論文の概要: Data Filtering for Genetic Perturbation Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.14571v3
• Date: Sun, 29 Jun 2025 19:29:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 19:22:02.061122
• Title: Data Filtering for Genetic Perturbation Prediction
• Title（参考訳）: 遺伝的摂動予測のためのデータフィルタリング
• Authors: George Panagopoulos, Johannes F. Lutzeyer, Sofiane Ennadir, Michalis Vazirgiannis, Jun Pang,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワークに基づく遺伝子発現モデルは、遺伝子摂動の結果を予測するために訓練される。 アクティブな学習方法は、トレーニングセットを構築するのに必要なゲノム実験のコストのために、これらのモデルをトレーニングするためにしばしば使用される。 能動的学習の代替としてグラフベースのデータフィルタリングを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.722764359030176
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Genomic studies, including CRISPR-based PerturbSeq analyses, face a vast hypothesis space, while gene perturbations remain costly and time-consuming. Gene expression models based on graph neural networks are trained to predict the outcomes of gene perturbations to facilitate such experiments. Active learning methods are often employed to train these models due to the cost of the genomic experiments required to build the training set. However, poor model initialization in active learning can result in suboptimal early selections, wasting time and valuable resources. While typical active learning mitigates this issue over many iterations, the limited number of experimental cycles in genomic studies exacerbates the risk. To this end, we propose graph-based data filtering as an alternative. Unlike active learning, data filtering selects the gene perturbations before training, meaning it is free of bias due to random initialization and initial random selection. Moreover, reducing the iterations between the wet lab and the model provides several operational advantages resulting in significant acceleration. The proposed methods are motivated by theoretical studies of graph neural network generalization. The criteria are defined over the input graph and are optimized with submodular maximization. We compare them empirically to baselines and active learning methods that are state-of-the-art. The results demonstrate that graph-based data filtering achieves comparable accuracy while alleviating the aforementioned risks.
• Abstract（参考訳）: CRISPRベースのPerturbSeq分析を含むゲノム研究は膨大な仮説空間に直面し、遺伝子摂動は高価で時間を要する。 グラフニューラルネットワークに基づく遺伝子発現モデルは、遺伝子摂動の結果を予測し、そのような実験を促進するために訓練される。 アクティブな学習方法は、トレーニングセットを構築するのに必要なゲノム実験のコストのために、これらのモデルをトレーニングするためにしばしば使用される。 しかし、アクティブラーニングにおけるモデル初期化の貧弱さは、最適な早期選択、時間の浪費、貴重な資源をもたらす可能性がある。 典型的なアクティブラーニングは、この問題を多くの反復で緩和するが、ゲノム研究における実験サイクルの限られた数の方がリスクを悪化させる。 そこで本研究では,グラフに基づくデータフィルタリングを代替として提案する。 アクティブな学習とは異なり、データフィルタリングはトレーニング前に遺伝子摂動を選択する。 さらに、ウェットラボとモデルの間のイテレーションを減らすことで、いくつかの運用上のアドバンテージが得られ、結果として大きな加速がもたらされる。 提案手法は,グラフニューラルネットワークの一般化に関する理論的研究によって動機付けられた。 基準は入力グラフ上で定義され、部分モジュラー最大化で最適化される。 我々はそれを,最先端のベースラインやアクティブな学習手法と経験的に比較した。 その結果、グラフベースのデータフィルタリングは、上記のリスクを軽減しつつ、同等の精度を達成することが示された。

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