論文の概要: Explainable Multilayer Graph Neural Network for Cancer Gene Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08831v2
- Date: Wed, 3 May 2023 12:28:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-04 18:03:32.918437
- 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: 本稿では,癌遺伝子の同定にEMGNN(Explainable Multilayer Graph Neural Network)アプローチを提案する。
単一の生物学的ネットワーク上の従来のグラフ学習とは異なり、EMGNNは多層グラフニューラルネットワークを使用して、複数の生物学的ネットワークから正確ながん遺伝子予測を学習する。
提案手法は, 従来手法よりも平均7.15%, 精度・リコール曲線 (AUPR) で改善されている。
- 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. Existing computational methods, including deep graph
neural networks, fail to exploit the multilayered gene-gene interactions or
provide limited explanation for their predictions. These methods are restricted
to a single biological network, which cannot capture the full complexity of
tumorigenesis. Models trained on different biological networks often yield
different and even opposite cancer gene predictions, hindering their
trustworthy adaptation. Here, we introduce an Explainable Multilayer Graph
Neural Network (EMGNN) approach to identify cancer genes by leveraging multiple
genegene interaction networks and pan-cancer multi-omics data. Unlike
conventional graph learning on a single biological network, EMGNN uses a
multilayered graph neural network to learn from multiple biological networks
for accurate cancer gene prediction. Our method consistently outperforms all
existing methods, with an average 7.15% improvement in area under the
precision-recall curve (AUPR) over the current state-of-the-art method.
Importantly, EMGNN integrated multiple graphs to prioritize newly predicted
cancer genes with conflicting predictions from single biological networks. For
each prediction, EMGNN provided valuable biological insights via both
model-level feature importance explanations and molecular-level gene set
enrichment analysis. Overall, EMGNN offers a powerful new paradigm of graph
learning through modeling the multilayered topological gene relationships and
provides a valuable tool for cancer genomics research.
- Abstract（参考訳）: がん遺伝子の同定は、がんゲノム研究において決定的かつ困難な問題である。
ディープグラフニューラルネットワークを含む既存の計算手法では、多層遺伝子間相互作用を利用したり、予測の限定的な説明をしなかった。
これらの方法は単一の生物学的ネットワークに制限されており、腫瘍遺伝の完全な複雑さを捉えることはできない。
異なる生物学的ネットワークで訓練されたモデルは、しばしば異なる癌遺伝子予測を生じさせ、信頼に値する適応を妨げる。
本稿では,複数の遺伝子間相互作用ネットワークとパン・カンサーマルチオミクスデータを活用することで,癌遺伝子を同定するための説明可能な多層グラフニューラルネットワーク(EMGNN)を提案する。
単一の生物学的ネットワーク上の従来のグラフ学習とは異なり、EMGNNは多層グラフニューラルネットワークを使用して、複数の生物学的ネットワークから正確ながん遺伝子予測を学習する。
本手法は,既存の手法を平均7.15%改善し,現行手法よりも精度recall curve (aupr) が向上した。
重要なことに、EMGNNは複数のグラフを統合し、単一の生物学的ネットワークからの予測に矛盾する新しい予測された癌遺伝子を優先順位付けした。
それぞれの予測のために、EMGNNはモデルレベルの特徴重要度説明と分子レベルの遺伝子セット富化分析の両方を通して貴重な生物学的洞察を提供した。
全体として、EMGNNは多層トポロジカル遺伝子関係をモデル化することでグラフ学習の強力なパラダイムを提供し、がんゲノム研究に有用なツールを提供する。
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