論文の概要: Redundancy-aware unsupervised ranking based on game theory --
application to gene enrichment analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12184v1
- Date: Fri, 22 Jul 2022 08:57:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-26 16:03:58.377848
- Title: Redundancy-aware unsupervised ranking based on game theory --
application to gene enrichment analysis
- Title（参考訳）: 冗長性に着目したゲーム理論に基づく教師なしランキング -遺伝子エンリッチメント解析への応用-
- Authors: Chiara Balestra, Carlo Maj, Emmanuel Mueller, Andreas Mayr
- Abstract要約: シングルトンの分布とそのサイズに基づいて,集合の族内の集合をランク付けする手法を提案する。
本研究は, 遺伝子集合コレクションに対するアプローチの評価であり, 得られたランクは, 冗長性が低く, 高いカバレッジを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.28675177318965034
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Gene set collections are a common ground to study the enrichment of genes for
specific phenotypic traits. Gene set enrichment analysis aims to identify genes
that are over-represented in gene sets collections and might be associated with
a specific phenotypic trait. However, as this involves a massive number of
hypothesis testing, it is often questionable whether a pre-processing step to
reduce gene sets collections' sizes is helpful. Moreover, the often highly
overlapping gene sets and the consequent low interpretability of gene sets'
collections demand for a reduction of the included gene sets. Inspired by this
bioinformatics context, we propose a method to rank sets within a family of
sets based on the distribution of the singletons and their size. We obtain
sets' importance scores by computing Shapley values without incurring into the
usual exponential number of evaluations of the value function. Moreover, we
address the challenge of including a redundancy awareness in the rankings
obtained where, in our case, sets are redundant if they show prominent
intersections. We finally evaluate our approach for gene sets collections; the
rankings obtained show low redundancy and high coverage of the genes. The
unsupervised nature of the proposed ranking does not allow for an evident
increase in the number of significant gene sets for specific phenotypic traits
when reducing the size of the collections. However, we believe that the
rankings proposed are of use in bioinformatics to increase interpretability of
the gene sets collections and a step forward to include redundancy into Shapley
values computations.
- Abstract（参考訳）: 遺伝子集合集は、特定の表現型形質の遺伝子富化を研究する共通の基盤である。
遺伝子セットエンリッチメント分析は、遺伝子セットコレクションに過剰に発現し、特定の表現形質に関連付けられる遺伝子を同定することを目的としている。
しかし、これは膨大な数の仮説検証を伴うため、遺伝子集合のサイズを減らす前処理ステップが有用かどうか疑問視されることが多い。
さらに、しばしば重なり合う遺伝子セットと、それに伴う遺伝子セットのコレクションの低解釈性は、含まれた遺伝子セットの減少を要求する。
このバイオインフォマティクスの文脈に触発され、シングルトンの分布とその大きさに基づいて集合群内の集合をランク付けする方法を提案する。
値関数の指数関数的評価数を伴わずにshapley値を計算することにより,集合の重要度スコアを得る。
さらに,集合が顕著な交点を示す場合,集合が冗長であるようなランキングに冗長性意識を含めることの課題にも対処する。
最終的に,遺伝子集合コレクションに対する我々のアプローチを評価し,得られた分類値から,遺伝子の冗長性が低く,高いカバレッジが得られた。
提案されたランキングの教師なしの性質は、コレクションのサイズを減らす際に特定の表現型の特徴に対して重要な遺伝子セットの数を明らかに増加させることを許さない。
しかし,提案するランキングは,遺伝子集合の解釈可能性を高めるためにバイオインフォマティクスで利用されており,シェープリー値の計算に冗長性を含める方向に進んでいると考えられる。
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