Fugu-MT 論文翻訳(概要): Conditional Similarity Triplets Enable Covariate-Informed Representations of Single-Cell Data

論文の概要: Conditional Similarity Triplets Enable Covariate-Informed Representations of Single-Cell Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08638v1
Date: Wed, 12 Jun 2024 20:53:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-14 22:07:36.910776
Title: Conditional Similarity Triplets Enable Covariate-Informed Representations of Single-Cell Data
Title（参考訳）: 単セルデータの共変量インフォーム表現を可能にする条件類似トリプレット
Authors: Chi-Jane Chen, Haidong Yi, Natalie Stanley,
Abstract要約: 機械学習アプローチは、サンプルごとの免疫学的要約を計算するために使用される。本稿では,新たに三重項ペナライズ法を用いて損失関数を定式化する,集合ベースの符号化法であるCytoCoSetを紹介する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.49157446832511503
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Single-cell technologies enable comprehensive profiling of diverse immune cell-types through the measurement of multiple genes or proteins per cell. In order to translate data from immune profiling assays into powerful diagnostics, machine learning approaches are used to compute per-sample immunological summaries, or featurizations that can be used as inputs to models for outcomes of interest. Current supervised learning approaches for computing per-sample representations are optimized based only on the outcome variable to be predicted and do not take into account clinically-relevant covariates that are likely to also be measured. Here we expand the optimization problem to also take into account such additional patient covariates to directly inform the learned per-sample representations. To do this, we introduce CytoCoSet, a set-based encoding method, which formulates a loss function with an additional triplet term penalizing samples with similar covariates from having disparate embedding results in per-sample representations. Overall, incorporating clinical covariates leads to improved prediction of clinical phenotypes.
Abstract（参考訳）: 単細胞技術は、細胞毎の複数の遺伝子またはタンパク質の測定を通じて、多様な免疫細胞型の包括的プロファイリングを可能にする。免疫プロファイリングアッセイからのデータから強力な診断へと変換するために、機械学習のアプローチは、サンプルごとの免疫学的要約や、興味ある結果のモデルへの入力として使用できる成果化を計算するために用いられる。現在、サンプルごとの表現を計算するための教師付き学習アプローチは、予測される結果変数のみに基づいて最適化されており、測定される可能性の高い臨床関連共変量を考慮していない。ここでは、このような患者共変量を考慮した最適化問題を拡張し、学習したサンプルごとの表現を直接通知する。これを実現するために,CytoCoSetというセットベースの符号化手法を導入し,類似した共変量を持つ三項項のペナル化サンプルをサンプルごとの表現に異なる埋め込み結果を持つことから,損失関数を定式化する。全体として、臨床共変体を取り入れることで、臨床表現型の予測が改善される。

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