論文の概要: A generalizable framework for unlocking missing reactions in genome-scale metabolic networks using deep learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13259v1
• Date: Fri, 20 Sep 2024 06:47:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 07:51:11.420383
• Title: A generalizable framework for unlocking missing reactions in genome-scale metabolic networks using deep learning
• Title（参考訳）: 深層学習を用いたゲノムスケール代謝ネットワークにおける欠失反応の解離のための一般化可能な枠組み
• Authors: Xiaoyi Liu, Hongpeng Yang, Chengwei Ai, Ruihan Dong, Yijie Ding, Qianqian Yuan, Jijun Tang, Fei Guo,
• Abstract要約: CLOSEgapsは、代謝ネットワークをハイパーグラフとしてマッピングし、そのハイパートポロジー機能を学び、欠落した反応とギャップを識別するディープラーニングツールである。 その結果, CLOSEgaps は人工的に導入した GEM の 96% 以上のギャップを正確に埋めることができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.765163284974983
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Incomplete knowledge of metabolic processes hinders the accuracy of GEnome-scale Metabolic models (GEMs), which in turn impedes advancements in systems biology and metabolic engineering. Existing gap-filling methods typically rely on phenotypic data to minimize the disparity between computational predictions and experimental results. However, there is still a lack of an automatic and precise gap-filling method for initial state GEMs before experimental data and annotated genomes become available. In this study, we introduce CLOSEgaps, a deep learning-driven tool that addresses the gap-filling issue by modeling it as a hyperedge prediction problem within GEMs. Specifically, CLOSEgaps maps metabolic networks as hypergraphs and learns their hyper-topology features to identify missing reactions and gaps by leveraging hypothetical reactions. This innovative approach allows for the characterization and curation of both known and hypothetical reactions within metabolic networks. Extensive results demonstrate that CLOSEgaps accurately gap-filling over 96% of artificially introduced gaps for various GEMs. Furthermore, CLOSEgaps enhances phenotypic predictions for 24 GEMs and also finds a notable improvement in producing four crucial metabolites (Lactate, Ethanol, Propionate, and Succinate) in two organisms. As a broadly applicable solution for any GEM, CLOSEgaps represents a promising model to automate the gap-filling process and uncover missing connections between reactions and observed metabolic phenotypes.
• Abstract（参考訳）: 代謝過程の不完全な知識は、GEnome-scale Metabolic Model (GEMs)の精度を妨げ、システム生物学や代謝工学の進歩を妨げる。 既存のギャップ埋め法は、計算予測と実験結果の差を最小限に抑えるために、表現型データに依存するのが一般的である。 しかし、実験データやアノテートされたゲノムが利用可能になる前に、初期状態のGEMに自動的かつ正確なギャップ埋め方法がない。 本研究では,GEM内のハイパーエッジ予測問題としてモデル化することで,ギャップ埋めの問題に対処するディープラーニング駆動ツールであるCLOSEgapsを紹介する。 具体的には、CLOSEgapsは代謝ネットワークをハイパーグラフとしてマッピングし、そのハイパートポロジーの特徴を学習し、仮説的な反応を利用して、欠落した反応とギャップを識別する。 この革新的なアプローチは、代謝ネットワーク内の既知の反応と仮説的な反応の両方を特徴づけ、キュレーションすることができる。 CLOSEgaps は人工的に導入した GEM の 96% 以上のギャップを正確に埋めることを示した。 さらに、CLOSEgapsは24個のGEMの表現型予測を強化し、2つの生物において4つの重要な代謝物(ラクタート、エタノール、プロピオネート、サクシネート)を生産する際の顕著な改善を見出した。 あらゆる GEM に対して広く適用可能な解として、CLOSEgaps はギャップ埋めプロセスの自動化と、反応と観察された代謝表現型の間の欠如した関係を明らかにするための有望なモデルである。

関連論文リスト

• Generative Intervention Models for Causal Perturbation Modeling [80.72074987374141]
  多くの応用において、システムのメカニズムが外部の摂動によって変更されるかは未定である。 本稿では、これらの摂動特徴を原子間干渉による分布にマッピングする方法を学習する生成的介入モデル(GIM)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-21T10:37:57Z)
• Gene-Metabolite Association Prediction with Interactive Knowledge Transfer Enhanced Graph for Metabolite Production [49.814615043389864]
  メタボリックグラフに基づく遺伝子メタボリック・アソシエーション・アソシエーション・アソシエーション・アソシエーション・アソシエーション・アソシエーション・アソシエーション・アソシエーション・アソシエーション・アソシエーション・アソシエーション・アソシエーション・アソシエーション 2474の代謝産物と1947年の2つの一般的な微生物の遺伝子を含む最初のベンチマークを提示する。 提案手法は,各種リンク予測フレームワークのベースラインを最大12.3%向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-24T06:54:27Z)
• Stacked ensemble\-based mutagenicity prediction model using multiple modalities with graph attention network [0.9736758288065405]
  変異原性は、様々なネガティブな結果をもたらす遺伝子変異と関連しているため、懸念される。 本研究では,新しいアンサンブルに基づく変異原性予測モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-03T09:14:21Z)
• Protein binding affinity prediction under multiple substitutions applying eGNNs on Residue and Atomic graphs combined with Language model information: eGRAL [1.840390797252648]
  ディープラーニングは、シリコン内予測と生体内観測のギャップを埋めることのできる強力なツールとして、ますます認識されている。 タンパク質複合体中のアミノ酸置換物からの結合親和性変化を予測するための新しいグラフニューラルネットワークアーキテクチャであるeGRALを提案する。 eGralは、タンパク質の大規模言語モデルから抽出された特徴のおかげで、残基、原子スケール、進化スケールを利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-03T10:33:19Z)
• Efficiently Predicting Protein Stability Changes Upon Single-point Mutation with Large Language Models [51.57843608615827]
  タンパク質の熱安定性を正確に予測する能力は、様々なサブフィールドや生化学への応用において重要である。 タンパク質配列と構造的特徴を統合したESMによる効率的なアプローチを導入し, 単一点突然変異によるタンパク質の熱安定性変化を予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-07T03:25:49Z)
• ODBAE: a high-performance model identifying complex phenotypes in high-dimensional biological datasets [17.61868583360252]
  ODBAE (Outlier Detection using Balanced Autoencoders) は、微妙かつ極端な外れ値の両方を明らかにするために設計された機械学習手法である。 以上の結果から,ODBAEは生体系における関節異常の検出と恒常性摂動の理解の促進に有効であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-06T07:56:33Z)
• Improved Drug-target Interaction Prediction with Intermolecular Graph Transformer [98.8319016075089]
  本稿では,3方向トランスフォーマーアーキテクチャを用いて分子間情報をモデル化する手法を提案する。 分子間グラフ変換器(IGT)は、それぞれ、結合活性と結合ポーズ予測の2番目のベストに対して、最先端のアプローチを9.1%と20.5%で上回っている。 IGTはSARS-CoV-2に対して有望な薬物スクリーニング能力を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-14T13:28:02Z)
• Integrating Expert ODEs into Neural ODEs: Pharmacology and Disease Progression [71.7560927415706]
  潜在ハイブリッドモデル(LHM)は、専門家が設計したODEのシステムと機械学習したNeural ODEを統合し、システムのダイナミクスを完全に記述する。 新型コロナウイルス患者のLHMと実世界の集中治療データについて検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-05T11:42:45Z)
• A Cross-Level Information Transmission Network for Predicting Phenotype from New Genotype: Application to Cancer Precision Medicine [37.442717660492384]
  本稿では,CLEIT(Cross-Level Information Transmission Network)フレームワークを提案する。 ドメイン適応にインスパイアされたCLEITは、まずハイレベルドメインの潜在表現を学び、その後、接地木埋め込みとして利用する。 体細胞突然変異による抗がん剤感受性の予測におけるCLEITの有効性と性能の向上を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-09T22:01:00Z)
• SUOD: Accelerating Large-Scale Unsupervised Heterogeneous Outlier Detection [63.253850875265115]
  外乱検出(OD)は、一般的なサンプルから異常物体を識別するための機械学習(ML)タスクである。 そこで我々は,SUODと呼ばれるモジュール型加速度システムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-11T00:22:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。