論文の概要: Causal machine learning for single-cell genomics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14935v1
- Date: Mon, 23 Oct 2023 13:35:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-24 19:45:38.128182
- Title: Causal machine learning for single-cell genomics
- Title(参考訳): 単一細胞ゲノミクスのための因果機械学習
- Authors: Alejandro Tejada-Lapuerta, Paul Bertin, Stefan Bauer, Hananeh Aliee,
Yoshua Bengio, Fabian J. Theis
- Abstract要約: 単細胞ゲノミクスへの機械学習技術の応用とその課題について論じる。
まず, 単一細胞生物学における現在の因果的アプローチの基盤となるモデルについて述べる。
次に、単一セルデータへの因果的アプローチの適用におけるオープンな問題を特定する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 94.28105176231739
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Advances in single-cell omics allow for unprecedented insights into the
transcription profiles of individual cells. When combined with large-scale
perturbation screens, through which specific biological mechanisms can be
targeted, these technologies allow for measuring the effect of targeted
perturbations on the whole transcriptome. These advances provide an opportunity
to better understand the causative role of genes in complex biological
processes such as gene regulation, disease progression or cellular development.
However, the high-dimensional nature of the data, coupled with the intricate
complexity of biological systems renders this task nontrivial. Within the
machine learning community, there has been a recent increase of interest in
causality, with a focus on adapting established causal techniques and
algorithms to handle high-dimensional data. In this perspective, we delineate
the application of these methodologies within the realm of single-cell genomics
and their challenges. We first present the model that underlies most of current
causal approaches to single-cell biology and discuss and challenge the
assumptions it entails from the biological point of view. We then identify open
problems in the application of causal approaches to single-cell data:
generalising to unseen environments, learning interpretable models, and
learning causal models of dynamics. For each problem, we discuss how various
research directions - including the development of computational approaches and
the adaptation of experimental protocols - may offer ways forward, or on the
contrary pose some difficulties. With the advent of single cell atlases and
increasing perturbation data, we expect causal models to become a crucial tool
for informed experimental design.
- Abstract(参考訳): 単細胞オミックの進歩は、個々の細胞の転写プロファイルに対する前例のない洞察を可能にする。
特定の生物学的メカニズムを標的にできる大規模な摂動スクリーンと組み合わせることで、これらの技術は標的摂動がトランスクリプトーム全体に与える影響を測定することができる。
これらの進歩は、遺伝子調節、疾患の進行、細胞発達などの複雑な生物学的過程における遺伝子の因果的役割をよりよく理解する機会となる。
しかし、データの高次元的な性質と複雑な生物学的システムの複雑さは、このタスクを非自明にする。
機械学習コミュニティでは、高次元データを扱うために確立された因果技術とアルゴリズムを適応させることに重点を置いて、最近の因果関係への関心が高まっている。
この観点から、単細胞ゲノム学領域におけるこれらの方法論の適用とその課題について述べる。
まず, 単一細胞生物学における現在の因果的アプローチの根底をなすモデルを提示し, 生物学的観点からの仮定を議論し, 挑戦する。
次に, 単一セルデータへの因果的アプローチの適用におけるオープンな問題として, 目に見えない環境への一般化, 解釈可能なモデル学習, ダイナミックスの因果的モデル学習がある。
それぞれの問題に対して、計算手法の開発や実験プロトコルの適応など、様々な研究の方向性が、どのように進路を提供するか、あるいはそれとは対照的に、何らかの困難をもたらすかについて議論する。
単一細胞アトラスの出現と摂動データの増加により,我々は因果モデルが情報化実験設計の重要なツールになることを期待している。
関連論文リスト
- Single-Cell Deep Clustering Method Assisted by Exogenous Gene
Information: A Novel Approach to Identifying Cell Types [50.55583697209676]
我々は,細胞間のトポロジ的特徴を効率的に捉えるために,注目度の高いグラフオートエンコーダを開発した。
クラスタリング過程において,両情報の集合を統合し,細胞と遺伝子の特徴を再構成し,識別的表現を生成する。
本研究は、細胞の特徴と分布に関する知見を高め、疾患の早期診断と治療の基礎となる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-28T09:14:55Z) - Regression-Based Analysis of Multimodal Single-Cell Data Integration
Strategies [0.0]
マルチモーダルシングルセル技術は、個々のセルから多様なデータ型の同時収集を可能にする。
この研究は、Echo State Networksの異常なパフォーマンスを強調し、顕著な相関スコアが0.94である。
これらの発見は、機械学習の可能性を生かして、細胞の分化と機能に関する理解を深めることを約束している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-21T16:31:27Z) - ProBio: A Protocol-guided Multimodal Dataset for Molecular Biology Lab [67.24684071577211]
研究結果を複製するという課題は、分子生物学の分野に重大な障害をもたらしている。
まず、この目的に向けた最初のステップとして、ProBioという名前の包括的なマルチモーダルデータセットをキュレートする。
次に、透明なソリューショントラッキングとマルチモーダルなアクション認識という2つの挑戦的なベンチマークを考案し、BioLab設定におけるアクティビティ理解に関連する特徴と難しさを強調した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-01T14:44:01Z) - The CausalBench challenge: A machine learning contest for gene network
inference from single-cell perturbation data [18.706823808393402]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-29T15:54:15Z) - Learning Causal Representations of Single Cells via Sparse Mechanism
Shift Modeling [3.2435888122704037]
本稿では,各摂動を未知の,しかしスパースな,潜伏変数のサブセットを標的とした介入として扱う単一細胞遺伝子発現データの深部生成モデルを提案する。
これらの手法をシミュレーションした単一セルデータ上でベンチマークし、潜伏単位回復、因果的目標同定、領域外一般化における性能を評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-07T15:47:40Z) - Evolving spiking neuron cellular automata and networks to emulate in
vitro neuronal activity [0.0]
我々は生体内における生体ニューロンの行動パターンをエミュレートするスパイキング神経系を生産する。
我々のモデルは、ネットワーク全体の同期レベルを生成できた。
トップパフォーマンスモデルのゲノムは、生成した活動の複雑さを決定する上で、モデル内の接続の興奮性と密度が重要な役割を果たすことを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-15T17:55:04Z) - Learning Neural Causal Models with Active Interventions [83.44636110899742]
本稿では,データ生成プロセスの根底にある因果構造を素早く識別する能動的介入ターゲット機構を提案する。
本手法は,ランダムな介入ターゲティングと比較して,要求される対話回数を大幅に削減する。
シミュレーションデータから実世界のデータまで,複数のベンチマークにおいて優れた性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-06T13:10:37Z) - Towards an Automatic Analysis of CHO-K1 Suspension Growth in
Microfluidic Single-cell Cultivation [63.94623495501023]
我々は、人間の力で抽象化されたニューラルネットワークをデータレベルで注入できる新しい機械学習アーキテクチャを提案する。
具体的には、自然データと合成データに基づいて生成モデルを同時に訓練し、細胞数などの対象変数を確実に推定できる共有表現を学習する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-20T08:36:51Z) - Select-ProtoNet: Learning to Select for Few-Shot Disease Subtype
Prediction [55.94378672172967]
本研究は, 類似患者のサブグループを同定し, 数発の疾患のサブタイプ予測問題に焦点を当てた。
新しいモデルを開発するためにメタラーニング技術を導入し、関連する臨床課題から共通の経験や知識を抽出する。
我々の新しいモデルは、単純だが効果的なメタ学習マシンであるPrototypeal Networkと呼ばれる、慎重に設計されたメタラーナーに基づいて構築されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-02T02:50:30Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。