論文の概要: Weighted Diversified Sampling for Efficient Data-Driven Single-Cell Gene-Gene Interaction Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15616v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 03:35:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:12:44.349537
• Title: Weighted Diversified Sampling for Efficient Data-Driven Single-Cell Gene-Gene Interaction Discovery
• Title（参考訳）: 効率的なデータ駆動型単一セル遺伝子間相互作用探索のための重み付き多様化サンプリング
• Authors: Yifan Wu, Yuntao Yang, Zirui Liu, Zhao Li, Khushbu Pahwa, Rongbin Li, Wenjin Zheng, Xia Hu, Zhaozhuo Xu,
• Abstract要約: 本稿では,遺伝子・遺伝子相互作用の探索に先進的なトランスフォーマーモデルを活用する,データ駆動型計算ツールを活用した革新的なアプローチを提案する。 新たな重み付き多様化サンプリングアルゴリズムは、データセットのたった2パスで、各データサンプルの多様性スコアを算出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.622854875204645
• License:
• Abstract: Gene-gene interactions play a crucial role in the manifestation of complex human diseases. Uncovering significant gene-gene interactions is a challenging task. Here, we present an innovative approach utilizing data-driven computational tools, leveraging an advanced Transformer model, to unearth noteworthy gene-gene interactions. Despite the efficacy of Transformer models, their parameter intensity presents a bottleneck in data ingestion, hindering data efficiency. To mitigate this, we introduce a novel weighted diversified sampling algorithm. This algorithm computes the diversity score of each data sample in just two passes of the dataset, facilitating efficient subset generation for interaction discovery. Our extensive experimentation demonstrates that by sampling a mere 1\% of the single-cell dataset, we achieve performance comparable to that of utilizing the entire dataset.
• Abstract（参考訳）: 遺伝子と遺伝子間の相互作用は、複雑なヒト疾患の顕在化に重要な役割を果たす。 重要な遺伝子と遺伝子間の相互作用を明らかにすることは難しい課題である。 本稿では,トランスフォーマーモデルを利用したデータ駆動型計算ツールによる遺伝子・遺伝子間相互作用の探索手法を提案する。 Transformerモデルの有効性にもかかわらず、そのパラメータ強度はデータ摂取のボトルネックを示し、データの効率を阻害する。 これを軽減するために、新しい重み付き多様化サンプリングアルゴリズムを導入する。 このアルゴリズムは、データセットのたった2パスで各データサンプルの多様性スコアを計算し、相互作用発見のための効率的なサブセット生成を容易にする。 大規模な実験により、単一セルデータセットのわずか1\%をサンプリングすることで、データセット全体の利用に匹敵するパフォーマンスが得られることが示された。

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