論文の概要: dotears: Scalable, consistent DAG estimation using observational and interventional data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19215v2
• Date: Tue, 20 Feb 2024 20:12:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 21:05:05.614202
• Title: dotears: Scalable, consistent DAG estimation using observational and interventional data
• Title（参考訳）: dotears:観測データと介入データを用いたスケーラブルで一貫したDAG推定
• Authors: Albert Xue, Jingyou Rao, Sriram Sankararaman, Harold Pimentel
• Abstract要約: 因果性遺伝子制御ネットワークはDAG(direct acyclic graph)によって表現できる 単一の因果構造を推論する継続的最適化フレームワークであるtexttdotears$[doo-tairs]を提示する。 我々は、$texttdotears$は、軽度の仮定の下で真DAGの証明可能な一貫した推定量であることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.220743263007369
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: New biological assays like Perturb-seq link highly parallel CRISPR interventions to a high-dimensional transcriptomic readout, providing insight into gene regulatory networks. Causal gene regulatory networks can be represented by directed acyclic graph (DAGs), but learning DAGs from observational data is complicated by lack of identifiability and a combinatorial solution space. Score-based structure learning improves practical scalability of inferring DAGs. Previous score-based methods are sensitive to error variance structure; on the other hand, estimation of error variance is difficult without prior knowledge of structure. Accordingly, we present $\texttt{dotears}$ [doo-tairs], a continuous optimization framework which leverages observational and interventional data to infer a single causal structure, assuming a linear Structural Equation Model (SEM). $\texttt{dotears}$ exploits structural consequences of hard interventions to give a marginal estimate of exogenous error structure, bypassing the circular estimation problem. We show that $\texttt{dotears}$ is a provably consistent estimator of the true DAG under mild assumptions. $\texttt{dotears}$ outperforms other methods in varied simulations, and in real data infers edges that validate with higher precision and recall than state-of-the-art methods through differential expression tests and high-confidence protein-protein interactions.
• Abstract（参考訳）: Perturb-seqのような新しい生物学的アッセイは、CRISPRの高度に並列な介入を高次元の転写学的読み出しにリンクし、遺伝子制御ネットワークに関する洞察を与える。 因果遺伝子制御ネットワークは、DAG(direct acyclic graph)によって表現できるが、観測データからDAGを学習することは、識別性の欠如と組合せ解空間によって複雑である。 スコアに基づく構造学習は,DAGの実践的スケーラビリティを向上させる。 従来のスコアベース手法は誤差分散構造に敏感であり,一方で,事前の知識がなければ誤差分散の推定は困難である。 そこで我々は,線形構造方程式モデル(SEM)を仮定して,観測データと介入データを利用して単一因果構造を推論する連続最適化フレームワークである$\texttt{dotears}$[doo-tairs]を提案する。 $\texttt{dotears}$は、ハード介入の構造的結果を利用して、外因性エラー構造を極端に推定し、円周推定問題をバイパスする。 我々は、$\texttt{dotears}$が、軽度の仮定の下で真DAGの証明可能な一貫した推定量であることを示す。 実データでは、差分式テストと高信頼タンパク質-タンパク質相互作用を通じて、最先端のメソッドよりも精度とリコールの精度が高いエッジを推定する。

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