論文の概要: MODIS: Multi-Omics Data Integration for Small and Unpaired Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18856v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 16:33:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:34:38.176805
• Title: MODIS: Multi-Omics Data Integration for Small and Unpaired Datasets
• Title（参考訳）: MODIS: 小型・未使用データセットのためのマルチオミクスデータ統合
• Authors: Daniel Lepe-Soltero, Thierry Artières, Anaïs Baudot, Paul Villoutreix,
• Abstract要約: MODISは、小または未成熟のデータセットのためのマルチオミクスデータ統合の略である。 私たちは、モダリティの正確なアライメントにどの程度の監督が必要かを調査するために、制御された実験を構築します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4999444543328289
• License:
• Abstract: A key challenge today lies in the ability to efficiently handle multi-omics data since such multimodal data may provide a more comprehensive overview of the underlying processes in a system. Yet it comes with challenges: multi-omics data are most often unpaired and only partially labeled, moreover only small amounts of data are available in some situation such as rare diseases. We propose MODIS which stands for Multi-Omics Data Integration for Small and unpaired datasets, a semi supervised approach to account for these particular settings. MODIS learns a probabilistic coupling of heterogeneous data modalities and learns a shared latent space where modalities are aligned. We rely on artificial data to build controlled experiments to explore how much supervision is needed for an accurate alignment of modalities, and how our approach enables dealing with new conditions for which few data are available. The code is available athttps://github.com/VILLOUTREIXLab/MODIS.
• Abstract（参考訳）: 今日の重要な課題は、そのようなマルチモーダルデータがシステムの基盤となるプロセスのより包括的な概要を提供する可能性があるため、マルチオミクスデータを効率的に扱う能力である。 マルチオミクスのデータは、多くの場合、未成熟で部分的にラベル付けされているだけであり、まれな疾患など一部の状況では、少量のデータしか利用できない。 そこで本論文では,Multi-Omics Data Integration for Small and Unpaired datasetsの略であるMODISを提案する。 MODISは不均一なデータモダリティの確率的結合を学習し、モダリティが整列した共有潜在空間を学習する。 私たちは、モダリティの正確なアライメントにどの程度の監督が必要か、そして我々のアプローチが、少ないデータしか利用できない新しい条件にどのように対処できるかを調査するために、制御された実験を構築するために、人工データに依存しています。 コードはhttps://github.com/VILLOUTREIXLab/MODIS.comで公開されている。

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