論文の概要: Efficient Data Selection for Training Genomic Perturbation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.14571v6
• Date: Sun, 19 Oct 2025 18:39:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 00:56:38.248257
• Title: Efficient Data Selection for Training Genomic Perturbation Models
• Title（参考訳）: ゲノム摂動モデルの訓練のための効率的なデータ選択
• 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摂動モデルに着目する。 本研究では,アクティブな学習とは異なり,一ショットでトレーニング摂動を選択するサブセット選択法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.968559353907004
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Genomic studies face a vast hypothesis space, while interventions such as gene perturbations remain costly and time-consuming. To accelerate such experiments, gene perturbation models predict the transcriptional outcome of interventions. Since constructing the training set is challenging, active learning is often employed in a "lab-in-the-loop" process. While this strategy makes training more targeted, it is substantially slower, as it fails to exploit the inherent parallelizability of Perturb-seq experiments. Here, we focus on graph neural network-based gene perturbation models and propose a subset selection method that, unlike active learning, selects the training perturbations in one shot. Our method chooses the interventions that maximize the propagation of the supervision signal to the model. The selection criterion is defined over the input knowledge graph and is optimized with submodular maximization, ensuring a near-optimal guarantee. Experimental results across multiple datasets show that, in addition to providing months of acceleration compared to active learning, the method improves the stability of perturbation choices while maintaining competitive predictive accuracy.
• Abstract（参考訳）: ゲノム研究は膨大な仮説空間に直面しているが、遺伝子摂動のような介入は高価で時間を要する。 このような実験を加速するために、遺伝子摂動モデルは介入の転写結果を予測する。 トレーニングセットの構築は難しいため、アクティブな学習は"ループ内のラボ"プロセスでしばしば使用される。 この戦略はトレーニングをよりターゲットにしているが、Perturb-seq実験の本質的に並列化できないため、かなり遅い。 本稿では,グラフニューラルネットワークに基づく遺伝子摂動モデルに着目し,アクティブな学習とは異なり,トレーニング摂動を1ショットで選択するサブセット選択法を提案する。 本手法は,モデルへの監視信号の伝搬を最大化する介入を選択する。 選択基準は入力知識グラフ上で定義され、準モジュラ最大化で最適化され、ほぼ最適の保証が保証される。 複数のデータセットにまたがる実験結果は、アクティブラーニングに比較して数ヶ月の加速度を提供することに加えて、競合予測精度を維持しながら摂動選択の安定性を向上させることを示している。

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