論文の概要: Supervised Multiple Kernel Learning approaches for multi-omics data integration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18355v2
• Date: Tue, 03 Dec 2024 14:07:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:39:35.339820
• Title: Supervised Multiple Kernel Learning approaches for multi-omics data integration
• Title（参考訳）: マルチオミクスデータ統合のための教師付き多重カーネル学習手法
• Authors: Mitja Briscik, Gabriele Tazza, Marie-Agnes Dillies, László Vidács, Sébastien Dejean,
• Abstract要約: マルチカーネル学習(MKL)は、マルチオミクス入力の多様な性質を考える上で、柔軟で有効なアプローチであることが示されている。 我々は、異なるカーネル融合戦略に基づく新しいMKLアプローチを提供する。 その結果、MKLベースのモデルは、より複雑で最先端の教師付きマルチオミクス積分アプローチよりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3032276477872158
• License:
• Abstract: Advances in high-throughput technologies have originated an ever-increasing availability of omics datasets. The integration of multiple heterogeneous data sources is currently an issue for biology and bioinformatics. Multiple kernel learning (MKL) has shown to be a flexible and valid approach to consider the diverse nature of multi-omics inputs, despite being an underused tool in genomic data mining. We provide novel MKL approaches based on different kernel fusion strategies. To learn from the meta-kernel of input kernels, we adapted unsupervised integration algorithms for supervised tasks with support vector machines. We also tested deep learning architectures for kernel fusion and classification. The results show that MKL-based models can outperform more complex, state-of-the-art, supervised multi-omics integrative approaches. Multiple kernel learning offers a natural framework for predictive models in multi-omics data. It proved to provide a fast and reliable solution that can compete with and outperform more complex architectures. Our results offer a direction for bio-data mining research, biomarker discovery and further development of methods for heterogeneous data integration.
• Abstract（参考訳）: 高スループット技術の進歩は、オミクスデータセットが継続的に利用できるようになることに端を発している。 複数の異種データソースの統合は、現在は生物学とバイオインフォマティクスの課題である。 マルチカーネル学習(MKL)は、ゲノムデータマイニングにおいて未使用のツールであるにもかかわらず、マルチオミクス入力の多様な性質を考えるための柔軟で有効なアプローチであることが示されている。 我々は、異なるカーネル融合戦略に基づく新しいMKLアプローチを提供する。 入力カーネルのメタカーネルから学習するために,サポートベクトルマシンを用いた教師なしタスクのための教師なし統合アルゴリズムを適用した。 また、カーネルの融合と分類のためのディープラーニングアーキテクチャもテストしました。 その結果、MKLベースのモデルは、より複雑で最先端の教師付きマルチオミクス積分アプローチよりも優れていることが示された。 マルチカーネル学習は、マルチオミクスデータの予測モデルに自然なフレームワークを提供する。 より複雑なアーキテクチャと競合し、パフォーマンスを向上できる、高速で信頼性の高いソリューションを提供することが証明された。 本研究は,生物データマイニング研究,バイオマーカー発見,異種データ統合手法のさらなる開発に向けての方向性を提供する。

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