論文の概要: Gene-Level Representation Learning via Interventional Style Transfer in Optical Pooled Screening
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07763v1
- Date: Tue, 11 Jun 2024 22:56:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-13 20:56:21.814214
- Title: Gene-Level Representation Learning via Interventional Style Transfer in Optical Pooled Screening
- Title(参考訳): 光ポーリングスクリーニングにおけるインターベンショナルスタイル転送による遺伝子レベル表現学習
- Authors: Mahtab Bigverdi, Burkhard Hockendorf, Heming Yao, Phil Hanslovsky, Romain Lopez, David Richmond,
- Abstract要約: 光プールスクリーニング(OPS)を用いて得られた遺伝的摂動細胞の画像から、遺伝子レベルの特徴表現を学習するためのスタイル変換アプローチを採用する。
本手法は,遺伝子機能に応じた遺伝子表現のクラスタリングにおける工学的特徴よりも優れ,潜伏する生物学的関係を明らかにするために有用であることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.7038542578642715
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Optical pooled screening (OPS) combines automated microscopy and genetic perturbations to systematically study gene function in a scalable and cost-effective way. Leveraging the resulting data requires extracting biologically informative representations of cellular perturbation phenotypes from images. We employ a style-transfer approach to learn gene-level feature representations from images of genetically perturbed cells obtained via OPS. Our method outperforms widely used engineered features in clustering gene representations according to gene function, demonstrating its utility for uncovering latent biological relationships. This approach offers a promising alternative to investigate the role of genes in health and disease.
- Abstract(参考訳): 光プールスクリーニング(OPS)は、自動顕微鏡と遺伝的摂動を組み合わせて、スケーラブルで費用対効果の高い方法で遺伝子機能を体系的に研究する。
得られたデータを活用するには、画像から細胞内摂動表現型の生物学的に有益な表現を抽出する必要がある。
我々は、OPSを用いて得られた遺伝的摂動細胞の画像から、遺伝子レベルの特徴表現を学習するために、スタイル-トランスファーアプローチを採用する。
本手法は,遺伝子機能に応じた遺伝子表現のクラスタリングにおける工学的特徴よりも優れ,潜伏する生物学的関係を明らかにするために有用であることを示す。
このアプローチは、健康と病気における遺伝子の役割を調べるための有望な代替手段を提供する。
関連論文リスト
- Weighted Diversified Sampling for Efficient Data-Driven Single-Cell Gene-Gene Interaction Discovery [56.622854875204645]
本稿では,遺伝子・遺伝子相互作用の探索に先進的なトランスフォーマーモデルを活用する,データ駆動型計算ツールを活用した革新的なアプローチを提案する。
新たな重み付き多様化サンプリングアルゴリズムは、データセットのたった2パスで、各データサンプルの多様性スコアを算出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-21T03:35:23Z) - Weakly Supervised Set-Consistency Learning Improves Morphological Profiling of Single-Cell Images [0.6491172192043603]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-08T00:53:30Z) - Predicting Genetic Mutation from Whole Slide Images via Biomedical-Linguistic Knowledge Enhanced Multi-label Classification [119.13058298388101]
遺伝子変異予測性能を向上させるため,生物知識を付加したPathGenomic Multi-label Transformerを開発した。
BPGTはまず、2つの慎重に設計されたモジュールによって遺伝子前駆体を構成する新しい遺伝子エンコーダを確立する。
BPGTはその後ラベルデコーダを設計し、最終的に2つの調整されたモジュールによる遺伝的突然変異予測を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-05T06:42:27Z) - BioDiscoveryAgent: An AI Agent for Designing Genetic Perturbation Experiments [112.25067497985447]
そこで,BioDiscoveryAgentを紹介した。このエージェントは,新しい実験を設計し,その結果の理由を明らかにし,仮説空間を効率的にナビゲートし,望ましい解に到達させる。
BioDiscoveryAgentは、機械学習モデルをトレーニングすることなく、新しい実験を独自に設計することができる。
6つのデータセットで関連する遺伝的摂動を予測することで、平均21%の改善が達成されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-27T19:57:17Z) - Single-Cell Deep Clustering Method Assisted by Exogenous Gene
Information: A Novel Approach to Identifying Cell Types [50.55583697209676]
我々は,細胞間のトポロジ的特徴を効率的に捉えるために,注目度の高いグラフオートエンコーダを開発した。
クラスタリング過程において,両情報の集合を統合し,細胞と遺伝子の特徴を再構成し,識別的表現を生成する。
本研究は、細胞の特徴と分布に関する知見を高め、疾患の早期診断と治療の基礎となる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-28T09:14:55Z) - MuSe-GNN: Learning Unified Gene Representation From Multimodal
Biological Graph Data [22.938437500266847]
マルチモーダル類似性学習グラフニューラルネットワークという新しいモデルを提案する。
マルチモーダル機械学習とディープグラフニューラルネットワークを組み合わせて、単一セルシークエンシングと空間転写データから遺伝子発現を学習する。
本モデルでは, 遺伝子機能, 組織機能, 疾患, 種進化の解析のために, 統合された遺伝子表現を効率よく生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-29T13:33:53Z) - Genetic InfoMax: Exploring Mutual Information Maximization in
High-Dimensional Imaging Genetics Studies [50.11449968854487]
遺伝子ワイド・アソシエーション(GWAS)は、遺伝的変異と特定の形質の関係を同定するために用いられる。
画像遺伝学の表現学習は、GWASによって引き起こされる固有の課題により、ほとんど探索されていない。
本稿では,GWAS の具体的な課題に対処するために,トランスモーダル学習フレームワーク Genetic InfoMax (GIM) を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-26T03:59:21Z) - Genetic heterogeneity analysis using genetic algorithm and network
science [2.6166087473624318]
ゲノムワイド・アソシエーション(GWAS)は、疾患に感受性のある遺伝的変数を同定することができる。
遺伝的効果に絡み合った遺伝的変数は、しばしば低い効果サイズを示す。
本稿では,FCSNet(Feature Co-Selection Network)という,GWASのための新しい特徴選択機構を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-12T01:28:26Z) - 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) - Gene Function Prediction with Gene Interaction Networks: A Context Graph
Kernel Approach [24.234645183601998]
そこで本研究では,焦点遺伝子に関連付けられた遺伝子相互作用ネットワークとして,遺伝子コンテキストグラフを用いた機能推定を提案する。
カーネルベースの機械学習フレームワークでは、コンテキストグラフで情報をキャプチャするコンテキストグラフカーネルを設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-22T02:54:01Z)
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。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。