論文の概要: Representation Learning for Networks in Biology and Medicine:
Advancements, Challenges, and Opportunities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.04883v1
- Date: Sun, 11 Apr 2021 00:20:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-15 06:47:59.519760
- Title: Representation Learning for Networks in Biology and Medicine:
Advancements, Challenges, and Opportunities
- Title（参考訳）: 生物学と医学におけるネットワークのための表現学習--進歩、挑戦、機会
- Authors: Michelle M. Li, Kexin Huang, Marinka Zitnik
- Abstract要約: 我々は,ネットワークを用いたモデリング,分析,学習への表現学習技術の急速な拡大を目の当たりにした。
本論では,ネットワーク生物学と医学の長年の原則が,表現学習の概念的基盤を提供できるという見解を述べる。
位相的特徴を利用してネットワークをコンパクトなベクトル空間に埋め込むアルゴリズムアプローチのスペクトルを合成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.434430658837258
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the remarkable success of representation learning in providing powerful
predictions and data insights, we have witnessed a rapid expansion of
representation learning techniques into modeling, analysis, and learning with
networks. Biomedical networks are universal descriptors of systems of
interacting elements, from protein interactions to disease networks, all the
way to healthcare systems and scientific knowledge. In this review, we put
forward an observation that long-standing principles of network biology and
medicine -- while often unspoken in machine learning research -- can provide
the conceptual grounding for representation learning, explain its current
successes and limitations, and inform future advances. We synthesize a spectrum
of algorithmic approaches that, at their core, leverage topological features to
embed networks into compact vector spaces. We also provide a taxonomy of
biomedical areas that are likely to benefit most from algorithmic innovation.
Representation learning techniques are becoming essential for identifying
causal variants underlying complex traits, disentangling behaviors of single
cells and their impact on health, and diagnosing and treating diseases with
safe and effective medicines.
- Abstract（参考訳）: 強力な予測とデータインサイトを提供するための表現学習の驚くべき成功により、表現学習技術のネットワークによるモデリング、分析、学習への急速な拡大を目の当たりにした。
バイオメディカルネットワークは、タンパク質相互作用から病気ネットワーク、医療システムや科学知識に至るまで、相互作用する要素のシステムの普遍的な記述子である。
本稿では、ニューラルネットワーク生物学と医学の長年の原則が、機械学習研究でしばしば取り上げられるが、表現学習の概念的基盤を提供し、その現在の成功と限界を説明し、将来の進歩を知らせる、という見解を示した。
我々は,ネットワークをコンパクトベクトル空間に埋め込むための位相的特徴を活用するアルゴリズム的手法のスペクトルを合成する。
また、アルゴリズムの革新から最も恩恵を受ける可能性のある生物医学分野の分類も提供する。
表現学習技術は、複雑な形質の根底にある因果変異の同定、単一細胞の分離行動とその健康への影響、安全で効果的な薬剤による疾患の診断と治療に不可欠である。
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