論文の概要: Weakly Supervised Set-Consistency Learning Improves Morphological Profiling of Single-Cell Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05308v1
• Date: Sat, 8 Jun 2024 00:53:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-11 20:24:20.157888
• Title: Weakly Supervised Set-Consistency Learning Improves Morphological Profiling of Single-Cell Images
• Title（参考訳）: 弱教師付き集合一貫性学習は単セル画像の形態的プロファイリングを改善する
• Authors: Heming Yao, Phil Hanslovsky, Jan-Christian Huetter, Burkhard Hoeckendorf, David Richmond,
• Abstract要約: 単一セル画像における摂動効果の学習表現を改善するために,設定レベルの整合性学習アルゴリズムset-DINOを提案する。 5000以上の遺伝的摂動を伴う大規模光ポーリングスクリーニングデータセットの実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6491172192043603
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Optical Pooled Screening (OPS) is a powerful tool combining high-content microscopy with genetic engineering to investigate gene function in disease. The characterization of high-content images remains an active area of research and is currently undergoing rapid innovation through the application of self-supervised learning and vision transformers. In this study, we propose a set-level consistency learning algorithm, Set-DINO, that combines self-supervised learning with weak supervision to improve learned representations of perturbation effects in single-cell images. Our method leverages the replicate structure of OPS experiments (i.e., cells undergoing the same genetic perturbation, both within and across batches) as a form of weak supervision. We conduct extensive experiments on a large-scale OPS dataset with more than 5000 genetic perturbations, and demonstrate that Set-DINO helps mitigate the impact of confounders and encodes more biologically meaningful information. In particular, Set-DINO recalls known biological relationships with higher accuracy compared to commonly used methods for morphological profiling, suggesting that it can generate more reliable insights from drug target discovery campaigns leveraging OPS.
• Abstract（参考訳）: 光ポーリングスクリーニング(OPS)は、高濃度顕微鏡と遺伝子工学を組み合わせて病気の遺伝子機能を調べる強力なツールである。 高濃度画像のキャラクタリゼーションは依然として研究の活発な領域であり、現在は自己監督型学習とビジョントランスフォーマーの応用を通じて急速なイノベーションが進められている。 本研究では,単一セルイメージにおける摂動効果の学習表現を改善するために,自己教師付き学習と弱監督を組み合わせたセットレベルの整合性学習アルゴリズムSet-DINOを提案する。 本手法は, OPS実験の複製構造(すなわち, バッチ内とバッチ内の両方で同じ遺伝的摂動を行う細胞)を, 弱い監督形態として活用する。 我々は5000以上の遺伝的摂動を持つ大規模OPSデータセットで広範な実験を行い、Set-DINOが共同設立者の影響を緩和し、より生物学的に意味のある情報をエンコードすることを示した。 特に、Set-DINOは、よく使われる形態的プロファイリング法と比較して、既知の生物学的関係を高い精度でリコールし、OPSを利用した薬物標的発見キャンペーンからより信頼性の高い洞察を得られることを示唆している。

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