論文の概要: scMEDAL for the interpretable analysis of single-cell transcriptomics data with batch effect visualization using a deep mixed effects autoencoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06635v3
• Date: Thu, 13 Mar 2025 16:15:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-14 14:52:25.535138
• Title: scMEDAL for the interpretable analysis of single-cell transcriptomics data with batch effect visualization using a deep mixed effects autoencoder
• Title（参考訳）: ディープ・ミックス・エフェクト・オートエンコーダを用いたバッチ効果可視化による単細胞転写データの解釈解析のための scMEDAL
• Authors: Aixa X. Andrade, Son Nguyen, Albert Montillo,
• Abstract要約: scMEDALはシングルセルミックスエフェクトディープオートエンコーダ学習のためのフレームワークである。 scMEDALはバッチ固有のバリエーションをモデル化しながら、バッチ効果を抑制する。 病気の状態、ドナー群、細胞型のより正確な予測を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.596656267996196
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: scRNA-seq data has the potential to provide new insights into cellular heterogeneity and data acquisition; however, a major challenge is unraveling confounding from technical and biological batch effects. Existing batch correction algorithms suppress and discard these effects, rather than quantifying and modeling them. Here, we present scMEDAL, a framework for single-cell Mixed Effects Deep Autoencoder Learning, which separately models batch-invariant and batch-specific effects using two complementary autoencoder networks. One network is trained through adversarial learning to capture a batch-invariant representation, while a Bayesian autoencoder learns a batch-specific representation. Comprehensive evaluations spanning conditions (e.g., autism, leukemia, and cardiovascular), cell types, and technical and biological effects demonstrate that scMEDAL suppresses batch effects while modeling batch-specific variation, enhancing accuracy and interpretability. Unlike prior approaches, the framework's fixed- and random-effects autoencoders enable retrospective analyses, including predicting a cell's expression as if it had been acquired in a different batch via genomap projections at the cellular level, revealing the impact of biological (e.g., diagnosis) and technical (e.g., acquisition) effects. By combining scMEDAL's batch-agnostic and batch-specific latent spaces, it enables more accurate predictions of disease status, donor group, and cell type, making scMEDAL a valuable framework for gaining deeper insight into data acquisition and cellular heterogeneity.
• Abstract（参考訳）: scRNA-seqデータには、細胞不均一性とデータ取得に関する新たな洞察を提供する可能性があるが、技術的および生物学的バッチ効果との相違が大きな課題である。 既存のバッチ補正アルゴリズムは、これらの効果を定量化し、モデル化するのではなく、抑制し、破棄する。 本稿では,2つの相補的オートエンコーダネットワークを用いて,バッチ不変およびバッチ固有エフェクトを別々にモデル化した,シングルセル混合効果深層オートエンコーダ学習のためのフレームワークである scMEDAL を提案する。 あるネットワークは逆学習によりバッチ不変表現をキャプチャし、ベイズオートエンコーダはバッチ固有表現を学習する。 包括的評価(例えば、自閉症、白血病、心血管)、細胞タイプ、および技術的および生物学的効果は、scMEDALがバッチ固有の変動をモデル化しながらバッチ効果を抑制し、精度と解釈可能性を高めることを示す。 従来のアプローチとは異なり、このフレームワークの固定効果とランダム効果のオートエンコーダは、細胞の発現を細胞レベルでジェノマププロジェクションを介して異なるバッチで取得したかのように予測し、生物学的(例:診断)と技術的な(例:取得)効果の影響を明らかにすることを含む、振り返り分析を可能にする。 scMEDALのバッチ非依存空間とバッチ固有の潜伏空間を組み合わせることで、病気の状態、ドナーグループ、細胞タイプのより正確な予測が可能になる。

関連論文リスト

• Teaching pathology foundation models to accurately predict gene expression with parameter efficient knowledge transfer [1.5416321520529301]
  PEKA(Efficient Knowledge Adaptation)は、クロスモーダルな知識伝達のための知識蒸留と構造アライメント損失を統合する新しいフレームワークである。 複数の空間転写学データセットを用いた遺伝子発現予測のためのPEKAの評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-09T17:24:41Z)
• Predicting Drug Effects from High-Dimensional, Asymmetric Drug Datasets by Using Graph Neural Networks: A Comprehensive Analysis of Multitarget Drug Effect Prediction [1.1970409518725493]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、薬物分子グラフから薬物効果を予測する最も効果的なML手法の1つである。 膨大な可能性を秘めているにもかかわらず、GNNモデルは高次元、非対称的に共起する薬物効果を含むデータセットを使用する際の性能を欠いている。 そこで本稿では, 与えられた不均衡な分子グラフデータセットの多重ラベル分類性能を改善するために, 新たなデータオーバーサンプリング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-11T22:09:29Z)
• CoTCoNet: An Optimized Coupled Transformer-Convolutional Network with an Adaptive Graph Reconstruction for Leukemia Detection [0.3573481101204926]
  白血病の分類のためのCoTCoNet(Coupled Transformer Convolutional Network)フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、包括的グローバル特徴とスケーラブルな空間パターンを捉え、複雑で大規模な血液学的特徴の同定を可能にする。 それぞれ0.9894と0.9893のF1スコアレートを達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-11T13:31:28Z)
• Large-Scale Targeted Cause Discovery with Data-Driven Learning [66.86881771339145]
  本稿では,観測結果から対象変数の因果変数を推定する機械学習手法を提案する。 ローカル推論戦略を用いることで、我々のアプローチは変数数に線形な複雑さを伴ってスケールし、数千の変数に効率的にスケールアップする。 大規模遺伝子制御ネットワークにおける因果関係の同定に優れた性能を示す実験結果が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-29T02:21:11Z)
• Interpretable cancer cell detection with phonon microscopy using multi-task conditional neural networks for inter-batch calibration [39.759100498329275]
  本稿では,バッチ間キャリブレーションを同時に実現する条件付きニューラルネットワークフレームワークを提案する。 異なる実験バッチをトレーニングし、検証することで、我々のアプローチを検証する。 このモデルを拡張して, 診断信号の再構成を行い, 疾患状態を示す有能な特徴の物理的解釈を可能にした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-26T12:20:10Z)
• Few-shot learning for COVID-19 Chest X-Ray Classification with Imbalanced Data: An Inter vs. Intra Domain Study [49.5374512525016]
  医療画像データセットは、コンピュータ支援診断、治療計画、医学研究に使用される訓練モデルに不可欠である。 データ分散のばらつき、データの不足、ジェネリックイメージから事前トレーニングされたモデルを使用する場合の転送学習の問題などである。 本稿では,データ不足と分散不均衡の影響を軽減するために,一連の手法を統合したシームズニューラルネットワークに基づく手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-18T16:59:27Z)
• Removing Biases from Molecular Representations via Information Maximization [16.38589836748167]
  InfoCOREは、COnfounder Removalがバッチ効果を扱うための情報アプローチである。 インプリートされたバッチ分布を等化するために、サンプルを適応的にリウィージする。 汎用的なフレームワークを提供し、データ公平性の一般的な分散シフトと課題を解決する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-01T16:53:15Z)
• STEM Rebalance: A Novel Approach for Tackling Imbalanced Datasets using SMOTE, Edited Nearest Neighbour, and Mixup [0.20482269513546458]
  医用画像における非バランスなデータセットは、スクイードクラスの割合と異常な症例の不足によって特徴づけられる。 本稿では,Mixup Augmentation を用いて新たなデータポイントを汎用的なビジナル分布として生成する可能性について検討する。 不均衡なデータセットが一般的である乳癌の問題に焦点をあてる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-13T17:45:28Z)
• The effect of data augmentation and 3D-CNN depth on Alzheimer's Disease detection [51.697248252191265]
  この研究は、データハンドリング、実験設計、モデル評価に関するベストプラクティスを要約し、厳密に観察する。 我々は、アルツハイマー病(AD)の検出に焦点を当て、医療における課題のパラダイム的な例として機能する。 このフレームワークでは,3つの異なるデータ拡張戦略と5つの異なる3D CNNアーキテクチャを考慮し,予測15モデルを訓練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-13T10:40:41Z)
• A Causal Framework for Decomposing Spurious Variations [68.12191782657437]
  我々はマルコフモデルとセミマルコフモデルの急激な変分を分解するツールを開発する。 突発効果の非パラメトリック分解を可能にする最初の結果を証明する。 説明可能なAIや公平なAIから、疫学や医学における疑問まで、いくつかの応用がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-08T09:40:28Z)
• PhagoStat a scalable and interpretable end to end framework for efficient quantification of cell phagocytosis in neurodegenerative disease studies [0.0]
  本稿では,食欲活動の定量化と分析を行うためのエンドツーエンド,スケーラブル,汎用的なリアルタイムフレームワークを提案する。 提案するパイプラインでは,大規模なデータセットを処理でき,データ品質検証モジュールも備えている。 我々はこのパイプラインをFTDの微小グリア細胞食細胞解析に応用し,統計的に信頼性の高い結果を得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-26T18:10:35Z)
• Drug Synergistic Combinations Predictions via Large-Scale Pre-Training and Graph Structure Learning [82.93806087715507]
  薬物併用療法は、より有効で安全性の低い疾患治療のための確立された戦略である。 ディープラーニングモデルは、シナジスティックな組み合わせを発見する効率的な方法として登場した。 我々のフレームワークは、他のディープラーニングベースの手法と比較して最先端の結果を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-14T15:07:43Z)
• Differentiable Agent-based Epidemiology [71.81552021144589]
  GradABM(GradABM)は、エージェントベースのモデリングのためのスケーラブルで微分可能な設計で、勾配に基づく学習と自動微分が可能である。 GradABMは、コモディティハードウェア上で数秒で数百万の人口をシミュレートし、ディープニューラルネットワークと統合し、異種データソースを取り込みます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-20T07:32:02Z)
• Benchmarking Heterogeneous Treatment Effect Models through the Lens of Interpretability [82.29775890542967]
  治療のパーソナライズされた効果を見積もるのは複雑だが、普及している問題である。 ヘテロジニアス処理効果推定に関する機械学習文献の最近の進歩は、洗練されたが不透明なツールの多くを生み出した。 我々は、ポストホックな特徴重要度法を用いて、モデルの予測に影響を及ぼす特徴を特定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-16T17:59:05Z)
• Equivariance Allows Handling Multiple Nuisance Variables When Analyzing Pooled Neuroimaging Datasets [53.34152466646884]
  本稿では,構造空間上でインスタンス化された同変表現学習における最近の結果と,因果推論における古典的結果の簡易な利用が,いかに効果的に実現されたかを示す。 いくつかの仮定の下で、我々のモデルが複数のニュアンス変数を扱えることを実証し、そうでなければサンプルの大部分を取り除く必要のあるシナリオにおいて、プールされた科学データセットの分析を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-29T04:54:06Z)
• \beta-Intact-VAE: Identifying and Estimating Causal Effects under Limited Overlap [21.33872753593482]
  生体統計学において広く用いられ,治療効果に十分である予後スコアをモデル化するために潜伏変数を用いる。 本研究では,潜伏変数が予後スコアを回復し,個々の治療効果を同定する。 個別化特徴量で条件付き処理グループにバランスのとれた表現を可能にするTEエラー境界を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-11T12:43:29Z)
• Bootstrapping Your Own Positive Sample: Contrastive Learning With Electronic Health Record Data [62.29031007761901]
  本稿では,新しいコントラスト型正規化臨床分類モデルを提案する。 EHRデータに特化した2つのユニークなポジティブサンプリング戦略を紹介します。 私たちのフレームワークは、現実世界のCOVID-19 EHRデータの死亡リスクを予測するために、競争の激しい実験結果をもたらします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-07T06:02:04Z)
• G-MIND: An End-to-End Multimodal Imaging-Genetics Framework for Biomarker Identification and Disease Classification [49.53651166356737]
  診断によって誘導される画像データと遺伝データを統合し、解釈可能なバイオマーカーを提供する新しいディープニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 2つの機能的MRI(fMRI)パラダイムとSingle Nucleotide Polymorphism (SNP)データを含む統合失調症の集団研究で本モデルを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-27T19:28:04Z)
• Towards an Automatic Analysis of CHO-K1 Suspension Growth in Microfluidic Single-cell Cultivation [63.94623495501023]
  我々は、人間の力で抽象化されたニューラルネットワークをデータレベルで注入できる新しい機械学習アーキテクチャを提案する。 具体的には、自然データと合成データに基づいて生成モデルを同時に訓練し、細胞数などの対象変数を確実に推定できる共有表現を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-20T08:36:51Z)
• Select-ProtoNet: Learning to Select for Few-Shot Disease Subtype Prediction [55.94378672172967]
  本研究は, 類似患者のサブグループを同定し, 数発の疾患のサブタイプ予測問題に焦点を当てた。 新しいモデルを開発するためにメタラーニング技術を導入し、関連する臨床課題から共通の経験や知識を抽出する。 我々の新しいモデルは、単純だが効果的なメタ学習マシンであるPrototypeal Networkと呼ばれる、慎重に設計されたメタラーナーに基づいて構築されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-02T02:50:30Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。