論文の概要: Manifold Interpolating Optimal-Transport Flows for Trajectory Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.14928v1
• Date: Wed, 29 Jun 2022 22:19:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-07-01 14:41:42.934776
• Title: Manifold Interpolating Optimal-Transport Flows for Trajectory Inference
• Title（参考訳）: 軌道推論のためのマニフォールド補間最適輸送流
• Authors: Guillaume Huguet, D.S. Magruder, Oluwadamilola Fasina, Alexander Tong, Manik Kuchroo, Guy Wolf, Smita Krishnaswamy
• Abstract要約: 最適輸送流(MIOFlow)を補間するマニフォールド補間法を提案する。 MIOFlowは、散発的なタイムポイントで撮影された静的スナップショットサンプルから、連続的な人口動態を学習する。 本手法は, 胚体分化および急性骨髄性白血病の治療から得られたscRNA-seqデータとともに, 分岐とマージによるシミュレーションデータについて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.94020639760026
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Here, we present a method called Manifold Interpolating Optimal-Transport Flow (MIOFlow) that learns stochastic, continuous population dynamics from static snapshot samples taken at sporadic timepoints. MIOFlow combines dynamic models, manifold learning, and optimal transport by training neural ordinary differential equations (Neural ODE) to interpolate between static population snapshots as penalized by optimal transport with manifold ground distance. Further, we ensure that the flow follows the geometry by operating in the latent space of an autoencoder that we call a geodesic autoencoder (GAE). In GAE the latent space distance between points is regularized to match a novel multiscale geodesic distance on the data manifold that we define. We show that this method is superior to normalizing flows, Schr\"odinger bridges and other generative models that are designed to flow from noise to data in terms of interpolating between populations. Theoretically, we link these trajectories with dynamic optimal transport. We evaluate our method on simulated data with bifurcations and merges, as well as scRNA-seq data from embryoid body differentiation, and acute myeloid leukemia treatment.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,スポラジカル・タイムポイントで採取した静的スナップショットから,確率的,連続的な個体群動態を学習するManifold Interpolating Optimal-Transport Flow (MIOFlow)を提案する。 MIOFlowは、動的モデル、多様体学習、およびニューラルネットワーク常微分方程式(ニューラルODE)を訓練することで最適輸送を組み合わせ、静的集団スナップショット間の補間を行う。 さらに,ジオデシックオートエンコーダ (GAE) と呼ぶオートエンコーダの潜時空間を動作させることにより,フローが幾何に従っていることを保証する。 GAE において、点間の遅延空間距離は、我々が定義するデータ多様体上の新しいマルチスケール測地距離と一致するように正規化される。 本手法は, 個体群間の補間において, ノイズからデータへの流れを考慮に入れた, 流れの正規化, シュリンガーブリッジ, その他の生成モデルよりも優れていることを示す。 理論的には、これらの軌道を動的最適輸送と結びつける。 本手法は, 胚体分化および急性骨髄性白血病の治療から得られたscRNA-seqデータとともに, 分岐とマージによるシミュレーションデータについて検討した。

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