論文の概要: Compressed representation of brain genetic transcription
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16113v2
- Date: Mon, 17 Jun 2024 18:01:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-20 04:54:22.431435
- Title: Compressed representation of brain genetic transcription
- Title（参考訳）: 脳遺伝子転写の圧縮的発現
- Authors: James K Ruffle, Henry Watkins, Robert J Gray, Harpreet Hyare, Michel Thiebaut de Schotten, Parashkev Nachev,
- Abstract要約: ディープオートエンコーダは、パフォーマンスとターゲットドメインのすべての指標において優れた表現が得られることを示す。
ディープオートエンコーダは、パフォーマンスとターゲットドメインのすべての指標において優れた表現が得られることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1759252234439348
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The architecture of the brain is too complex to be intuitively surveyable without the use of compressed representations that project its variation into a compact, navigable space. The task is especially challenging with high-dimensional data, such as gene expression, where the joint complexity of anatomical and transcriptional patterns demands maximum compression. Established practice is to use standard principal component analysis (PCA), whose computational felicity is offset by limited expressivity, especially at great compression ratios. Employing whole-brain, voxel-wise Allen Brain Atlas transcription data, here we systematically compare compressed representations based on the most widely supported linear and non-linear methods-PCA, kernel PCA, non-negative matrix factorization (NMF), t-stochastic neighbour embedding (t-SNE), uniform manifold approximation and projection (UMAP), and deep auto-encoding-quantifying reconstruction fidelity, anatomical coherence, and predictive utility with respect to signalling, microstructural, and metabolic targets. We show that deep auto-encoders yield superior representations across all metrics of performance and target domains, supporting their use as the reference standard for representing transcription patterns in the human brain.
- Abstract（参考訳）: 脳の構造は複雑すぎて、圧縮された表現を使わずに直感的に調査することができず、その変化をコンパクトでナビゲート可能な空間に投影する。
この課題は、解剖学的および転写学的パターンの結合の複雑さが最大圧縮を要求する遺伝子表現のような高次元データにおいて特に困難である。
標準的な主成分分析(PCA)を用いることで、計算効率は、特に大きな圧縮比において、限られた表現率によってオフセットされる。
ここでは、最も広く支持されている線形および非線形な手法-PCA、カーネルPCA、非負行列分解(NMF)、t-stochastic neighbor embedding(T-SNE)、一様多様体近似および投影(UMAP)、深部自己符号化量子化再構成フィデリティ、解剖学的コヒーレンス、および信号伝達、微細構造、代謝目標に関する予測ユーティリティに基づく圧縮表現を体系的に比較する。
ディープオートエンコーダは、人間の脳における転写パターンの参照標準としての使用をサポートするため、パフォーマンスとターゲットドメインのすべての指標において優れた表現が得られることを示す。
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