論文の概要: Multi-Omic Data Integration and Feature Selection for Survival-based Patient Stratification via Supervised Concrete Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10699v1
• Date: Tue, 21 Jun 2022 19:44:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-23 15:30:42.276734
• Title: Multi-Omic Data Integration and Feature Selection for Survival-based Patient Stratification via Supervised Concrete Autoencoders
• Title（参考訳）: 教師付きコンクリートオートエンコーダによるサバイバルベース患者の階層化のためのマルチオミックデータ統合と特徴選択
• Authors: Pedro Henrique da Costa Avelar, Roman Laddach, Sophia Karagiannis, Min Wu, Sophia Tsoka
• Abstract要約: 生存型マルチオミック統合のためのSupervised Autoencoderモデルを開発した。 本報告では, 特徴選択を用いたコンクリート監督オートエンコーダモデル (CSAE) について報告する。 我々の実験は、我々のモデルが最もよく使われているベースラインよりも優れているか、あるいは同等であることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.846870511582627
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cancer is a complex disease with significant social and economic impact. Advancements in high-throughput molecular assays and the reduced cost for performing high-quality multi-omics measurements have fuelled insights through machine learning . Previous studies have shown promise on using multiple omic layers to predict survival and stratify cancer patients. In this paper, we developed a Supervised Autoencoder (SAE) model for survival-based multi-omic integration which improves upon previous work, and report a Concrete Supervised Autoencoder model (CSAE), which uses feature selection to jointly reconstruct the input features as well as predict survival. Our experiments show that our models outperform or are on par with some of the most commonly used baselines, while either providing a better survival separation (SAE) or being more interpretable (CSAE). We also perform a feature selection stability analysis on our models and notice that there is a power-law relationship with features which are commonly associated with survival. The code for this project is available at: https://github.com/phcavelar/coxae
• Abstract（参考訳）: 癌は複雑な疾患であり、社会や経済に大きな影響を及ぼす。 高速分子アッセイの進歩と高品質なマルチオミクス測定のコストの低減は、機械学習を通じた洞察を刺激している。 これまでの研究では、複数のomic layerを使用して生存予測とがん患者の階層化を約束している。 本稿では,先行研究により改良されたサバイバルベースマルチオミック統合のための教師付きオートエンコーダ(sae)モデルを開発し,特徴選択を用いて入力特徴を合成し,サバイバル予測を行うコンクリート教師付きオートエンコーダモデル(csae)を報告する。 我々の実験によると、我々のモデルはより優れた生存分離(SAE)を提供するか、より解釈可能な(CSAE)かのどちらかで、最もよく使われているベースラインのいくつかに匹敵するか同等である。 また、モデル上で特徴選択安定性解析を行い、生存に共通する特徴とパワーローの関係があることに気付きました。 このプロジェクトのコードは、https://github.com/phcavelar/coxaeで入手できる。

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