論文の概要: DynGFN: Towards Bayesian Inference of Gene Regulatory Networks with GFlowNets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04178v3
• Date: Tue, 7 Nov 2023 03:27:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 19:56:41.502340
• Title: DynGFN: Towards Bayesian Inference of Gene Regulatory Networks with GFlowNets
• Title（参考訳）: DynGFN:GFlowNetを用いた遺伝子制御ネットワークのベイズ推定に向けて
• Authors: Lazar Atanackovic, Alexander Tong, Bo Wang, Leo J. Lee, Yoshua Bengio, Jason Hartford
• Abstract要約: 遺伝子調節ネットワーク(GRN)は、遺伝子発現と細胞機能を制御する遺伝子とその産物間の相互作用を記述する。 既存の方法は、チャレンジ(1)、ダイナミックスから循環構造を識別すること、あるいはチャレンジ(2)、DAGよりも複雑なベイズ後部を学習することに焦点を当てるが、両方ではない。 本稿では、RNAベロシティ技術を用いて遺伝子発現の「速度」を推定できるという事実を活用し、両方の課題に対処するアプローチを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.75973217676986
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One of the grand challenges of cell biology is inferring the gene regulatory network (GRN) which describes interactions between genes and their products that control gene expression and cellular function. We can treat this as a causal discovery problem but with two non-standard challenges: (1) regulatory networks are inherently cyclic so we should not model a GRN as a directed acyclic graph (DAG), and (2) observations have significant measurement noise, so for typical sample sizes there will always be a large equivalence class of graphs that are likely given the data, and we want methods that capture this uncertainty. Existing methods either focus on challenge (1), identifying cyclic structure from dynamics, or on challenge (2) learning complex Bayesian posteriors over DAGs, but not both. In this paper we leverage the fact that it is possible to estimate the "velocity" of gene expression with RNA velocity techniques to develop an approach that addresses both challenges. Because we have access to velocity information, we can treat the Bayesian structure learning problem as a problem of sparse identification of a dynamical system, capturing cyclic feedback loops through time. Since our objective is to model uncertainty over discrete structures, we leverage Generative Flow Networks (GFlowNets) to estimate the posterior distribution over the combinatorial space of possible sparse dependencies. Our results indicate that our method learns posteriors that better encapsulate the distributions of cyclic structures compared to counterpart state-of-the-art Bayesian structure learning approaches.
• Abstract（参考訳）: 細胞生物学における大きな課題の1つは、遺伝子発現と細胞機能を制御する遺伝子とその産物間の相互作用を記述する遺伝子制御ネットワーク(GRN)を推論することである。 1) 規制ネットワークは本質的に循環的であるため、grnを有向非循環グラフ(dag)としてモデル化すべきではなく、2) 観測は重要な測定ノイズを持つので、典型的なサンプルサイズでは、データが与えられた可能性のあるグラフの大きな同値クラスが常に存在し、この不確かさを捉える方法を求めている。 既存の方法は、チャレンジ(1)、ダイナミックスから循環構造を識別すること、あるいはチャレンジ(2)、DAGよりも複雑なベイズ後部を学習することに焦点を当てるが、両方ではない。 本稿では、RNAベロシティ技術を用いて遺伝子発現の「速度」を推定できるという事実を活用し、両方の課題に対処するアプローチを開発する。 速度情報へのアクセスがあるので,ベイズ構造学習問題を動的系のスパース同定問題として扱うことができ,循環フィードバックループを時間を通じて捉えることができる。 本研究の目的は, 離散構造上の不確実性をモデル化することであり, 生成フローネットワーク(GFlowNets)を用いて, 結合空間の後方分布を推定することである。 提案手法は, 従来のベイズ構造学習法と比較して, 循環構造の分布をよりよくカプセル化した後部学習法であることが示唆された。

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