論文の概要: A Systematic Review of Deep Graph Neural Networks: Challenges, Classification, Architectures, Applications & Potential Utility in Bioinformatics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02127v1
• Date: Fri, 3 Nov 2023 10:25:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 19:26:11.748447
• Title: A Systematic Review of Deep Graph Neural Networks: Challenges, Classification, Architectures, Applications & Potential Utility in Bioinformatics
• Title（参考訳）: ディープグラフニューラルネットワークの体系的レビュー : バイオインフォマティクスにおける課題,分類,アーキテクチャ,応用と潜在的有用性
• Authors: Adil Mudasir Malla, Asif Ali Banka
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ依存を表現するためにグラフノード間のメッセージ送信を使用する。 GNNは、バイオインフォマティクス研究における幅広い生物学的課題を解決するための優れたツールとなる可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, tasks of machine learning ranging from image processing & audio/video analysis to natural language understanding have been transformed by deep learning. The data content in all these scenarios are expressed via Euclidean space. However, a considerable amount of application data is structured in non-Euclidean space and is expressed as graphs, e.g. dealing with complicated interactions & object interdependencies. Modelling physical systems, learning molecular signatures, identifying protein interactions and predicting diseases involve utilising a model that can adapt from graph data. Graph neural networks (GNNs), specified as artificial-neural models, employ message transmission between graph nodes to represent graph dependencies and are primarily used in the non-Euclidean domain. Variants of GNN like Graph Recurrent Networks (GRN), Graph Auto Encoder (GAE), Graph Convolution Networks (GCN), Graph Adversarial Methods & Graph Reinforcement learning have exhibited breakthrough productivity on a wide range of tasks, especially in the field of bioinformatics, in recent years as a result of the rapid collection of biological network data. Apart from presenting all existing GNN models, mathematical analysis and comparison of the variants of all types of GNN have been highlighted in this survey. Graph neural networks are investigated for their potential real-world applications in various fields, focusing on Bioinformatics. Furthermore, resources for evaluating graph neural network models and accessing open-source code & benchmark data sets are included. Ultimately, we provide some (seven) proposals for future research in this rapidly evolving domain. GNNs have the potential to be an excellent tool for solving a wide range of biological challenges in bioinformatics research, as they are best represented as connected complex graphs.
• Abstract（参考訳）: 近年,画像処理や音声・映像解析から自然言語理解に至るまで,ディープラーニングの課題が深層学習に転換されている。 これら全てのシナリオのデータ内容はユークリッド空間で表現される。 しかし、アプリケーションデータのかなりの量は非ユークリッド空間で構成され、複雑な相互作用やオブジェクト相互依存を扱うグラフとして表現される。 物理システムをモデル化し、分子シグネチャを学習し、タンパク質の相互作用を識別し、病気を予測するには、グラフデータから適応可能なモデルを利用する必要がある。 人工神経モデルとして定義されたグラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ依存を表現するためにグラフノード間のメッセージ送信を使用し、主に非ユークリッド領域で使用される。 Graph Recurrent Networks (GRN)、Graph Auto Encoder (GAE)、Graph Convolution Networks (GCN)、Graph Adversarial Methods & Graph Reinforcement LearningのようなGNNの多様性は、生物情報学の分野において、生物ネットワークデータの迅速な収集の結果、近年、幅広いタスクにおいて画期的な生産性を示している。 既存のすべてのGNNモデルを提示することとは別に、すべての種類のGNNの変種を数学的解析および比較することがこの調査で強調されている。 グラフニューラルネットワークは、バイオインフォマティクスに焦点をあて、様々な分野における潜在的な実世界の応用について研究されている。 さらに、グラフニューラルネットワークモデルの評価や、オープンソースのコードとベンチマークデータセットへのアクセスのためのリソースも含まれている。 最終的に、この急速に進化する領域における将来の研究のための(7つの)提案を提示します。 GNNは、生物情報学研究における幅広い生物学的課題を解決するための優れたツールとなる可能性がある。

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