Fugu-MT 論文翻訳(概要): Explainable Multilayer Graph Neural Network for Cancer Gene Prediction

論文の概要: Explainable Multilayer Graph Neural Network for Cancer Gene Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08831v1
Date: Fri, 20 Jan 2023 23:57:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-24 16:16:00.180635
Title: Explainable Multilayer Graph Neural Network for Cancer Gene Prediction
Title（参考訳）: 癌遺伝子予測のための説明可能な多層グラフニューラルネットワーク
Authors: Michail Chatzianastasis, Michalis Vazirgiannis, Zijun Zhang
Abstract要約: 癌遺伝子を同定するためのEMGNN(Explainable Multilayer Graph Neural Network)アプローチを提案する。従来のグラフ学習法と比較して、EMGNNは複数のグラフで補完情報を学習し、がん遺伝子を正確に予測した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.83218536069088
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: The identification of cancer genes is a critical, yet challenging problem in cancer genomics research. Recently, several computational methods have been developed to address this issue, including deep neural networks. However, these methods fail to exploit the multilayered gene-gene interactions and provide little to no explanation for their predictions. Results: In this study, we propose an Explainable Multilayer Graph Neural Network (EMGNN) approach to identify cancer genes, by leveraging multiple gene-gene interaction networks and multi-omics data. Compared to conventional graph learning methods, EMGNN learned complementary information in multiple graphs to accurately predict cancer genes. Our method consistently outperforms existing approaches while providing valuable biological insights into its predictions. We further release our novel cancer gene predictions and connect them with known cancer patterns, aiming to accelerate the progress of cancer research
Abstract（参考訳）: 癌遺伝子の同定は、がんゲノム研究において重要な問題であるが、難しい問題である。近年、ディープニューラルネットワークを含むいくつかの計算手法が開発されている。しかし、これらの手法は多層的な遺伝子-遺伝子相互作用をうまく利用できず、その予測についてはほとんど説明できない。本研究では,複数の遺伝子-遺伝子相互作用ネットワークとマルチオミクスデータを用いて,がん遺伝子を同定するための多層グラフニューラルネットワーク(emgnn)手法を提案する。従来のグラフ学習法と比較して、EMGNNは複数のグラフで補完情報を学習し、がん遺伝子を正確に予測した。提案手法は既存のアプローチを常に上回りながら,その予測に貴重な生物学的洞察を与えている。新たながん遺伝子予測をさらにリリースし、既知のがんパターンと結びつけ、がん研究の進展を加速することを目指しています。

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