。 FLDAは表現型の特徴に沿った構造パターンを捉えるだけでなく,各表現型に関連する重要な遺伝子を明らかにする。

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