論文の概要: Predicting Cellular Responses with Variational Causal Inference and Refined Relational Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00116v2
• Date: Mon, 17 Apr 2023 06:27:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-19 00:06:10.700526
• Title: Predicting Cellular Responses with Variational Causal Inference and Refined Relational Information
• Title（参考訳）: 変分因果推論と補間関係情報を用いた細胞応答の予測
• Authors: Yulun Wu, Robert A. Barton, Zichen Wang, Vassilis N. Ioannidis, Carlo De Donno, Layne C. Price, Luis F. Voloch, George Karypis
• Abstract要約: そこで本稿では,非現実的摂動下での細胞の遺伝子発現を予測するために,ベイズ因果推論フレームワークを提案する。 我々は、遺伝子制御ネットワークの形で生物学的知識を表す情報を活用して、個別化された細胞応答予測を支援する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.106564921658089
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting the responses of a cell under perturbations may bring important benefits to drug discovery and personalized therapeutics. In this work, we propose a novel graph variational Bayesian causal inference framework to predict a cell's gene expressions under counterfactual perturbations (perturbations that this cell did not factually receive), leveraging information representing biological knowledge in the form of gene regulatory networks (GRNs) to aid individualized cellular response predictions. Aiming at a data-adaptive GRN, we also developed an adjacency matrix updating technique for graph convolutional networks and used it to refine GRNs during pre-training, which generated more insights on gene relations and enhanced model performance. Additionally, we propose a robust estimator within our framework for the asymptotically efficient estimation of marginal perturbation effect, which is yet to be carried out in previous works. With extensive experiments, we exhibited the advantage of our approach over state-of-the-art deep learning models for individual response prediction.
• Abstract（参考訳）: 摂動下で細胞の反応を予測することは、薬物発見やパーソナライズされた治療に重要な利益をもたらす可能性がある。 本研究では,遺伝子制御ネットワーク(GRN)の形で生物学的知識を表す情報を活用し,個々の細胞応答予測を支援するため,非現実的摂動(この細胞が実際に受け取らなかった摂動)下での細胞遺伝子発現を予測するための新しいグラフ変異型ベイズ因果推論フレームワークを提案する。 データ適応型GRNを目標とし、グラフ畳み込みネットワークのアジャケーシ行列更新手法を開発し、事前学習中にGRNを洗練するために使用し、遺伝子関係やモデル性能の向上についてより深い知見を得た。 さらに, 先行研究ではまだ実施されていない限界摂動効果の漸近的に効率的な推定のために, 枠組み内のロバスト推定器を提案する。 広範な実験により,個々の応答予測に対する最先端のディープラーニングモデルよりも,このアプローチの利点を示した。

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