論文の概要: Identifying perturbation targets through causal differential networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03380v2
• Date: Mon, 10 Feb 2025 16:21:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:26:37.891871
• Title: Identifying perturbation targets through causal differential networks
• Title（参考訳）: 因果微分ネットワークによる摂動目標の同定
• Authors: Menghua Wu, Umesh Padia, Sean H. Murphy, Regina Barzilay, Tommi Jaakkola,
• Abstract要約: 本稿では,生物学的システムの変更に責任を持つ変数を同定する因果性に着想を得たアプローチを提案する。 まず、観測データと干渉データからノイズの多い因果グラフを推定する。 次に、これらのグラフ間の差分を、追加の統計的特徴とともに、介入された変数の集合にマッピングすることを学ぶ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.568795598997376
• License:
• Abstract: Identifying variables responsible for changes to a biological system enables applications in drug target discovery and cell engineering. Given a pair of observational and interventional datasets, the goal is to isolate the subset of observed variables that were the targets of the intervention. Directly applying causal discovery algorithms is challenging: the data may contain thousands of variables with as few as tens of samples per intervention, and biological systems do not adhere to classical causality assumptions. We propose a causality-inspired approach to address this practical setting. First, we infer noisy causal graphs from the observational and interventional data. Then, we learn to map the differences between these graphs, along with additional statistical features, to sets of variables that were intervened upon. Both modules are jointly trained in a supervised framework, on simulated and real data that reflect the nature of biological interventions. This approach consistently outperforms baselines for perturbation modeling on seven single-cell transcriptomics datasets. We also demonstrate significant improvements over current causal discovery methods for predicting soft and hard intervention targets across a variety of synthetic data.
• Abstract（参考訳）: 生物学的システムの変更に関与する変数を同定することで、薬物の標的発見や細胞工学への応用が可能になる。 観察的データセットと介入的データセットのペアが与えられた場合、目標は、介入の対象となった観察された変数のサブセットを分離することである。 因果探索アルゴリズムを直接適用することは困難であり、データは介入毎に数十のサンプルを持つ数千の変数を含む可能性があり、生物学的システムは古典的な因果関係の仮定に従わない。 我々は、この実践的な設定に対処するための因果性に着想を得たアプローチを提案する。 まず、観測データと干渉データからノイズの多い因果グラフを推定する。 そして、これらのグラフ間の差分と、追加の統計的特徴を、介入された変数の集合にマッピングすることを学ぶ。 どちらのモジュールも、生物学的介入の性質を反映したシミュレーションおよび実データに基づいて、教師付きフレームワークで共同で訓練されている。 このアプローチは、7つのシングルセルトランスクリプトミクスデータセットの摂動モデリングのベースラインを一貫して上回る。 また, 各種合成データに対するソフト・ハード・介入目標予測のための因果探索法の改良も行った。

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