Fugu-MT 論文翻訳(概要): PhenoLinker: Phenotype-Gene Link Prediction and Explanation using Heterogeneous Graph Neural Networks

論文の概要: PhenoLinker: Phenotype-Gene Link Prediction and Explanation using Heterogeneous Graph Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01809v1
Date: Fri, 2 Feb 2024 11:35:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-07 01:53:30.138764
Title: PhenoLinker: Phenotype-Gene Link Prediction and Explanation using Heterogeneous Graph Neural Networks
Title（参考訳）: PhenoLinker:異種グラフニューラルネットワークを用いたPhenotype-Gene Link予測と説明
Authors: Jose L. Mellina Andreu, Luis Bernal, Antonio F. Skarmeta, Mina Ryten, Sara \'Alvarez, Alejandro Cisterna Garc\'ia, Juan A. Bot\'ia
Abstract要約: 本稿では、異種情報ネットワークと畳み込みニューラルネットワークに基づくグラフモデルを用いて、スコアを表現型-遺伝子関係に関連付けることができるPhenoLinkerを提案する。このシステムは、新しい関連の発見や、ヒトの遺伝的変異の結果の理解に役立てることができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 38.216545389032234
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The association of a given human phenotype to a genetic variant remains a critical challenge for biology. We present a novel system called PhenoLinker capable of associating a score to a phenotype-gene relationship by using heterogeneous information networks and a convolutional neural network-based model for graphs, which can provide an explanation for the predictions. This system can aid in the discovery of new associations and in the understanding of the consequences of human genetic variation.
Abstract（参考訳）: 与えられたヒトの表現型と遺伝的変異との関連は、生物学にとって重要な課題である。本稿では,不均一な情報ネットワークとグラフの畳み込みニューラルネットワークに基づくモデルを用いて,表現型-遺伝子関係にスコアを関連付けることのできるフェノールインカーという新しいシステムを提案する。このシステムは、新しい関連の発見や、ヒトの遺伝的変異の結果の理解に役立てることができる。

関連論文リスト

GeSubNet: Gene Interaction Inference for Disease Subtype Network Generation [29.93863082158739]
知識データベースから遺伝子機能ネットワークを取得することは、疾患ネットワークとサブタイプ固有のバリエーションのミスマッチによる課題である。本稿では、異なる疾患サブタイプを区別しながら、遺伝子相互作用を予測できる統一表現を学習するGeSubNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-17T02:58:57Z)
The Heterophilic Graph Learning Handbook: Benchmarks, Models, Theoretical Analysis, Applications and Challenges [101.83124435649358]
ホモフィリ原理では、同じラベルや類似属性を持つieノードが接続される可能性が高い。最近の研究で、GNNのパフォーマンスとNNのパフォーマンスが満足できない非自明なデータセットが特定されている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-12T18:04:32Z)
DDeMON: Ontology-based function prediction by Deep Learning from Dynamic Multiplex Networks [0.7349727826230864]
本研究の目的は、遺伝子発現の時間的ダイナミクスとシステムのレベル情報の融合がいかにして新しい遺伝子機能を予測するかを検討することである。時間依存型多スケール生体情報を用いた関数アノテーションのスケーラブルなシステムレベルの推論手法であるDDeMONを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-08T06:53:02Z)
Unsupervised ensemble-based phenotyping helps enhance the discoverability of genes related to heart morphology [57.25098075813054]
我々はUn Phenotype Ensemblesという名の遺伝子発見のための新しいフレームワークを提案する。教師なしの方法で学習された表現型のセットをプールすることで、冗長だが非常に表現性の高い表現を構築する。これらの表現型は、(GWAS)を介して分析され、高い自信と安定した関連のみを保持する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-07T18:36:44Z)
Neural network facilitated ab initio derivation of linear formula: A case study on formulating the relationship between DNA motifs and gene expression [8.794181445664243]
本稿では、解釈可能なニューラルネットワークモデルに基づく新しいアプローチを用いて、シーケンスモチーフと線形式を導出するためのフレームワークを提案する。この線形モデルは、深いニューラルネットワークモデルに匹敵する性能を持つプロモーター配列を用いて遺伝子発現レベルを予測することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-19T22:29:30Z)
Contrastive Brain Network Learning via Hierarchical Signed Graph Pooling Model [64.29487107585665]
脳機能ネットワーク上のグラフ表現学習技術は、臨床表現型および神経変性疾患のための新しいバイオマーカーの発見を容易にする。本稿では,脳機能ネットワークからグラフレベル表現を抽出する階層型グラフ表現学習モデルを提案する。また、モデルの性能をさらに向上させるために、機能的脳ネットワークデータをコントラスト学習のために拡張する新たな戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-14T20:03:52Z)
Searching for the Essence of Adversarial Perturbations [73.96215665913797]
本稿では,ニューラルネットワークの誤予測の原因となる,人間の認識可能な情報を含む対人摂動について述べる。この人間の認識可能な情報の概念は、敵の摂動に関連する重要な特徴を説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-30T18:04:57Z)
Self-Supervised Graph Representation Learning for Neuronal Morphologies [75.38832711445421]
ラベルのないデータセットから3次元神経形態の低次元表現を学習するためのデータ駆動型アプローチであるGraphDINOを提案する。 2つの異なる種と複数の脳領域において、この方法では、専門家による手動の特徴に基づく分類と同程度に形態学的細胞型クラスタリングが得られることを示す。提案手法は,大規模データセットにおける新しい形態的特徴や細胞型の発見を可能にする可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-23T12:17:47Z)
VEGN: Variant Effect Prediction with Graph Neural Networks [19.59965282985234]
本稿では,遺伝子と変異を持つ異種グラフ上で動作するグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて,変異効果予測をモデル化したVEGNを提案する。このグラフは、変異体を遺伝子に割り当て、遺伝子-遺伝子相互作用ネットワークに遺伝子を接続することによって作成される。 VeGNは既存の最先端モデルの性能を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-25T13:51:46Z)
Graph Based Link Prediction between Human Phenotypes and Genes [5.1398743023989555]
機械学習の分野での最近の進歩は、異常なヒトの表現型と遺伝子間の相互作用を予測するのに効果的である。本研究では,ヒトの表現型オントロジー(HPO)と遺伝子との関係を予測する枠組みを開発した。他の4つの方法と比較して、LightGBMはヒトの表現型と遺伝子ペア間のより正確な相互作用やリンクを見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-25T14:47:07Z)

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。