Fugu-MT 論文翻訳(概要): A New Deep Learning and XAI-Based Algorithm for Features Selection in Genomics

論文の概要: A New Deep Learning and XAI-Based Algorithm for Features Selection in Genomics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16914v1
Date: Wed, 29 Mar 2023 16:44:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-31 15:40:48.525839
Title: A New Deep Learning and XAI-Based Algorithm for Features Selection in Genomics
Title（参考訳）: ゲノミクスにおける特徴選択のための新しい深層学習とXAIに基づくアルゴリズム
Authors: Carlo Adornetto and Gianluigi Greco
Abstract要約: 本稿では,ゲノム規模のデータに基づいて特徴選択を行う新しいアルゴリズムを提案する。慢性リンパ性白血病データセットへの応用の結果は、アルゴリズムの有効性を証明している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.787117733071415
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In the field of functional genomics, the analysis of gene expression profiles through Machine and Deep Learning is increasingly providing meaningful insight into a number of diseases. The paper proposes a novel algorithm to perform Feature Selection on genomic-scale data, which exploits the reconstruction capabilities of autoencoders and an ad-hoc defined Explainable Artificial Intelligence-based score in order to select the most informative genes for diagnosis, prognosis, and precision medicine. Results of the application on a Chronic Lymphocytic Leukemia dataset evidence the effectiveness of the algorithm, by identifying and suggesting a set of meaningful genes for further medical investigation.
Abstract（参考訳）: 機能ゲノミクスの分野では、機械学習とディープラーニングによる遺伝子発現プロファイルの分析が、多くの病気に対する有意義な洞察を与えている。本稿では, 自動エンコーダの再構成能力とアドホックな説明可能な人工知能に基づくスコアを活用し, 診断, 予後, 精密医学の最も有意義な遺伝子を選択するために, ゲノムスケールデータの特徴選択を行う新しいアルゴリズムを提案する。慢性リンパ性白血病データセットへの応用の結果は、さらなる医学的調査のための有意義な遺伝子群を同定し提案することにより、アルゴリズムの有効性を証明している。

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