論文の概要: ExPath: Targeted Pathway Inference for Biological Knowledge Bases via Graph Learning and Explanation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18026v2
• Date: Thu, 28 Aug 2025 00:16:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-29 13:55:30.849769
• Title: ExPath: Targeted Pathway Inference for Biological Knowledge Bases via Graph Learning and Explanation
• Title（参考訳）: ExPath:グラフ学習と説明による生物学的知識ベースのための経路推論
• Authors: Rikuto Kotoge, Ziwei Yang, Zheng Chen, Yushun Dong, Yasuko Matsubara, Jimeng Sun, Yasushi Sakurai,
• Abstract要約: 本稿では,生物データベースの様々なグラフ(バイオネットワーク)を分類するために,実験データを明示的に統合した新しいサブグラフ推論フレームワークであるExPAthを提案する。 我々のフレームワークは、生物学的基盤モデルをシームレスに統合し、実験分子データをエンコードすることができる。 301のバイオネットワーク評価を含む実験では、ExPathによって推論される経路が生物学的に意味があることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.72627790771535
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieving targeted pathways in biological knowledge bases, particularly when incorporating wet-lab experimental data, remains a challenging task and often requires downstream analyses and specialized expertise. In this paper, we frame this challenge as a solvable graph learning and explaining task and propose a novel subgraph inference framework, ExPAth, that explicitly integrates experimental data to classify various graphs (bio-networks) in biological databases. The links (representing pathways) that contribute more to classification can be considered as targeted pathways. Our framework can seamlessly integrate biological foundation models to encode the experimental molecular data. We propose ML-oriented biological evaluations and a new metric. The experiments involving 301 bio-networks evaluations demonstrate that pathways inferred by ExPath are biologically meaningful, achieving up to 4.5x higher Fidelity+ (necessity) and 14x lower Fidelity- (sufficiency) than explainer baselines, while preserving signaling chains up to 4x longer.
• Abstract（参考訳）: 生物学的知識基盤における標的経路の取得、特に湿式実験データの導入は依然として困難な課題であり、下流の分析や専門的な専門知識を必要とすることが多い。 本稿では,この課題を解き易いグラフ学習と説明課題として捉え,生物学的データベースにおける様々なグラフ(バイオネットワーク)を分類するために実験データを明示的に統合した新しいサブグラフ推論フレームワークであるExPAthを提案する。 分類に寄与するリンク(表現経路)は、標的経路と見なすことができる。 我々のフレームワークは、生物学的基盤モデルをシームレスに統合し、実験分子データをエンコードすることができる。 ML指向の生物学的評価と新しい指標を提案する。 301のバイオネットワーク評価を含む実験は、ExPathによって推論される経路が生物学的に有意であり、説明基準よりも4.5倍高いフィデリティ+(必要)と14倍低いフィデリティ−(十分)を達成し、シグナル連鎖を最大4倍長く保存することを示した。

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