Fugu-MT 論文翻訳(概要): GeSubNet: Gene Interaction Inference for Disease Subtype Network Generation

論文の概要: GeSubNet: Gene Interaction Inference for Disease Subtype Network Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13178v2
Date: Wed, 13 Nov 2024 13:14:19 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-14 16:09:20.288633
Title: GeSubNet: Gene Interaction Inference for Disease Subtype Network Generation
Title（参考訳）: GeSubNet:病気サブタイプネットワーク生成のための遺伝子間相互作用推論
Authors: Ziwei Yang, Zheng Chen, Xin Liu, Rikuto Kotoge, Peng Chen, Yasuko Matsubara, Yasushi Sakurai, Jimeng Sun,
Abstract要約: 知識データベースから遺伝子機能ネットワークを取得することは、疾患ネットワークとサブタイプ固有のバリエーションのミスマッチによる課題である。本稿では、異なる疾患サブタイプを区別しながら、遺伝子相互作用を予測できる統一表現を学習するGeSubNetを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 29.93863082158739
License:
Abstract: Retrieving gene functional networks from knowledge databases presents a challenge due to the mismatch between disease networks and subtype-specific variations. Current solutions, including statistical and deep learning methods, often fail to effectively integrate gene interaction knowledge from databases or explicitly learn subtype-specific interactions. To address this mismatch, we propose GeSubNet, which learns a unified representation capable of predicting gene interactions while distinguishing between different disease subtypes. Graphs generated by such representations can be considered subtype-specific networks. GeSubNet is a multi-step representation learning framework with three modules: First, a deep generative model learns distinct disease subtypes from patient gene expression profiles. Second, a graph neural network captures representations of prior gene networks from knowledge databases, ensuring accurate physical gene interactions. Finally, we integrate these two representations using an inference loss that leverages graph generation capabilities, conditioned on the patient separation loss, to refine subtype-specific information in the learned representation. GeSubNet consistently outperforms traditional methods, with average improvements of 30.6%, 21.0%, 20.1%, and 56.6% across four graph evaluation metrics, averaged over four cancer datasets. Particularly, we conduct a biological simulation experiment to assess how the behavior of selected genes from over 11,000 candidates affects subtypes or patient distributions. The results show that the generated network has the potential to identify subtype-specific genes with an 83% likelihood of impacting patient distribution shifts. The GeSubNet resource is available: https://anonymous.4open.science/r/GeSubNet/
Abstract（参考訳）: 知識データベースから遺伝子機能ネットワークを取得することは、疾患ネットワークとサブタイプ固有のバリエーションのミスマッチによる課題である。統計的および深層学習法を含む現在のソリューションは、しばしばデータベースからの遺伝子相互作用の知識を効果的に統合したり、サブタイプ固有の相互作用を明示的に学習するのに失敗する。このミスマッチに対処するために、異なる疾患サブタイプを区別しながら、遺伝子相互作用を予測できる統一表現を学習するGeSubNetを提案する。このような表現によって生成されたグラフは、サブタイプ固有のネットワークと見なすことができる。 GeSubNetは3つのモジュールを持つ多段階の表現学習フレームワークである。第二に、グラフニューラルネットワークは知識データベースから以前の遺伝子ネットワークの表現をキャプチャし、正確な物理的遺伝子相互作用を保証する。最後に、これらの2つの表現を、患者分離損失を条件としたグラフ生成機能を利用した推論損失を用いて統合し、学習された表現のサブタイプ固有情報を洗練する。 GeSubNetは従来の手法を一貫して上回り、平均的な改善は30.6%、21.0%、20.1%、56.6%の4つのグラフ評価指標で、4つのがんデータセットで平均されている。特に11,000以上の候補から選択された遺伝子の挙動がサブタイプや患者分布にどのように影響するかを評価するための生物学的シミュレーション実験を行った。その結果, 生成したネットワークは, サブタイプ特異的遺伝子を83%の確率で同定できる可能性が示唆された。 GeSubNetリソースは以下の通りである。

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