論文の概要: A single-cell gene expression language model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14330v1
• Date: Tue, 25 Oct 2022 20:52:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 15:42:45.535312
• Title: A single-cell gene expression language model
• Title（参考訳）: 単一細胞遺伝子発現言語モデル
• Authors: William Connell, Umair Khan, Michael J. Keiser
• Abstract要約: 遺伝子間のコンテキスト依存を学習する機械学習システムを提案する。 我々のモデルであるExceiverは、自己教師型タスクを用いて、多様な細胞タイプで訓練されている。 生物学的アノテーションに関して,潜在サンプル表現の類似性プロファイルと学習された遺伝子埋め込みとの間に一致が認められた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9112649816695213
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Gene regulation is a dynamic process that connects genotype and phenotype. Given the difficulty of physically mapping mammalian gene circuitry, we require new computational methods to learn regulatory rules. Natural language is a valuable analogy to the communication of regulatory control. Machine learning systems model natural language by explicitly learning context dependencies between words. We propose a similar system applied to single-cell RNA expression profiles to learn context dependencies between genes. Our model, Exceiver, is trained across a diversity of cell types using a self-supervised task formulated for discrete count data, accounting for feature sparsity. We found agreement between the similarity profiles of latent sample representations and learned gene embeddings with respect to biological annotations. We evaluated Exceiver on a new dataset and a downstream prediction task and found that pretraining supports transfer learning. Our work provides a framework to model gene regulation on a single-cell level and transfer knowledge to downstream tasks.
• Abstract（参考訳）: 遺伝子調節は遺伝子型と表現型を結合するダイナミックなプロセスである。 哺乳類の遺伝子回路を物理的にマッピングすることの難しさを考えると、規制規則を学ぶために新しい計算方法が必要となる。 自然言語は規制統制のコミュニケーションにとって貴重な類推である。 機械学習システムは、単語間のコンテキスト依存を明示的に学習することで自然言語をモデル化する。 本稿では,遺伝子間のコンテキスト依存性を学習するために,単一細胞RNA発現プロファイルに適用した類似システムを提案する。 筆者らのモデルであるExceiverは,個別のカウントデータに対して定式化された自己教師型タスクを用いて,多種多様なセルタイプを訓練する。 生物的アノテーションに関して,潜在サンプルの類似性プロファイルと学習した遺伝子組込みの一致を見出した。 我々は、Exceiverを新しいデータセットと下流予測タスクで評価し、事前学習がトランスファー学習を支援することを発見した。 我々の研究は、単一細胞レベルで遺伝子制御をモデル化し、下流のタスクに知識を伝達するフレームワークを提供する。

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