論文の概要: Gene-Metabolite Association Prediction with Interactive Knowledge Transfer Enhanced Graph for Metabolite Production

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18475v2
• Date: Thu, 31 Oct 2024 05:56:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:57:47.937716
• Title: Gene-Metabolite Association Prediction with Interactive Knowledge Transfer Enhanced Graph for Metabolite Production
• Title（参考訳）: メタボライト生産のための対話的知識伝達強化グラフを用いた遺伝子メタボライト関連予測
• Authors: Kexuan Xin, Qingyun Wang, Junyu Chen, Pengfei Yu, Huimin Zhao, Heng Ji,
• Abstract要約: メタボリックグラフに基づく遺伝子メタボリック・アソシエーション・アソシエーション・アソシエーション・アソシエーション・アソシエーション・アソシエーション・アソシエーション・アソシエーション・アソシエーション・アソシエーション・アソシエーション・アソシエーション・アソシエーション 2474の代謝産物と1947年の2つの一般的な微生物の遺伝子を含む最初のベンチマークを提示する。 提案手法は,各種リンク予測フレームワークのベースラインを最大12.3%向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.814615043389864
• License:
• Abstract: In the rapidly evolving field of metabolic engineering, the quest for efficient and precise gene target identification for metabolite production enhancement presents significant challenges. Traditional approaches, whether knowledge-based or model-based, are notably time-consuming and labor-intensive, due to the vast scale of research literature and the approximation nature of genome-scale metabolic model (GEM) simulations. Therefore, we propose a new task, Gene-Metabolite Association Prediction based on metabolic graphs, to automate the process of candidate gene discovery for a given pair of metabolite and candidate-associated genes, as well as presenting the first benchmark containing 2474 metabolites and 1947 genes of two commonly used microorganisms Saccharomyces cerevisiae (SC) and Issatchenkia orientalis (IO). This task is challenging due to the incompleteness of the metabolic graphs and the heterogeneity among distinct metabolisms. To overcome these limitations, we propose an Interactive Knowledge Transfer mechanism based on Metabolism Graph (IKT4Meta), which improves the association prediction accuracy by integrating the knowledge from different metabolism graphs. First, to build a bridge between two graphs for knowledge transfer, we utilize Pretrained Language Models (PLMs) with external knowledge of genes and metabolites to help generate inter-graph links, significantly alleviating the impact of heterogeneity. Second, we propagate intra-graph links from different metabolic graphs using inter-graph links as anchors. Finally, we conduct the gene-metabolite association prediction based on the enriched metabolism graphs, which integrate the knowledge from multiple microorganisms. Experiments on both types of organisms demonstrate that our proposed methodology outperforms baselines by up to 12.3% across various link prediction frameworks.
• Abstract（参考訳）: メタボリックエンジニアリングの急速に発展する分野では、代謝産物生産増強のための効率的かつ正確な遺伝子標的同定の探求が重要な課題である。 知識ベースであれモデルベースであれ、従来のアプローチは、膨大な研究文献とゲノムスケール代謝モデル(GEM)シミュレーションの近似特性のため、特に時間と労力がかかる。 そこで, メタボリックグラフに基づく遺伝子メタボリックアソシエーション予測 (Gene-Metabolite Association Prediction) を提案し, メタボリックグラフと候補関連遺伝子に対する候補遺伝子の発見プロセスを自動化するとともに, 一般的に使用されている2つの微生物Saccharomyces cerevisiae (SC) とIssatchenkia orientalis (IO) の2474の代謝物と1947の遺伝子を含む最初のベンチマークを提示する。 この課題は、代謝グラフの不完全性と、異なる代謝の異質性のために困難である。 これらの制限を克服するために,メタボリズムグラフ(IKT4Meta)に基づく対話型知識伝達機構を提案する。 まず、知識伝達のための2つのグラフ間のブリッジを構築するために、遺伝子や代謝物の外部知識を用いた事前学習言語モデル(PLM)を用いて、グラフ間リンクの生成を支援し、不均一性の影響を著しく緩和する。 第2に,グラフ間リンクをアンカーとして,異なるメタボリックグラフからのグラフ内リンクを伝搬する。 最後に, 富化代謝グラフに基づく遺伝子・代謝産物関連予測を行い, 複数の微生物の知識を統合した。 両タイプの生物実験により,提案手法は各種リンク予測フレームワークにおいて,基準線を最大12.3%上回っていることが示された。

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