Fugu-MT 論文翻訳(概要): VEGN: Variant Effect Prediction with Graph Neural Networks

論文の概要: VEGN: Variant Effect Prediction with Graph Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13642v1
Date: Fri, 25 Jun 2021 13:51:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-28 13:17:25.497912
Title: VEGN: Variant Effect Prediction with Graph Neural Networks
Title（参考訳）: VEGN: グラフニューラルネットワークによる変数効果予測
Authors: Jun Cheng, Carolin Lawrence, Mathias Niepert
Abstract要約: 本稿では,遺伝子と変異を持つ異種グラフ上で動作するグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて,変異効果予測をモデル化したVEGNを提案する。このグラフは、変異体を遺伝子に割り当て、遺伝子-遺伝子相互作用ネットワークに遺伝子を接続することによって作成される。 VeGNは既存の最先端モデルの性能を改善する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.59965282985234
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Genetic mutations can cause disease by disrupting normal gene function. Identifying the disease-causing mutations from millions of genetic variants within an individual patient is a challenging problem. Computational methods which can prioritize disease-causing mutations have, therefore, enormous applications. It is well-known that genes function through a complex regulatory network. However, existing variant effect prediction models only consider a variant in isolation. In contrast, we propose VEGN, which models variant effect prediction using a graph neural network (GNN) that operates on a heterogeneous graph with genes and variants. The graph is created by assigning variants to genes and connecting genes with an gene-gene interaction network. In this context, we explore an approach where a gene-gene graph is given and another where VEGN learns the gene-gene graph and therefore operates both on given and learnt edges. The graph neural network is trained to aggregate information between genes, and between genes and variants. Variants can exchange information via the genes they connect to. This approach improves the performance of existing state-of-the-art models.
Abstract（参考訳）: 遺伝的変異は、正常な遺伝子機能を破壊して病気を引き起こすことがある。個々の患者内の数百万の遺伝子変異から病気を引き起こす突然変異を特定することは難しい問題である。病原性突然変異を優先順位付けできる計算方法には、膨大な応用がある。遺伝子は複雑な制御ネットワークを介して機能することが知られている。しかし、既存の変種効果予測モデルは、単独で変種を考えるのみである。対照的に、遺伝子と変異を持つ異種グラフ上で動作するグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて、変動効果予測をモデル化するVEGNを提案する。このグラフは遺伝子に変異を割り当て、遺伝子と遺伝子相互作用ネットワークを接続することによって作られる。この文脈では、遺伝子遺伝子グラフが与えられるアプローチと、VEGNが遺伝子遺伝子グラフを学習し、与えられたエッジと学習したエッジの両方で操作するアプローチを探索する。グラフニューラルネットワークは、遺伝子間、および遺伝子と変異種間の情報を集約するために訓練される。変数は、接続する遺伝子を介して情報を交換することができる。このアプローチは既存の最先端モデルの性能を改善する。

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