論文の概要: Graph Representation Learning Strategies for Omics Data: A Case Study on Parkinson's Disease

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14442v1
• Date: Thu, 20 Jun 2024 16:06:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-21 12:52:55.914194
• Title: Graph Representation Learning Strategies for Omics Data: A Case Study on Parkinson's Disease
• Title（参考訳）: Omics Dataのためのグラフ表現学習戦略:パーキンソン病を事例として
• Authors: Elisa Gómez de Lope, Saurabh Deshpande, Ramón Viñas Torné, Pietro Liò, Enrico Glaab, Stéphane P. A. Bordas,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワークは、古典的な統計学と機械学習の方法に代わる有望な代替手段として登場した。 本研究では,ケースコントロール分類のためのグラフ表現学習モデルについて検討する。 タンパク質-タンパク質相互作用やメタボライト-メタボライト相互作用を含む,サンプル類似性ネットワークと分子相互作用ネットワークから得られたトポロジーを比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.630617713928197
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Omics data analysis is crucial for studying complex diseases, but its high dimensionality and heterogeneity challenge classical statistical and machine learning methods. Graph neural networks have emerged as promising alternatives, yet the optimal strategies for their design and optimization in real-world biomedical challenges remain unclear. This study evaluates various graph representation learning models for case-control classification using high-throughput biological data from Parkinson's disease and control samples. We compare topologies derived from sample similarity networks and molecular interaction networks, including protein-protein and metabolite-metabolite interactions (PPI, MMI). Graph Convolutional Network (GCNs), Chebyshev spectral graph convolution (ChebyNet), and Graph Attention Network (GAT), are evaluated alongside advanced architectures like graph transformers, the graph U-net, and simpler models like multilayer perceptron (MLP). These models are systematically applied to transcriptomics and metabolomics data independently. Our comparative analysis highlights the benefits and limitations of various architectures in extracting patterns from omics data, paving the way for more accurate and interpretable models in biomedical research.
• Abstract（参考訳）: Omicsデータ分析は複雑な疾患の研究には不可欠であるが、その高次元性と不均一性は古典的な統計的および機械学習手法に挑戦する。 グラフニューラルネットワークは有望な代替手段として登場したが、現実のバイオメディカルな課題における設計と最適化のための最適な戦略はまだ不明である。 本研究は,パーキンソン病および対照試料からの高スループット生物学的データを用いて,ケースコントロール分類のための様々なグラフ表現学習モデルを評価する。 タンパク質-タンパク質とメタボライト-メタボライト相互作用(PPI, MMI)を含む,サンプル類似性ネットワークと分子相互作用ネットワークから得られたトポロジーを比較した。 グラフ畳み込みネットワーク(GCN)、チェビシェフスペクトルグラフ畳み込み(ChebyNet)、グラフ注意ネットワーク(GAT)は、グラフトランスフォーマー、グラフU-net、マルチ層パーセプトロン(MLP)といったより単純なモデルとともに評価される。 これらのモデルは、独立して転写学と代謝学のデータに体系的に適用される。 我々の比較分析は、オミクスデータからパターンを抽出し、バイオメディカル研究においてより正確で解釈可能なモデルを構築する際に、様々なアーキテクチャの利点と限界を強調している。

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