論文の概要: Knowledge-Guided Biomarker Identification for Label-Free Single-Cell RNA-Seq Data: A Reinforcement Learning Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04718v1
• Date: Thu, 02 Jan 2025 07:57:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-12 03:17:08.769068
• Title: Knowledge-Guided Biomarker Identification for Label-Free Single-Cell RNA-Seq Data: A Reinforcement Learning Perspective
• Title（参考訳）: ラベルフリーRNA-Seqデータに対する知識誘導型バイオマーカー同定:強化学習の視点から
• Authors: Meng Xiao, Weiliang Zhang, Xiaohan Huang, Hengshu Zhu, Min Wu, Xiaoli Li, Yuanchun Zhou,
• Abstract要約: 本稿では、既存の遺伝子選択アルゴリズムからのアンサンブル知識を利用して、予備的境界や事前知識を確立する反復的な遺伝子パネル選択戦略を提案する。 我々は、専門家の行動によって形成される報酬関数を通じて強化学習を取り入れ、動的洗練と遺伝子パネルの標的選択を可能にした。 本研究は, 単細胞ゲノムデータ解析における本手法の可能性を明らかにするものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.247247851943982
• License:
• Abstract: Gene panel selection aims to identify the most informative genomic biomarkers in label-free genomic datasets. Traditional approaches, which rely on domain expertise, embedded machine learning models, or heuristic-based iterative optimization, often introduce biases and inefficiencies, potentially obscuring critical biological signals. To address these challenges, we present an iterative gene panel selection strategy that harnesses ensemble knowledge from existing gene selection algorithms to establish preliminary boundaries or prior knowledge, which guide the initial search space. Subsequently, we incorporate reinforcement learning through a reward function shaped by expert behavior, enabling dynamic refinement and targeted selection of gene panels. This integration mitigates biases stemming from initial boundaries while capitalizing on RL's stochastic adaptability. Comprehensive comparative experiments, case studies, and downstream analyses demonstrate the effectiveness of our method, highlighting its improved precision and efficiency for label-free biomarker discovery. Our results underscore the potential of this approach to advance single-cell genomics data analysis.
• Abstract（参考訳）: 遺伝子パネルの選択は、ラベルのないゲノムデータセットの中で最も有益なゲノムバイオマーカーを特定することを目的としている。 ドメインの専門知識、組み込み機械学習モデル、あるいはヒューリスティックに基づく反復最適化に依存する従来のアプローチは、しばしばバイアスや非効率性を導入し、重要な生物学的シグナルを隠蔽する可能性がある。 これらの課題に対処するために、既存の遺伝子選択アルゴリズムからのアンサンブル知識を利用して、初期探索空間を導く予備的境界や事前知識を確立する反復的遺伝子パネル選択戦略を提案する。 その後、専門家の行動によって形成される報酬関数を通じて強化学習を取り入れ、動的洗練と遺伝子パネルの標的選択を可能にした。 この積分は、RLの確率的適応性に乗じながら、初期境界から生じるバイアスを緩和する。 包括的比較実験,ケーススタディ,下流解析により,この手法の有効性が示され,ラベルフリーバイオマーカー発見の精度と効率が向上した。 本研究は, 単細胞ゲノムデータ解析における本手法の可能性を明らかにするものである。

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