論文の概要: A Review of BioTree Construction in the Context of Information Fusion: Priors, Methods, Applications and Trends

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04815v2
• Date: Sat, 15 Feb 2025 07:20:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:03:45.723264
• Title: A Review of BioTree Construction in the Context of Information Fusion: Priors, Methods, Applications and Trends
• Title（参考訳）: 情報融合におけるバイオトレーの構築--先進・方法・応用・動向
• Authors: Zelin Zang, Yongjie Xu, Chenrui Duan, Yue Yuan, Jinlin Wu, Zhen Lei, Stan Z. Li,
• Abstract要約: 生物学的ツリー解析(BioTree)は生物学の基礎的なツールであり、進化と分化の探索を可能にする。 伝統的な木構築法は、現代の生物学的データの複雑さとスケールの増大に対処する上で、課題に直面している。 ディープラーニング(DL)の進歩は、生物学的事前知識とデータ駆動モデルとの融合を可能にすることによって、変革的な機会を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.740569399988644
• License:
• Abstract: Biological tree (BioTree) analysis is a foundational tool in biology, enabling the exploration of evolutionary and differentiation relationships among organisms, genes, and cells. Traditional tree construction methods, while instrumental in early research, face significant challenges in handling the growing complexity and scale of modern biological data, particularly in integrating multimodal datasets. Advances in deep learning (DL) offer transformative opportunities by enabling the fusion of biological prior knowledge with data-driven models. These approaches address key limitations of traditional methods, facilitating the construction of more accurate and interpretable BioTrees. This review highlights critical biological priors essential for phylogenetic and differentiation tree analyses and explores strategies for integrating these priors into DL models to enhance accuracy and interpretability. Additionally, the review systematically examines commonly used data modalities and databases, offering a valuable resource for developing and evaluating multimodal fusion models. Traditional tree construction methods are critically assessed, focusing on their biological assumptions, technical limitations, and scalability issues. Recent advancements in DL-based tree generation methods are reviewed, emphasizing their innovative approaches to multimodal integration and prior knowledge incorporation. Finally, the review discusses diverse applications of BioTrees in various biological disciplines, from phylogenetics to developmental biology, and outlines future trends in leveraging DL to advance BioTree research. By addressing the challenges of data complexity and prior knowledge integration, this review aims to inspire interdisciplinary innovation at the intersection of biology and DL.
• Abstract（参考訳）: 生物学的ツリー解析(BioTree)は、生物、遺伝子、細胞間の進化的および分化的関係の探索を可能にする、生物学の基礎的なツールである。 伝統的な木構築法は、初期の研究において有効であるが、現代の生物学的データの複雑さとスケールの増大、特にマルチモーダルデータセットの統合において大きな課題に直面している。 ディープラーニング(DL)の進歩は、生物学的事前知識とデータ駆動モデルとの融合を可能にすることによって、変革的な機会を提供する。 これらのアプローチは従来の手法の重要な制限に対処し、より正確で解釈可能なBioTreesの構築を容易にする。 本総説では, 系統解析および分化木解析に不可欠な重要な生物学的先行点を取り上げ, 精度と解釈可能性を高めるために, これらの先行点をDLモデルに統合するための戦略を探る。 さらに,一般的なデータモダリティとデータベースを体系的に検討し,マルチモーダル融合モデルの開発と評価に有用な資源を提供する。 伝統的な木構築法は、生物学的仮定、技術的な制約、拡張性の問題に焦点をあてて、批判的に評価されている。 DLをベースとしたツリー生成手法の最近の進歩を概観し, マルチモーダル統合と事前知識導入への革新的アプローチを強調した。 最後に, 系統学から発達生物学まで, 様々な生物学的分野におけるバイオトレーの多様な応用について論じ, DLを活用したバイオトレー研究の進展について概説する。 データ複雑化と事前知識統合の課題に対処することにより、生物学とDLの交差において学際的イノベーションを刺激することを目的としている。

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