論文の概要: Inference of dynamical gene regulatory networks from single-cell data
with physics informed neural networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07379v1
- Date: Sun, 14 Jan 2024 21:43:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-17 18:32:27.301405
- Title: Inference of dynamical gene regulatory networks from single-cell data
with physics informed neural networks
- Title（参考訳）: 物理インフォームドニューラルネットワークを用いた単細胞データからの動的遺伝子制御ネットワークの推定
- Authors: Maria Mircea, Diego Garlaschelli, Stefan Semrau
- Abstract要約: 本稿では,物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を用いて,予測的,動的 GRN のパラメータを推定する方法について述べる。
具体的には, 分岐挙動を示すGRNについて検討し, 細胞分化をモデル化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: One of the main goals of developmental biology is to reveal the gene
regulatory networks (GRNs) underlying the robust differentiation of multipotent
progenitors into precisely specified cell types. Most existing methods to infer
GRNs from experimental data have limited predictive power as the inferred GRNs
merely reflect gene expression similarity or correlation. Here, we demonstrate,
how physics-informed neural networks (PINNs) can be used to infer the
parameters of predictive, dynamical GRNs that provide mechanistic understanding
of biological processes. Specifically we study GRNs that exhibit bifurcation
behavior and can therefore model cell differentiation. We show that PINNs
outperform regular feed-forward neural networks on the parameter inference task
and analyze two relevant experimental scenarios: 1. a system with cell
communication for which gene expression trajectories are available and 2.
snapshot measurements of a cell population in which cell communication is
absent. Our analysis will inform the design of future experiments to be
analyzed with PINNs and provides a starting point to explore this powerful
class of neural network models further.
- Abstract（参考訳）: 発達生物学の主な目的の1つは、多能性前駆体を正確に特定された細胞タイプに堅牢に分化させる遺伝子制御ネットワーク(GRN)を明らかにすることである。
実験データからGRNを推定する既存の方法の多くは、推定されたGRNが単に遺伝子発現の類似性や相関を反映しているため、予測能力に制限がある。
ここでは,物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を用いて,生物学的プロセスの機械的理解を提供する予測的,動的GRNのパラメータを推定する方法を示す。
具体的には, 分岐挙動を示すGRNについて検討し, 細胞分化をモデル化する。
パラメータ推論タスクにおいて、PINNは通常のフィードフォワードニューラルネットワークよりも優れており、関連する2つの実験シナリオを分析する。
1 遺伝子発現経路が利用可能な細胞通信システム及び
2. 細胞間通信が欠如している細胞集団のスナップショット測定。
我々の分析は、PINNで分析される将来の実験の設計を知らせ、この強力なニューラルネットワークモデルをさらに探求するための出発点を提供する。
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