論文の概要: LLM4GRN: Discovering Causal Gene Regulatory Networks with LLMs -- Evaluation through Synthetic Data Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15828v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 09:46:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:12:38.471042
• Title: LLM4GRN: Discovering Causal Gene Regulatory Networks with LLMs -- Evaluation through Synthetic Data Generation
• Title（参考訳）: LLM4GRN: LLMによる因果遺伝子制御ネットワークの発見 -- 合成データ生成による評価
• Authors: Tejumade Afonja, Ivaxi Sheth, Ruta Binkyte, Waqar Hanif, Thomas Ulas, Matthias Becker, Mario Fritz,
• Abstract要約: 遺伝子制御ネットワーク(GRN)は、単一細胞RNAシークエンシング(scRNA-seq)データにおける転写因子(TF)と標的遺伝子間の因果関係を表す。 GRN発見のための大規模言語モデル(LLM)の可能性を検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.48017303453982
• License:
• Abstract: Gene regulatory networks (GRNs) represent the causal relationships between transcription factors (TFs) and target genes in single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) data. Understanding these networks is crucial for uncovering disease mechanisms and identifying therapeutic targets. In this work, we investigate the potential of large language models (LLMs) for GRN discovery, leveraging their learned biological knowledge alone or in combination with traditional statistical methods. We develop a task-based evaluation strategy to address the challenge of unavailable ground truth causal graphs. Specifically, we use the GRNs suggested by LLMs to guide causal synthetic data generation and compare the resulting data against the original dataset. Our statistical and biological assessments show that LLMs can support statistical modeling and data synthesis for biological research.
• Abstract（参考訳）: 遺伝子制御ネットワーク(GRN)は、単一細胞RNAシークエンシング(scRNA-seq)データにおける転写因子(TF)と標的遺伝子間の因果関係を表す。 これらのネットワークを理解することは、疾患のメカニズムを解明し、治療対象を特定するために重要である。 本研究では,GRN発見のための大規模言語モデル(LLM)の可能性を検討する。 本研究では,未利用の真理因果グラフの課題に対処するタスクベース評価戦略を開発する。 具体的には, LLM が提案する GRN を用いて因果合成データ生成を誘導し, 得られたデータを元のデータセットと比較する。 我々の統計的および生物学的評価は、LLMが生物学的研究のための統計モデリングとデータ合成を支援できることを示している。

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