論文の概要: PACS: Prediction and analysis of cancer subtypes from multi-omics data based on a multi-head attention mechanism model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10917v1
• Date: Mon, 21 Aug 2023 03:54:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 14:24:52.404879
• Title: PACS: Prediction and analysis of cancer subtypes from multi-omics data based on a multi-head attention mechanism model
• Title（参考訳）: pacs:マルチヘッド注意機構モデルに基づくマルチオミクスデータによる癌サブタイプの予測と解析
• Authors: Liangrui Pan, Dazheng Liu, Zhichao Feng, Wenjuan Liu, Shaoliang Peng
• Abstract要約: がんサブタイプの分類を成功させるために, 教師付きマルチヘッドアテンション機構モデル(SMA)を提案する。 SMAモデルのアテンション機構と特徴共有モジュールは、マルチオミクスデータのグローバルおよびローカルの特徴情報をうまく学習することができる。 SMAモデルは、シミュレーションされた単一細胞およびがんマルチオミクスデータセットにおけるがんサブタイプの最も正確なF1マクロスコープ、F1重み付きおよび正確な分類を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.275409158519155
• 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-omic data and clinical characteristics among different cancer subtypes. Therefore, accurate classification of cancer subtypes can help doctors choose the most appropriate treatment options, improve treatment outcomes, and provide more accurate patient survival predictions. In this study, we propose a supervised multi-head attention mechanism model (SMA) to classify cancer subtypes successfully. The attention mechanism and feature sharing module of the SMA model can successfully learn the global and local feature information of multi-omics data. Second, it enriches the parameters of the model by deeply fusing multi-head attention encoders from Siamese through the fusion module. Validated by extensive experiments, the SMA model achieves the highest accuracy, F1 macroscopic, F1 weighted, and accurate classification of cancer subtypes in simulated, single-cell, and cancer multiomics datasets compared to AE, CNN, and GNN-based models. Therefore, we contribute to future research on multiomics data using our attention-based approach.
• Abstract（参考訳）: がんの高均一性および臨床的特徴から,多変量データと癌サブタイプの臨床的特徴に有意差が認められた。 したがって、がんサブタイプの正確な分類は、医師が最も適切な治療法を選択し、治療結果を改善し、より正確な患者生存予測を提供するのに役立つ。 本研究では,がんサブタイプの分類に成功するためのマルチヘッドアテンション機構モデル(SMA)を提案する。 SMAモデルのアテンション機構と特徴共有モジュールは、マルチオミクスデータのグローバルおよびローカルの特徴情報をうまく学習することができる。 第二に、シームズから融合モジュールを介してマルチヘッドアテンションエンコーダを深く融合させることによりモデルのパラメータを豊かにする。 広範な実験によって検証されたsmaモデルは、ae、cnn、gnnベースのモデルと比較して、シミュレート、シングルセル、および癌マルチオミクスデータセットにおける癌サブタイプの最高精度、f1マクロ、f1重み付け、正確な分類を達成している。 そこで我々は,注意に基づくアプローチによるマルチオミクスデータの研究に貢献する。

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