論文の概要: Gene Function Prediction with Gene Interaction Networks: A Context Graph Kernel Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10473v1
• Date: Fri, 22 Apr 2022 02:54:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-25 13:24:08.803055
• Title: Gene Function Prediction with Gene Interaction Networks: A Context Graph Kernel Approach
• Title（参考訳）: 遺伝子相互作用ネットワークを用いた遺伝子機能予測:コンテキストグラフカーネルアプローチ
• Authors: Xin Li, Hsinchun Chen, Jiexun Li, Zhu Zhang
• Abstract要約: そこで本研究では,焦点遺伝子に関連付けられた遺伝子相互作用ネットワークとして,遺伝子コンテキストグラフを用いた機能推定を提案する。 カーネルベースの機械学習フレームワークでは、コンテキストグラフで情報をキャプチャするコンテキストグラフカーネルを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.234645183601998
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Predicting gene functions is a challenge for biologists in the post genomic era. Interactions among genes and their products compose networks that can be used to infer gene functions. Most previous studies adopt a linkage assumption, i.e., they assume that gene interactions indicate functional similarities between connected genes. In this study, we propose to use a gene's context graph, i.e., the gene interaction network associated with the focal gene, to infer its functions. In a kernel-based machine-learning framework, we design a context graph kernel to capture the information in context graphs. Our experimental study on a testbed of p53-related genes demonstrates the advantage of using indirect gene interactions and shows the empirical superiority of the proposed approach over linkage-assumption-based methods, such as the algorithm to minimize inconsistent connected genes and diffusion kernels.
• Abstract（参考訳）: 遺伝子機能の予測は、ゲノム時代の生物学者にとって課題である。 遺伝子とその産物間の相互作用は、遺伝子機能の推測に使用できるネットワークを構成する。 これまでのほとんどの研究は、連鎖の仮定、すなわち、遺伝子相互作用は結合した遺伝子間の機能的類似性を示すと仮定している。 本研究では、遺伝子コンテキストグラフ、すなわち、焦点遺伝子に関連する遺伝子相互作用ネットワークを用いて、その機能を予測することを提案する。 カーネルベースの機械学習フレームワークでは、コンテキストグラフで情報をキャプチャするコンテキストグラフカーネルを設計する。 p53関連遺伝子のテストベッドに関する実験的研究は、間接的遺伝子相互作用の利点を示し、不整合性遺伝子や拡散核を最小化するためのアルゴリズムのような連鎖推定に基づく手法よりも、提案手法の実験的優位性を示す。

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