論文の概要: Learning to Discover Regulatory Elements for Gene Expression Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13991v1
• Date: Wed, 19 Feb 2025 03:25:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 17:44:04.969766
• Title: Learning to Discover Regulatory Elements for Gene Expression Prediction
• Title（参考訳）: 遺伝子発現予測のための規則要素の探索
• Authors: Xingyu Su, Haiyang Yu, Degui Zhi, Shuiwang Ji,
• Abstract要約: Seq2Expは、ターゲット遺伝子発現を駆動する制御要素を発見し、抽出するために設計されたSequence to Expressionネットワークである。 本手法は, エピジェノミックシグナル, DNA 配列とその関連因子の因果関係を捉える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.470991831978516
• License:
• Abstract: We consider the problem of predicting gene expressions from DNA sequences. A key challenge of this task is to find the regulatory elements that control gene expressions. Here, we introduce Seq2Exp, a Sequence to Expression network explicitly designed to discover and extract regulatory elements that drive target gene expression, enhancing the accuracy of the gene expression prediction. Our approach captures the causal relationship between epigenomic signals, DNA sequences and their associated regulatory elements. Specifically, we propose to decompose the epigenomic signals and the DNA sequence conditioned on the causal active regulatory elements, and apply an information bottleneck with the Beta distribution to combine their effects while filtering out non-causal components. Our experiments demonstrate that Seq2Exp outperforms existing baselines in gene expression prediction tasks and discovers influential regions compared to commonly used statistical methods for peak detection such as MACS3. The source code is released as part of the AIRS library (https://github.com/divelab/AIRS/).
• Abstract（参考訳）: DNA配列から遺伝子発現を予測する問題を考える。 このタスクの重要な課題は、遺伝子発現を制御する調節要素を見つけることである。 本稿では、ターゲット遺伝子発現を駆動する制御要素を発見し、抽出し、遺伝子発現予測の精度を高めるために設計されたSeq2Expについて紹介する。 本手法は, エピジェノミックシグナル, DNA 配列とその関連因子の因果関係を捉える。 具体的には、因果活性調節因子に規定されたエピジェノミクス信号とDNA配列を分解し、ベータ分布と情報ボトルネックを適用して、非因果成分をろ過しながらそれらの効果を組み合わせることを提案する。 実験の結果,Seq2Expは遺伝子発現予測タスクにおいて既存のベースラインよりも優れており,MACS3などのピーク検出によく用いられる統計手法と比較して,影響領域の発見が可能であることがわかった。 ソースコードはAIRSライブラリの一部としてリリースされている(https://github.com/divelab/AIRS/)。

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