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/2406.09898v2
• Date: Fri, 07 Mar 2025 12:25:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-10 12:21:48.969656
• Title: Positive-Unlabelled Learning for identifying new candidate Dietary Restriction-related genes among Ageing-related genes
• Title（参考訳）: 老化関連遺伝子中の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(英: Dietary Restriction, DR)は、最も人気のある避妊薬の1つである。 近年、老化関連遺伝子中のDR関連遺伝子を同定するために機械学習が研究されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9748898344267785
• License:
• Abstract: Dietary Restriction (DR) is one of the most popular anti-ageing interventions; 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, the existing ML approach naively labels 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 prioritisation 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 (p<0.05) the existing state-of-the-art approach in three predictive accuracy metrics with up to 40% lower computational cost in the best case, and we identify 4 new promising DR-related genes (PRKAB1, PRKAB2, IRS2, PRKAG1), all with evidence from the existing literature supporting their potential DR-related role.
• Abstract（参考訳）: 食事制限(DR)は、最も一般的なアンチエイジング介入の1つであり、近年、機械学習(ML)は、老化関連遺伝子のうちの潜在的な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アプローチでは、DR関連遺伝子を既知のDR関係を持たない遺伝子に負の例として、DR関連アノテーションが欠如していることは、証拠がないという証拠ではなく、DR関連遺伝子の存在を示すものであることを前提として、モデルに陽性(DR関連)および陰性(非DR関連)の例をトレーニングする。 これにより、負の例(非DR関連遺伝子)の信頼性や、新規DR関連遺伝子を同定する能力が阻害される。 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。 提案手法は,3つの予測精度測定値において,計算コストを最大40%削減した既存手法(PRKAB1,PRKAB2,IRS2,PRKAG1,PRKAG1)よりも有意に優れており,既存の文献でDR関連遺伝子の役割が示唆されている。

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