論文の概要: Gene Transformer: Transformers for the Gene Expression-based
Classification of Cancer Subtypes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.11833v1
- Date: Thu, 26 Aug 2021 15:02:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-27 13:52:09.939028
- Title: Gene Transformer: Transformers for the Gene Expression-based
Classification of Cancer Subtypes
- Title(参考訳): 遺伝子トランスフォーマー:癌サブタイプの遺伝子発現に基づく分類のためのトランスフォーマー
- Authors: Anwar Khan and Boreom Lee
- Abstract要約: 本稿では,多頭部自己認識モジュールによる高次元遺伝子発現の複雑さに対処するエンド・ツー・エンドのディープラーニング手法であるGene Transformerを提案する。
Gene Transformerは、がんのサブタイプを分類するための効率的なアプローチであり、計算生物学におけるディープラーニングモデルの改善は、この領域でもよく反映できることを示している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Adenocarcinoma and squamous cell carcinoma constitute approximately 40% and
30% of all lung cancer subtypes, respectively, and display broad heterogeneity
in terms of clinical and molecular responses to therapy. Molecular subtyping
has enabled precision medicine to overcome these challenges and provide
significant biological insights to predict prognosis and improve clinical
decision making. Over the past decade, conventional ML algorithms and DL-based
CNNs have been espoused for the classification of cancer subtypes from gene
expression datasets. However, these methods are potentially biased toward
identification of cancer biomarkers. Recently proposed transformer-based
architectures that leverage the self-attention mechanism encode high throughput
gene expressions and learn representations that are computationally complex and
parametrically expensive. However, compared to the datasets for natural
language processing applications, gene expression consists of several hundreds
of thousands of genes from a limited number of observations, making it
difficult to efficiently train transformers for bioinformatics applications.
Hence, we propose an end-to-end deep learning approach, Gene Transformer, which
addresses the complexity of high-dimensional gene expression with a multi-head
self-attention module by identifying relevant biomarkers across multiple cancer
subtypes without requiring feature selection as a prerequisite for the current
classification algorithms. The proposed architecture achieved an overall
improved performance for all evaluation metrics and had fewer misclassification
errors than the commonly used traditional classification algorithms. The
classification results show that Gene Transformer can be an efficient approach
for classifying cancer subtypes, indicating that any improvement in deep
learning models in computational biology can also be reflected well in this
domain.
- Abstract(参考訳): Adenocarcinoma と squamous cell carcinoma はそれぞれすべての肺癌亜型の約40%と30%を占め、治療に対する臨床的および分子的反応の点で幅広い異種性を示す。
分子サブタイピングは、これらの課題を克服し、予後を予測し、臨床意思決定を改善するための重要な生物学的洞察を提供する。
過去10年間で、従来のMLアルゴリズムとDLベースのCNNは、遺伝子発現データセットから癌サブタイプの分類に使われてきた。
しかし、これらの方法は癌バイオマーカーの同定に偏る可能性がある。
近年,自己着脱機構を利用したトランスフォーマーアーキテクチャが高スループットな遺伝子発現をエンコードし,計算量的に複雑でパラメトリックに高価な表現を学習する。
しかし、自然言語処理アプリケーション用のデータセットと比較して、遺伝子発現は限られた数の観察から数十万の遺伝子で構成されており、バイオインフォマティクス応用のためのトランスフォーマーを効率的に訓練することは困難である。
そこで本研究では,複数のがんサブタイプにまたがる関連バイオマーカーを同定することにより,多頭自己照準モジュールを用いた高次元遺伝子発現の複雑さに対処する,エンドツーエンドのディープラーニング手法であるgene transformerを提案する。
提案したアーキテクチャは,すべての評価指標に対して全体的な性能向上を実現し,従来の分類アルゴリズムよりも誤分類誤差が少なくなった。
分類の結果,遺伝子トランスフォーマーは癌サブタイプの分類に有効な手法であり,計算生物学における深層学習モデルの改善もこの領域でよく反映できることが示された。
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