論文の概要: Analysis of Gene Regulatory Networks from Gene Expression Using Graph Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13664v1
- Date: Fri, 20 Sep 2024 17:16:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-07 06:08:43.881168
- Title: Analysis of Gene Regulatory Networks from Gene Expression Using Graph Neural Networks
- Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークを用いた遺伝子発現からの遺伝子制御ネットワークの解析
- Authors: Hakan T. Otal, Abdulhamit Subasi, Furkan Kurt, M. Abdullah Canbaz, Yasin Uzun,
- Abstract要約: 本研究では、遺伝子制御ネットワーク(GRN)のようなグラフ構造化データをモデリングするための強力なアプローチであるグラフニューラルネットワーク(GNN)の利用について検討する。
規制相互作用を正確に予測し、キーレギュレータをピンポイントするモデルの有効性は、高度な注意機構に起因している。
GNNのGRN研究への統合は、パーソナライズド医療、薬物発見、生物学的システムの把握における先駆的な発展を目標としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4369058206183195
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Unraveling the complexities of Gene Regulatory Networks (GRNs) is crucial for understanding cellular processes and disease mechanisms. Traditional computational methods often struggle with the dynamic nature of these networks. This study explores the use of Graph Neural Networks (GNNs), a powerful approach for modeling graph-structured data like GRNs. Utilizing a Graph Attention Network v2 (GATv2), our study presents a novel approach to the construction and interrogation of GRNs, informed by gene expression data and Boolean models derived from literature. The model's adeptness in accurately predicting regulatory interactions and pinpointing key regulators is attributed to advanced attention mechanisms, a hallmark of the GNN framework. These insights suggest that GNNs are primed to revolutionize GRN analysis, addressing traditional limitations and offering richer biological insights. The success of GNNs, as highlighted by our model's reliance on high-quality data, calls for enhanced data collection methods to sustain progress. The integration of GNNs in GRN research is set to pioneer developments in personalized medicine, drug discovery, and our grasp of biological systems, bolstered by the structural analysis of networks for improved node and edge prediction.
- Abstract（参考訳）: 遺伝子調節ネットワーク(GRN)の複雑さの解明は、細胞プロセスや疾患のメカニズムを理解する上で重要である。
伝統的な計算手法は、しばしばこれらのネットワークの動的な性質に苦しむ。
本研究では、GRNのようなグラフ構造化データをモデリングするための強力なアプローチであるグラフニューラルネットワーク(GNN)の利用について検討する。
本研究は,グラフ注意ネットワーク v2 (GATv2) を用いて,表現データと文献由来のブールモデルを用いて,GRNの構築と取調べに新たなアプローチを提案する。
規制相互作用を正確に予測し、キーレギュレータをピンポイントするモデルの有効性は、GNNフレームワークの目印である高度な注意機構に起因している。
これらの知見は、GNNがGRN分析に革命をもたらし、従来の制限に対処し、より豊かな生物学的洞察を提供することを示唆している。
GNNの成功は、我々のモデルが高品質なデータに依存していることが強調されているように、進歩を維持するために強化されたデータ収集方法を求めている。
GRN研究におけるGNNの統合は、パーソナライズド医薬品、薬物発見、および我々の生物学的システムの把握における先駆的な発展を目標とし、ノードとエッジの予測を改善するネットワークの構造解析によって促進される。
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