論文の概要: CRADLE-VAE: Enhancing Single-Cell Gene Perturbation Modeling with Counterfactual Reasoning-based Artifact Disentanglement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05484v2
- Date: Tue, 10 Sep 2024 02:47:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-11 12:03:11.211483
- Title: CRADLE-VAE: Enhancing Single-Cell Gene Perturbation Modeling with Counterfactual Reasoning-based Artifact Disentanglement
- Title（参考訳）: CRADLE-VAE:反現実的推論に基づくアーチファクト歪みを用いた単一セル遺伝子摂動モデルの実現
- Authors: Seungheun Baek, Soyon Park, Yan Ting Chok, Junhyun Lee, Jueon Park, Mogan Gim, Jaewoo Kang,
- Abstract要約: CRADLE-VAEは単一細胞遺伝子の摂動モデリングに適した因果生成フレームワークである。
反ファクト的推論を用いて、潜伏基底空間を変調することで、そのようなアーティファクトを効果的に解体する。
実験により, 本手法は治療効果の評価だけでなく, 生成品質も改善することが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.14713325927356
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Predicting cellular responses to various perturbations is a critical focus in drug discovery and personalized therapeutics, with deep learning models playing a significant role in this endeavor. Single-cell datasets contain technical artifacts that may hinder the predictability of such models, which poses quality control issues highly regarded in this area. To address this, we propose CRADLE-VAE, a causal generative framework tailored for single-cell gene perturbation modeling, enhanced with counterfactual reasoning-based artifact disentanglement. Throughout training, CRADLE-VAE models the underlying latent distribution of technical artifacts and perturbation effects present in single-cell datasets. It employs counterfactual reasoning to effectively disentangle such artifacts by modulating the latent basal spaces and learns robust features for generating cellular response data with improved quality. Experimental results demonstrate that this approach improves not only treatment effect estimation performance but also generative quality as well. The CRADLE-VAE codebase is publicly available at https://github.com/dmis-lab/CRADLE-VAE.
- Abstract（参考訳）: 様々な摂動に対する細胞応答を予測することは、薬物発見とパーソナライズされた治療に重要な焦点を置き、深層学習モデルがこの取り組みに重要な役割を果たしている。
シングルセルデータセットには、そのようなモデルの予測可能性を妨げる技術的アーティファクトが含まれており、この分野で高い評価を受けている品質管理の問題を引き起こす。
そこで本研究では,単一細胞遺伝子摂動モデルに適した因果生成フレームワークであるCRADLE-VAEを提案する。
トレーニングを通じて、CRADLE-VAEは、単一のセルデータセットに存在する技術的アーティファクトと摂動効果の根底にある潜伏分布をモデル化する。
副次的推論を用いて、潜伏した基底空間を変調することで、これらのアーティファクトを効果的に解体し、高品質なセル応答データを生成するための堅牢な特徴を学習する。
実験により, 本手法は治療効果評価性能だけでなく, 生成品質も向上することが示された。
CRADLE-VAEのコードベースはhttps://github.com/dmis-lab/CRADLE-VAEで公開されている。
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