論文の概要: PRAGA: Prototype-aware Graph Adaptive Aggregation for Spatial Multi-modal Omics Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12728v3
• Date: Mon, 11 Nov 2024 05:32:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:03:28.509965
• Title: PRAGA: Prototype-aware Graph Adaptive Aggregation for Spatial Multi-modal Omics Analysis
• Title（参考訳）: PRAGA:空間多モードオミクス解析のためのプロトタイプ対応グラフ適応アグリゲーション
• Authors: Xinlei Huang, Zhiqi Ma, Dian Meng, Yanran Liu, Shiwei Ruan, Qingqiang Sun, Xubin Zheng, Ziyue Qiao,
• Abstract要約: 空間多モードオミクス解析(PRAGA)のための空間多モードオミクス解決フレームワークPRototype-Aware Graph Adaptative Aggregationを提案する。 PRAGAは動的グラフを構築し、潜在意味関係を捉え、空間情報と特徴意味論を包括的に統合する。 学習可能なグラフ構造は、クロスモーダルな知識を学習することで摂動を損なうこともできる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1619559582563954
• License:
• Abstract: Spatial multi-modal omics technology, highlighted by Nature Methods as an advanced biological technique in 2023, plays a critical role in resolving biological regulatory processes with spatial context. Recently, graph neural networks based on K-nearest neighbor (KNN) graphs have gained prominence in spatial multi-modal omics methods due to their ability to model semantic relations between sequencing spots. However, the fixed KNN graph fails to capture the latent semantic relations hidden by the inevitable data perturbations during the biological sequencing process, resulting in the loss of semantic information. In addition, the common lack of spot annotation and class number priors in practice further hinders the optimization of spatial multi-modal omics models. Here, we propose a novel spatial multi-modal omics resolved framework, termed PRototype-Aware Graph Adaptative Aggregation for Spatial Multi-modal Omics Analysis (PRAGA). PRAGA constructs a dynamic graph to capture latent semantic relations and comprehensively integrate spatial information and feature semantics. The learnable graph structure can also denoise perturbations by learning cross-modal knowledge. Moreover, a dynamic prototype contrastive learning is proposed based on the dynamic adaptability of Bayesian Gaussian Mixture Models to optimize the multi-modal omics representations for unknown biological priors. Quantitative and qualitative experiments on simulated and real datasets with 7 competing methods demonstrate the superior performance of PRAGA.
• Abstract（参考訳）: 2023年にネイチャー・メソッドズ(Nature Methods)によって先進的な生物学的手法として強調された空間多モードオミクス技術は、生物学的規制プロセスを空間的文脈で解決する上で重要な役割を担っている。 近年、K-nearest neighbor(KNN)グラフに基づくグラフニューラルネットワークは、シークエンシングスポット間の意味関係をモデル化する能力により、空間的マルチモーダルオミクス法で注目されている。 しかし、固定されたKNNグラフは、生物学的シーケンシングプロセス中に避けられないデータ摂動によって隠された潜伏意味関係を捕捉できず、意味情報が失われる。 さらに、スポットアノテーションの欠如や、実際にはクラス番号の先行が、空間的マルチモーダルオミクスモデルの最適化を妨げている。 本稿では,空間的マルチモーダルオミクス分析(PRAGA)のための空間的マルチモーダルオミクス解決フレームワークであるPRototype-Aware Graph Adaptative Aggregationを提案する。 PRAGAは動的グラフを構築し、潜在意味関係を捉え、空間情報と特徴意味論を包括的に統合する。 学習可能なグラフ構造は、クロスモーダルな知識を学習することで摂動を損なうこともできる。 さらに, ベイジアン・ガウス混合モデルの動的適応性に基づいて, 未知の生物前駆体に対するマルチモーダルオミクス表現を最適化する, 動的プロトタイプ型コントラスト学習を提案する。 7つの競合する手法によるシミュレーションおよび実データに対する定量的および定性的な実験は、PRAGAの優れた性能を示す。

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