論文の概要: DEDUCE: Multi-head attention decoupled contrastive learning to discover cancer subtypes based on multi-omics data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04075v2
• Date: Mon, 6 Nov 2023 13:11:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 21:52:08.547422
• Title: DEDUCE: Multi-head attention decoupled contrastive learning to discover cancer subtypes based on multi-omics data
• Title（参考訳）: deduce:multi-head attention decoupled contrastive learningによるマルチオミクスデータに基づく癌サブタイプの検出
• Authors: Liangrui Pan, Dazhen Liu, Yutao Dou, Lian Wang, Zhichao Feng, Pengfei Rong, Liwen Xu, Shaoliang Peng
• Abstract要約: 癌サブタイプの同定と発見は、癌の診断、治療、予後に不可欠である。 教師なしコントラスト学習のための注意機構に基づく一般化フレームワークを提案する。 提案フレームワークは,マルチヘッドアテンション機構に基づく非結合型コントラスト学習モデル(DEDUCE)を含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.082329244680199
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Due to the high heterogeneity and clinical characteristics of cancer, there are significant differences in multi-omics data and clinical features among subtypes of different cancers. Therefore, the identification and discovery of cancer subtypes are crucial for the diagnosis, treatment, and prognosis of cancer. In this study, we proposed a generalization framework based on attention mechanisms for unsupervised contrastive learning to analyze cancer multi-omics data for the identification and characterization of cancer subtypes. The framework contains a symmetric unsupervised multi-head attention encoder, which can deeply extract contextual features and long-range dependencies of multi-omics data, reducing the impact of noise in multi-omics data. Importantly, the proposed framework includes a decoupled contrastive learning model (DEDUCE) based on a multi-head attention mechanism to learn multi-omics data features and clustering and identify cancer subtypes. This method clusters subtypes by calculating the similarity between samples in the feature space and sample space of multi-omics data. The basic idea is to decouple different attributes of multi-omics data features and learn them as contrasting terms. Construct a contrastive loss function to measure the difference between positive examples and negative examples, and minimize this difference, thereby encouraging the model to learn better feature representation. The DEDUCE model conducts large-scale experiments on simulated multi-omics data sets, single-cell multi-omics data sets and cancer multi-omics data sets, and the results are better than 10 deep learning models. Finally, we used the DEDUCE model to reveal six cancer subtypes of AML. By analyzing GO functional enrichment, subtype-specific biological functions and GSEA of AML,
• Abstract（参考訳）: がんの多様性が高く, 臨床的特徴も高いため, 癌サブタイプ間では, マルチオミクスデータと臨床特徴に有意差がみられた。 したがって、癌の診断、治療、予後には、癌サブタイプの同定と発見が不可欠である。 本研究では,非教師付きコントラスト学習のための注意機構に基づく一般化フレームワークを提案し,癌サブタイプの同定と特徴付けのためのがんマルチオミクスデータを解析した。 このフレームワークは、マルチオミクスデータの文脈的特徴や長距離依存性を深く抽出し、マルチオミクスデータにおけるノイズの影響を低減できる対称的非教師付きマルチヘッドアテンションエンコーダを含む。 提案フレームワークは,マルチオミクスデータの特徴を学習し,クラスタリングを行い,がんのサブタイプを同定するマルチヘッドアテンション機構に基づく,非結合型コントラスト学習モデル(DEDUCE)を含む。 マルチオミクスデータの特徴空間におけるサンプルとサンプル空間との類似度を計算してサブタイプをクラスタ化する。 基本的な考え方は、マルチオミクスのデータ特徴の異なる属性を分離し、対照的な用語としてそれらを学ぶことである。 正の例と負の例の差を測定するための対比的損失関数を構築し、この差を最小化し、モデルにより優れた特徴表現を学ぶように促す。 deduceモデルは、シミュレーションされたマルチオミクスデータセット、シングルセルマルチオミクスデータセット、癌マルチオミクスデータセットに関する大規模実験を行い、結果は10以上のディープラーニングモデルである。 最後に,deduceモデルを用いて6種類のaml癌を同定した。 AMLのGO機能増強、サブタイプ特異的生物学的機能およびGSEAの解析

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