論文の概要: Multimodal Learning for Multi-Omics: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16509v1
• Date: Tue, 29 Nov 2022 12:08:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 15:37:52.224048
• Title: Multimodal Learning for Multi-Omics: A Survey
• Title（参考訳）: マルチオミクスのためのマルチモーダル学習:調査
• Authors: Sina Tabakhi, Mohammod Naimul Islam Suvon, Pegah Ahadian, Haiping Lu
• Abstract要約: 統合的マルチオミクス分析のためのマルチモーダル学習は、研究者や実践者が人間の病気に対する深い洞察を得るのに役立つ。 しかし、簡単にアクセスできるオープンソースツールなど、この分野の開発を妨げる課題がいくつかある。 この調査は、いくつかの新しい視点から、データの課題、融合アプローチ、データセット、ソフトウェアツールの最新の概要を提供することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.15790071124993
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With advanced imaging, sequencing, and profiling technologies, multiple omics data become increasingly available and hold promises for many healthcare applications such as cancer diagnosis and treatment. Multimodal learning for integrative multi-omics analysis can help researchers and practitioners gain deep insights into human diseases and improve clinical decisions. However, several challenges are hindering the development in this area, including the availability of easily accessible open-source tools. This survey aims to provide an up-to-date overview of the data challenges, fusion approaches, datasets, and software tools from several new perspectives. We identify and investigate various omics data challenges that can help us understand the field better. We categorize fusion approaches comprehensively to cover existing methods in this area. We collect existing open-source tools to facilitate their broader utilization and development. We explore a broad range of omics data modalities and a list of accessible datasets. Finally, we summarize future directions that can potentially address existing gaps and answer the pressing need to advance multimodal learning for multi-omics data analysis.
• Abstract（参考訳）: 高度なイメージング、シークエンシング、プロファイリング技術により、複数のオミクスデータが利用可能になり、がんの診断や治療など多くの医療応用を約束するようになる。 統合的マルチオミクス分析のためのマルチモーダル学習は、研究者や実践者が人間の病気に関する深い洞察を得るのに役立つ。 しかし、簡単にアクセスできるオープンソースツールなど、この分野の開発を妨げる課題がいくつかある。 この調査は、いくつかの新しい視点から、データの課題、融合アプローチ、データセット、ソフトウェアツールの最新の概要を提供することを目的としている。 我々は、フィールドをよりよく理解するのに役立つ様々なomicsデータチャレンジを特定し、調査する。 この領域の既存の手法を包括的に扱うために,融合アプローチを分類する。 既存のオープンソースツールを収集して、より広範な利用と開発を支援しています。 我々は、幅広いオミクスデータモダリティとアクセス可能なデータセットのリストを探索する。 最後に,既存のギャップに対処し得る今後の方向性を要約し,マルチオミクスデータ解析のためのマルチモーダル学習の推進の必要性に答える。

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