論文の概要: Multi-dataset and Transfer Learning Using Gene Expression Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20400v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 10:23:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:18:12.475760
• Title: Multi-dataset and Transfer Learning Using Gene Expression Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: 遺伝子発現知識グラフを用いたマルチデータセットと移動学習
• Authors: Rita T. Sousa, Heiko Paulheim,
• Abstract要約: 遺伝子発現データセットは、遺伝子調節機構、生化学的経路、細胞機能に関する洞察を提供する。 遺伝子発現データは貴重な洞察を与えることができるが、式データセットの患者数が限られているため、課題が生じる。 本研究は、複数の遺伝子発現データセットとドメイン固有の知識を統合することで、これらの課題に対処する新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8722948221596285
• License:
• Abstract: Gene expression datasets offer insights into gene regulation mechanisms, biochemical pathways, and cellular functions. Additionally, comparing gene expression profiles between disease and control patients can deepen the understanding of disease pathology. Therefore, machine learning has been used to process gene expression data, with patient diagnosis emerging as one of the most popular applications. Although gene expression data can provide valuable insights, challenges arise because the number of patients in expression datasets is usually limited, and the data from different datasets with different gene expressions cannot be easily combined. This work proposes a novel methodology to address these challenges by integrating multiple gene expression datasets and domain-specific knowledge using knowledge graphs, a unique tool for biomedical data integration. Then, vector representations are produced using knowledge graph embedding techniques, which are used as inputs for a graph neural network and a multi-layer perceptron. We evaluate the efficacy of our methodology in three settings: single-dataset learning, multi-dataset learning, and transfer learning. The experimental results show that combining gene expression datasets and domain-specific knowledge improves patient diagnosis in all three settings.
• Abstract（参考訳）: 遺伝子発現データセットは、遺伝子調節機構、生化学的経路、細胞機能に関する洞察を提供する。 さらに、疾患とコントロール患者の遺伝子発現プロファイルを比較することで、疾患の病態の理解を深めることができる。 そのため、機械学習は遺伝子発現データを処理するために使われており、患者診断は最も一般的な応用の1つとして現れている。 遺伝子発現データは貴重な洞察を提供することができるが、表現データセットの患者数は通常は限られており、異なる遺伝子発現を持つ異なるデータセットからのデータが簡単に結合できないため、課題が生じる。 バイオメディカルデータ統合のためのユニークなツールである知識グラフを用いて、複数の遺伝子発現データセットとドメイン固有の知識を統合することにより、これらの課題に対処する新しい手法を提案する。 次に、グラフニューラルネットワークと多層パーセプトロンの入力として使用される知識グラフ埋め込み技術を用いてベクトル表現を生成する。 提案手法の有効性は, シングルデータセット学習, マルチデータセット学習, トランスファー学習の3つの設定で評価する。 実験結果から,遺伝子発現データセットとドメイン固有知識を組み合わせることで,3つの設定で患者の診断が向上することが示された。

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