Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning Identifiable Factorized Causal Representations of Cellular Responses

論文の概要: Learning Identifiable Factorized Causal Representations of Cellular Responses

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22472v2
Date: Mon, 04 Nov 2024 17:44:42 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-05 21:27:54.596294
Title: Learning Identifiable Factorized Causal Representations of Cellular Responses
Title（参考訳）: 細胞応答の因子的因果表現の学習
Authors: Haiyi Mao, Romain Lopez, Kai Liu, Jan-Christian Huetter, David Richmond, Panayiotis V. Benos, Lin Qiu,
Abstract要約: 本稿では, 単一細胞摂動データにおける因果構造を明らかにするFCR学習法を提案する。 FCRは、切り離された複数の細胞表現を学習する。我々は$mathbfz_tx$と$mathbfz_tx$と$mathbfz_tx$のブロック単位の識別可能性を証明する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.725097853365726
License:
Abstract: The study of cells and their responses to genetic or chemical perturbations promises to accelerate the discovery of therapeutic targets. However, designing adequate and insightful models for such data is difficult because the response of a cell to perturbations essentially depends on its biological context (e.g., genetic background or cell type). For example, while discovering therapeutic targets, one may want to enrich for drugs that specifically target a certain cell type. This challenge emphasizes the need for methods that explicitly take into account potential interactions between drugs and contexts. Towards this goal, we propose a novel Factorized Causal Representation (FCR) learning method that reveals causal structure in single-cell perturbation data from several cell lines. Based on the framework of identifiable deep generative models, FCR learns multiple cellular representations that are disentangled, comprised of covariate-specific ($\mathbf{z}_x$), treatment-specific ($\mathbf{z}_{t}$), and interaction-specific ($\mathbf{z}_{tx}$) blocks. Based on recent advances in non-linear ICA theory, we prove the component-wise identifiability of $\mathbf{z}_{tx}$ and block-wise identifiability of $\mathbf{z}_t$ and $\mathbf{z}_x$. Then, we present our implementation of FCR, and empirically demonstrate that it outperforms state-of-the-art baselines in various tasks across four single-cell datasets.
Abstract（参考訳）: 細胞の研究と、遺伝子や化学の摂動に対する反応は、治療標的の発見を加速させる。しかし、摂動に対する細胞の反応は、本質的にその生物学的文脈(例えば、遺伝学的背景や細胞型)に依存するため、そのようなデータに対して適切で洞察に富んだモデルを設計することは困難である。例えば、治療標的を発見しながら、特定の細胞タイプを特異的に標的とする薬物を豊かにしたいと願うこともある。この課題は、薬物とコンテキスト間の潜在的な相互作用を明示的に考慮する手法の必要性を強調している。そこで本研究では,複数セルの摂動データから因果構造を明らかにするFCR学習手法を提案する。同定可能な深層生成モデルの枠組みに基づいて、FCRは、共変数特有(\mathbf{z}_x$)、治療特有(\mathbf{z}_{t}$)、相互作用特有(\mathbf{z}_{tx}$)ブロックからなる複数の細胞表現を学ぶ。非線型ICA理論の最近の進歩に基づき、$\mathbf{z}_{tx}$と$\mathbf{z}_t$と$\mathbf{z}_x$のブロックワイド識別可能性を証明する。そこで本研究では,FCRの実装について述べるとともに,4つの単一セルデータセットのさまざまなタスクにおいて,最先端のベースラインよりも優れていることを実証的に示す。

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