論文の概要: Redundancy-aware unsupervised rankings for collections of gene sets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16182v1
- Date: Sun, 30 Jul 2023 09:39:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-01 17:17:55.257362
- Title: Redundancy-aware unsupervised rankings for collections of gene sets
- Title（参考訳）: 遺伝子集合のコレクションの冗長性を考慮した教師なしランキング
- Authors: Chiara Balestra, Carlo Maj, Emmanuel M\"uller, Andreas Mayr
- Abstract要約: 本稿では,重要度スコアを用いて,集合的包括的視点からコンテキストを研究するコレクションの経路をランク付けすることを提案する。
提案手法は,遺伝子集合の集合の解釈可能性を高めるためにバイオインフォマティクスにおける実用的有用性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.28675177318965034
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The biological roles of gene sets are used to group them into collections.
These collections are often characterized by being high-dimensional,
overlapping, and redundant families of sets, thus precluding a straightforward
interpretation and study of their content. Bioinformatics looked for solutions
to reduce their dimension or increase their intepretability. One possibility
lies in aggregating overlapping gene sets to create larger pathways, but the
modified biological pathways are hardly biologically justifiable. We propose to
use importance scores to rank the pathways in the collections studying the
context from a set covering perspective. The proposed Shapley values-based
scores consider the distribution of the singletons and the size of the sets in
the families; Furthermore, a trick allows us to circumvent the usual
exponential complexity of Shapley values' computation. Finally, we address the
challenge of including a redundancy awareness in the obtained rankings where,
in our case, sets are redundant if they show prominent intersections.
The rankings can be used to reduce the dimension of collections of gene sets,
such that they show lower redundancy and still a high coverage of the genes. We
further investigate the impact of our selection on Gene Sets Enrichment
Analysis. The proposed method shows a practical utility in bioinformatics to
increase the interpretability of the collections of gene sets and a step
forward to include redundancy into Shapley values computations.
- Abstract（参考訳）: 遺伝子セットの生物学的役割は、それらをコレクションにまとめるために使われる。
これらのコレクションは、しばしば高次元、重なり合い、冗長な集合の族であり、従ってそれらの内容の直接的な解釈と研究を前提としている。
バイオインフォマティクスは、それらの次元を減らしたり、解釈可能性を高めるための解決策を探した。
一つの可能性は重複する遺伝子集合を集約してより大きな経路を作り出すことであるが、改変された生物学的経路は生物学的に正当化できない。
本稿では,重要度スコアを用いて,集合的包括的視点からコンテキストを研究するコレクションの経路をランク付けすることを提案する。
提案したShapley値に基づくスコアは、一重項の分布と族内の集合の大きさを考慮し、さらに、Shapley値の計算の通常の指数的複雑さを回避するためのトリックである。
最後に、得られたランキングに冗長性意識を含めるという課題に対処し、この場合、顕著な交点を示す場合、集合は冗長である。
ランク付けは、遺伝子集合の集まりの次元を減らすために使用され、冗長性が低く、なおかつ高い範囲の遺伝子を示す。
さらに,遺伝子セット富化分析における選択の影響について検討する。
提案手法は, バイオインフォマティクスにおいて, 遺伝子集合の集合の解釈可能性を高めるための実用的有用性を示し, シェープリー値の計算に冗長性を含める。
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