論文の概要: MIIDL: a Python package for microbial biomarkers identification powered
by interpretable deep learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.12204v1
- Date: Fri, 24 Sep 2021 21:30:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-01 08:14:57.414701
- Title: MIIDL: a Python package for microbial biomarkers identification powered
by interpretable deep learning
- Title（参考訳）: miidl: 解釈可能なディープラーニングを利用した微生物バイオマーカー識別用pythonパッケージ
- Authors: Jian Jiang
- Abstract要約: 我々は,解釈可能な深層学習に基づく微生物バイオマーカーの同定のためのPythonパッケージMIIDLを提案する。
MIIDLは、畳み込みニューラルネットワーク、様々な解釈可能性アルゴリズム、および多くの事前処理手法を革新的に応用し、高次元およびスパースデータセットから微生物バイオマーカーを識別するためのワンストップで堅牢なパイプラインを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.749346757892117
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Detecting microbial biomarkers used to predict disease phenotypes and
clinical outcomes is crucial for disease early-stage screening and diagnosis.
Most methods for biomarker identification are linear-based, which is very
limited as biological processes are rarely fully linear. The introduction of
machine learning to this field tends to bring a promising solution. However,
identifying microbial biomarkers in an interpretable, data-driven and robust
manner remains challenging. We present MIIDL, a Python package for the
identification of microbial biomarkers based on interpretable deep learning.
MIIDL innovatively applies convolutional neural networks, a variety of
interpretability algorithms and plenty of pre-processing methods to provide a
one-stop and robust pipeline for microbial biomarkers identification from
high-dimensional and sparse data sets.
- Abstract（参考訳）: 疾患の早期スクリーニングと診断には,疾患の表現型と臨床結果を予測するための微生物バイオマーカーの検出が重要である。
ほとんどのバイオマーカーの同定法は線形ベースであり、生物学的過程が完全に線形であることは稀である。
この分野への機械学習の導入は、有望なソリューションをもたらす傾向がある。
しかし、微生物のバイオマーカーを解釈可能でデータ駆動で堅牢な方法で同定することは依然として困難である。
我々は,解釈可能な深層学習に基づく微生物バイオマーカー識別のためのPythonパッケージMIIDLを提案する。
MIIDLは、畳み込みニューラルネットワーク、様々な解釈可能性アルゴリズム、および多くの事前処理手法を革新的に応用し、高次元およびスパースデータセットから微生物バイオマーカーを識別するためのワンストップで堅牢なパイプラインを提供する。
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