論文の概要: CausalBench: A Large-scale Benchmark for Network Inference from
Single-cell Perturbation Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.17283v1
- Date: Mon, 31 Oct 2022 13:04:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-01 18:19:49.064589
- Title: CausalBench: A Large-scale Benchmark for Network Inference from
Single-cell Perturbation Data
- Title（参考訳）: CausalBench: シングルセル摂動データによるネットワーク推論のための大規模ベンチマーク
- Authors: Mathieu Chevalley, Yusuf Roohani, Arash Mehrjou, Jure Leskovec,
Patrick Schwab
- Abstract要約: CausalBenchは、大規模摂動単細胞遺伝子発現データに基づくネットワーク推定手法を評価するための総合ベンチマークスイートである。
CaulBenchは、摂動下で生成された単一セルデータから遺伝子制御ネットワークの推論方法を評価するために、2つの大きく、キュレートされ、公開されているベンチマークデータセットを運用している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.088705993848606
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Mapping biological mechanisms in cellular systems is a fundamental step in
early-stage drug discovery that serves to generate hypotheses on what
disease-relevant molecular targets may effectively be modulated by
pharmacological interventions. With the advent of high-throughput methods for
measuring single-cell gene expression under genetic perturbations, we now have
effective means for generating evidence for causal gene-gene interactions at
scale. However, inferring graphical networks of the size typically encountered
in real-world gene-gene interaction networks is difficult in terms of both
achieving and evaluating faithfulness to the true underlying causal graph.
Moreover, standardised benchmarks for comparing methods for causal discovery in
perturbational single-cell data do not yet exist. Here, we introduce
CausalBench - a comprehensive benchmark suite for evaluating network inference
methods on large-scale perturbational single-cell gene expression data.
CausalBench introduces several biologically meaningful performance metrics and
operates on two large, curated and openly available benchmark data sets for
evaluating methods on the inference of gene regulatory networks from
single-cell data generated under perturbations. With real-world datasets
consisting of over \numprint{200000} training samples under interventions,
CausalBench could potentially help facilitate advances in causal network
inference by providing what is - to the best of our knowledge - the largest
openly available test bed for causal discovery from real-world perturbation
data to date.
- Abstract（参考訳）: 細胞系における生物学的メカニズムのマッピングは、疾患関連分子標的が薬理学的介入によって効果的に調節されるかどうかの仮説を生成するのに役立つ、初期の薬物発見の基本的なステップである。
遺伝子摂動下での単一細胞遺伝子発現を高スループットで測定する手法が出現し, 因果遺伝子と遺伝子間の相互作用の証拠を大規模に生成する有効な手段が得られた。
しかし、実世界の遺伝子-遺伝子相互作用ネットワークで典型的に発生する大きさのグラフィカルネットワークの推定は、真の因果グラフの忠実性の実現と評価の両方において困難である。
さらに、摂動単細胞データにおける因果発見法を比較するための標準ベンチマークもまだ存在しない。
本稿では,大規模な摂動単細胞遺伝子発現データに基づくネットワーク推定手法を評価するためのベンチマークスイートCausalBenchを紹介する。
causorbenchは生物学的に有意義ないくつかのパフォーマンス指標を導入し、2つの大きな、キュレートされた、オープンに利用可能なベンチマークデータセットで動作し、摂動下で生成された単一細胞データから遺伝子制御ネットワークの推論方法を評価する。
CausalBenchは、介入中のnumprint{200000}トレーニングサンプルからなる実世界のデータセットを使用することで、これまでの現実世界の摂動データから因果関係を発見するための、最大規模の公開テストベッドを提供することによって、因果関係推論の進歩を促進する可能性がある。
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