論文の概要: Generalising sequence models for epigenome predictions with tissue and assay embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11671v1
• Date: Tue, 22 Aug 2023 10:34:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-24 17:17:44.600055
• Title: Generalising sequence models for epigenome predictions with tissue and assay embeddings
• Title（参考訳）: 組織およびアッセイ埋め込みを用いたエピジェノム予測のための一般化配列モデル
• Authors: Jacob Deasy, Ron Schwessinger, Ferran Gonzalez, Stephen Young, Kim Branson
• Abstract要約: 組織とアッセイの埋め込みを文脈的ゲノミクスネットワーク(CGN)に組み込むことにより,幅広い実験条件において強い相関性が得られることを示す。 本研究は, エピジェネティック・シークエンス・モデル・トレーニングにおける遺伝的変異の影響について, 幅広いエピジェネティック・プロファイルにまたがるアプローチの有効性を示し, 遺伝子変異がエピジェネティック・シークエンス・モデル・トレーニングに与える影響について考察した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9999259391104391
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Sequence modelling approaches for epigenetic profile prediction have recently expanded in terms of sequence length, model size, and profile diversity. However, current models cannot infer on many experimentally feasible tissue and assay pairs due to poor usage of contextual information, limiting $\textit{in silico}$ understanding of regulatory genomics. We demonstrate that strong correlation can be achieved across a large range of experimental conditions by integrating tissue and assay embeddings into a Contextualised Genomic Network (CGN). In contrast to previous approaches, we enhance long-range sequence embeddings with contextual information in the input space, rather than expanding the output space. We exhibit the efficacy of our approach across a broad set of epigenetic profiles and provide the first insights into the effect of genetic variants on epigenetic sequence model training. Our general approach to context integration exceeds state of the art in multiple settings while employing a more rigorous validation procedure.
• Abstract（参考訳）: エピジェネティックプロファイル予測のためのシーケンスモデリングアプローチは、最近、シーケンス長、モデルサイズ、プロファイル多様性の観点から拡張されている。 しかし、現在のモデルでは、文脈情報の使用が不十分なため、多くの実験的に実現可能な組織やアッセイペアを推測することはできず、規制ゲノム学の理解に$\textit{in silico} を制限している。 我々は, 組織とアッセイをコンテクスト化ゲノムネットワーク(cgn)に組み込むことにより, 幅広い実験条件において強い相関が達成できることを実証する。 従来の手法とは対照的に、出力空間を広げるのではなく、入力空間に文脈情報を含む長距離シーケンス埋め込みを強化する。 我々は、エピジェネティックなプロファイルの幅広いセットにまたがるアプローチの有効性を示し、エピジェネティックなシーケンスモデルトレーニングにおける遺伝的変異の影響に関する最初の知見を提供する。 コンテキスト統合に対する一般的なアプローチは、より厳密な検証手順を採用しながら、複数の設定でアートの状態を超えます。

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