論文の概要: Positive-Unlabelled Learning for Identifying New Candidate Dietary Restriction-related Genes among Ageing-related Genes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09898v1
- Date: Fri, 14 Jun 2024 10:14:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-17 14:14:45.460630
- Title: Positive-Unlabelled Learning for Identifying New Candidate Dietary Restriction-related Genes among Ageing-related Genes
- Title（参考訳）: 老化関連遺伝子群における新規食事制限関連遺伝子同定のための正アンラベリード学習
- Authors: Jorge Paz-Ruza, Alex A. Freitas, Amparo Alonso-Betanzos, Bertha Guijarro-Berdiñas,
- Abstract要約: 食事制限(DR)は最も人気のある抗老化介入の1つであり、そのメカニズムに関連する遺伝子を徹底的に研究する。
近年、機械学習は老化関連遺伝子中のDR関連遺伝子を同定するために研究されている。
本研究では,2段階のポジティブ・アンラベリード(PU)学習パラダイムに基づく新しい遺伝子優先順位付け手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9748898344267785
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Dietary Restriction (DR) is one of the most popular anti-ageing interventions, prompting exhaustive research into genes associated with its mechanisms. Recently, Machine Learning (ML) has been explored to identify potential DR-related genes among ageing-related genes, aiming to minimize costly wet lab experiments needed to expand our knowledge on DR. However, to train a model from positive (DR-related) and negative (non-DR-related) examples, existing ML methods naively label genes without known DR relation as negative examples, assuming that lack of DR-related annotation for a gene represents evidence of absence of DR-relatedness, rather than absence of evidence; this hinders the reliability of the negative examples (non-DR-related genes) and the method's ability to identify novel DR-related genes. This work introduces a novel gene prioritization method based on the two-step Positive-Unlabelled (PU) Learning paradigm: using a similarity-based, KNN-inspired approach, our method first selects reliable negative examples among the genes without known DR associations. Then, these reliable negatives and all known positives are used to train a classifier that effectively differentiates DR-related and non-DR-related genes, which is finally employed to generate a more reliable ranking of promising genes for novel DR-relatedness. Our method significantly outperforms the existing state-of-the-art non-PU approach for DR-relatedness prediction in three relevant performance metrics. In addition, curation of existing literature finds support for the top-ranked candidate DR-related genes identified by our model.
- Abstract（参考訳）: 食事制限(DR)は最も人気のある抗老化介入の1つであり、そのメカニズムに関連する遺伝子を徹底的に研究する。
近年、機械学習(ML)は、老化関連遺伝子中の潜在的なDR関連遺伝子を同定し、DRに関する知識を拡大するために必要なコストのかかる実験実験を最小化することを目的としている。しかし、既存のMLメソッドは、DR関連遺伝子を既知のDR関係のない遺伝子を負の例として、DR関連アノテーションが欠如していることが、DR関連遺伝子の欠如の証拠であることを仮定して、DR関連遺伝子を同定する能力と、DR関連遺伝子を新規に同定する能力の信頼性を阻害する。
本研究は,2段階の正アンラベレ学習パラダイムに基づく新しい遺伝子優先順位付け手法を提案する:類似性に基づくKNNに着想を得た手法を用いて,DR関連のない遺伝子の中から信頼できる負の例を選択する。
次に、これらの信頼された陰性およびすべての既知の陽性は、DR関連遺伝子と非DR関連遺伝子を効果的に区別する分類器を訓練するために使用され、新しいDR関連遺伝子に対するより信頼性の高いランキングを生成するために最終的に使用される。
本手法は,既存の非PU手法よりもDR関連性予測に優れることを示す。
さらに,既存文献のキュレーションにより,本モデルで同定された上位候補DR関連遺伝子のサポートも確認された。
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