論文の概要: Description Generation using Variational Auto-Encoders for precursor microRNA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17970v1
• Date: Wed, 29 Nov 2023 15:41:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 19:28:15.777189
• Title: Description Generation using Variational Auto-Encoders for precursor microRNA
• Title（参考訳）: 前駆体マイクロRNAのための変分オートエンコーダによる記述生成
• Authors: Marko Petkovi\'c, Vlado Menkovski
• Abstract要約: 本稿では、Vari Auto-Encodersによる生成モデリングを利用して、pre-miRNAの潜伏因子を明らかにする新しいフレームワークを提案する。 フレームワークを分類に適用し、高い再構成と分類性能を得るとともに、正確な記述も開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.6710852973206105
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Micro RNAs (miRNA) are a type of non-coding RNA, which are involved in gene regulation and can be associated with diseases such as cancer, cardiovascular and neurological diseases. As such, identifying the entire genome of miRNA can be of great relevance. Since experimental methods for novel precursor miRNA (pre-miRNA) detection are complex and expensive, computational detection using ML could be useful. Existing ML methods are often complex black boxes, which do not create an interpretable structural description of pre-miRNA. In this paper, we propose a novel framework, which makes use of generative modeling through Variational Auto-Encoders to uncover the generative factors of pre-miRNA. After training the VAE, the pre-miRNA description is developed using a decision tree on the lower dimensional latent space. Applying the framework to miRNA classification, we obtain a high reconstruction and classification performance, while also developing an accurate miRNA description.
• Abstract（参考訳）: マイクロRNA(micro RNA)は非コードRNAの一種で、遺伝子制御に関与し、がん、心血管疾患、神経疾患などの疾患に関連付けられる。 したがって、miRNAの全ゲノムを同定することは非常に関連性が高い。 新規前駆体miRNA(pre-miRNA)の検出法は複雑で高価であるため,MLを用いた計算検出が有用である。 既存のMLメソッドはしばしば複雑なブラックボックスであり、pre-miRNAの構造的記述を解釈できない。 本稿では, 変異自動エンコーダによる生成モデルを用いて, プレmiRNAの生成要因を明らかにする新しいフレームワークを提案する。 VAEを訓練した後、低次元潜在空間上の決定木を用いてプレmiRNA記述を開発する。 フレームワークをmiRNA分類に適用し、高い再構成と分類性能を得るとともに、正確なmiRNA記述も開発する。

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