論文の概要: DeepChrome 2.0: Investigating and Improving Architectures, Visualizations, & Experiments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11923v1
• Date: Sat, 24 Sep 2022 04:55:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 16:50:18.141366
• Title: DeepChrome 2.0: Investigating and Improving Architectures, Visualizations, & Experiments
• Title（参考訳）: DeepChrome 2.0: アーキテクチャ、可視化、実験の調査と改善
• Authors: Saurav Kadavath, Samuel Paradis, Jacob Yeung
• Abstract要約: 我々は、ヒストン修飾シグナルを遺伝子発現にマッピングする分類器を訓練したDeepChromeの研究に基づいて構築した。 遺伝子制御のためのヒストン修飾の関連性に関する知見を提供するための新しい可視化手法を提案する。 その結果,ヒストン修飾シグナルと遺伝子発現の関係は細胞型とは無関係であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.191505742658975
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Histone modifications play a critical role in gene regulation. Consequently, predicting gene expression from histone modification signals is a highly motivated problem in epigenetics. We build upon the work of DeepChrome by Singh et al. (2016), who trained classifiers that map histone modification signals to gene expression. We present a novel visualization technique for providing insight into combinatorial relationships among histone modifications for gene regulation that uses a generative adversarial network to generate histone modification signals. We also explore and compare various architectural changes, with results suggesting that the 645k-parameter convolutional neural network from DeepChrome has the same predictive power as a 12-parameter linear network. Results from cross-cell prediction experiments, where the model is trained and tested on datasets of varying sizes, cell-types, and correlations, suggest the relationship between histone modification signals and gene expression is independent of cell type. We release our PyTorch re-implementation of DeepChrome on GitHub \footnote{\url{github.com/ssss1029/gene_expression_294}}.\parfillskip=0pt
• Abstract（参考訳）: ヒストン修飾は遺伝子調節において重要な役割を果たす。 したがって、ヒストン修飾シグナルから遺伝子発現を予測することはエピジェネティクスにおいて非常に動機づけられる問題である。 我々はSingh et al. (2016)によるDeepChromeの研究に基づいて、ヒストン修飾シグナルを遺伝子発現にマッピングする分類器を訓練した。 そこで本研究では,ヒストン修飾シグナルを生成するために,遺伝子制御のためのヒストン修飾因子の組合せ関係を可視化する新しい手法を提案する。 また,様々なアーキテクチャ変化を調査し比較した結果から,deepchromeの645kパラメータ畳み込みニューラルネットワークは12パラメータの線形ネットワークと同じ予測能力を持つことが示唆された。 異なるサイズ、細胞型、相関関係のデータセットを用いてモデルを訓練し、テストする細胞間予測実験の結果、ヒストン修飾信号と遺伝子発現の関係は細胞タイプに依存していることが示唆された。 我々は、deepchromeのpytorchの再実装をgithub上でリリースした。 \parfillskip=0pt である。

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