論文の概要: The CausalBench challenge: A machine learning contest for gene network inference from single-cell perturbation data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15395v1
• Date: Tue, 29 Aug 2023 15:54:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-30 13:22:28.483007
• Title: The CausalBench challenge: A machine learning contest for gene network inference from single-cell perturbation data
• Title（参考訳）: CausalBench Challenge: 単細胞摂動データを用いた遺伝子ネットワーク推論のための機械学習コンテスト
• Authors: Mathieu Chevalley, Jacob Sackett-Sanders, Yusuf Roohani, Pascal Notin, Artemy Bakulin, Dariusz Brzezinski, Kaiwen Deng, Yuanfang Guan, Justin Hong, Michael Ibrahim, Wojciech Kotlowski, Marcin Kowiel, Panagiotis Misiakos, Achille Nazaret, Markus P\"uschel, Chris Wendler, Arash Mehrjou, Patrick Schwab
• Abstract要約: CausalBench Challengeは、遺伝子-遺伝子相互作用ネットワークの構築において、最先端の技術を推進するためのイニシアチブであった。 勝利解は、以前のベースラインに比べて性能が大幅に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.706823808393402
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In drug discovery, mapping interactions between genes within cellular systems is a crucial early step. This helps formulate hypotheses regarding molecular mechanisms that could potentially be targeted by future medicines. The CausalBench Challenge was an initiative to invite the machine learning community to advance the state of the art in constructing gene-gene interaction networks. These networks, derived from large-scale, real-world datasets of single cells under various perturbations, are crucial for understanding the causal mechanisms underlying disease biology. Using the framework provided by the CausalBench benchmark, participants were tasked with enhancing the capacity of the state of the art methods to leverage large-scale genetic perturbation data. This report provides an analysis and summary of the methods submitted during the challenge to give a partial image of the state of the art at the time of the challenge. The winning solutions significantly improved performance compared to previous baselines, establishing a new state of the art for this critical task in biology and medicine.
• Abstract（参考訳）: 薬物発見において、細胞系内の遺伝子間の相互作用のマッピングは重要な初期段階である。 これは将来の医学によって標的にされる可能性がある分子機構に関する仮説を定式化するのに役立つ。 causalbench challengeは、遺伝子-遺伝子間インタラクションネットワークの構築において、機械学習コミュニティを最先端の技術に誘うためのイニシアチブである。 これらのネットワークは、様々な摂動下での単一細胞の大規模な実世界のデータセットから派生しており、疾患生物学の根底にある原因メカニズムを理解するのに不可欠である。 causorbenchベンチマークによって提供されるフレームワークを使用して、参加者は大規模な遺伝的摂動データを活用するために、artメソッドの状態の能力を高めることを任務とした。 本報告は,課題期間中に提出された手法の分析と要約を行い,課題発生時の技術状態の部分的なイメージを与える。 勝利したソリューションは、以前のベースラインと比較してパフォーマンスを著しく向上させ、生物学と医学におけるこの重要なタスクのための新しい最先端技術を確立した。

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