論文の概要: Topological data analysis of truncated contagion maps
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01720v1
- Date: Thu, 3 Mar 2022 14:08:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-04 23:23:51.878000
- Title: Topological data analysis of truncated contagion maps
- Title（参考訳）: トランキャット付き感染マップのトポロジカルデータ解析
- Authors: Florian Klimm
- Abstract要約: しきい値の接尾辞は, 接尾辞マップの構築を著しく高速化する可能性があることを示す。
また, 単一セルRNAシークエンシングデータに対して, 低次元のインテリジェンスな埋め込みを見つけるために, 感染マップが有用であることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The investigation of dynamical processes on networks has been one focus for
the study of contagion processes. It has been demonstrated that contagions can
be used to obtain information about the embedding of nodes in a Euclidean
space. Specifically, one can use the activation times of threshold contagions
to construct contagion maps as a manifold-learning approach. One drawback of
contagion maps is their high computational cost. Here, we demonstrate that a
truncation of the threshold contagions may considerably speed up the
construction of contagion maps. Finally, we show that contagion maps may be
used to find an insightful low-dimensional embedding for single-cell
RNA-sequencing data in the form of cell-similarity networks and so reveal
biological manifolds. Overall, our work makes the use of contagion maps as
manifold-learning approaches on empirical network data more viable.
- Abstract（参考訳）: ネットワーク上の動的プロセスの研究は、感染過程の研究に焦点が当てられている。
感染はユークリッド空間におけるノードの埋め込みに関する情報を得るために用いられることが示されている。
具体的には、しきい値感染のアクティベーション時間を用いて、多様体学習のアプローチとして汚染マップを構築することができる。
伝染マップの欠点の一つは、高い計算コストである。
本稿では,しきい値感染の停止が,感染マップの構築をかなりスピードアップさせることを実証する。
最後に, 単細胞RNAシークエンシングデータに対して, 細胞類似性ネットワークの形で, 生物学的な多様体を明らかにするために, 感染マップが有用であることを示す。
全体として,我々の研究は,実証的ネットワークデータに対する多様体学習アプローチとして,伝染マップを活用している。
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