論文の概要: Integrating Single-Cell Foundation Models with Graph Neural Networks for Drug Response Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.14361v1
• Date: Sat, 19 Apr 2025 17:35:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-30 01:11:15.098093
• Title: Integrating Single-Cell Foundation Models with Graph Neural Networks for Drug Response Prediction
• Title（参考訳）: 薬物応答予測のための単一セル基礎モデルとグラフニューラルネットワークの統合
• Authors: Till Rossner, Ziteng Li, Jonas Balke, Nikoo Salehfard, Tom Seifert, Ming Tang,
• Abstract要約: 我々は,DeepCDRモデルにSCGPT基盤モデルを統合することにより,がん薬物応答(CDR)を予測する革新的な手法を提案する。 提案手法では,ScGPTを用いて遺伝子発現データから埋め込みを生成し,それをDeepCDRの遺伝子発現入力データとして利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.544038341047844
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this study, we propose an innovative methodology for predicting Cancer Drug Response (CDR) through the integration of the scGPT foundation model within the DeepCDR model. Our approach utilizes scGPT to generate embeddings from gene expression data, which are then used as gene expression input data for DeepCDR. The experimental findings demonstrate the efficacy of this scGPT-based method in outperforming previous related works, including the original DeepCDR model and the scFoundation-based model. This study highlights the potential of scGPT embeddings to enhance the accuracy of CDR predictions and offers a promising alternative to existing approaches.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,DeepCDRモデルにSCGPT基盤モデルを統合することにより,癌薬物応答(CDR)を予測する革新的な手法を提案する。 提案手法では,ScGPTを用いて遺伝子発現データから埋め込みを生成し,それをDeepCDRの遺伝子発現入力データとして利用する。 実験により,本手法が従来のDeepCDRモデルやScFoundation-basedモデルなど,従来よりも優れた性能を示した。 本研究は、CDR予測の精度を高めるためのSCGPT埋め込みの可能性を強調し、既存のアプローチに代わる有望な代替手段を提供する。

関連論文リスト

• A Generative Framework for Causal Estimation via Importance-Weighted Diffusion Distillation [55.53426007439564]
  観察データから個別化された治療効果を推定することは因果推論における中心的な課題である。 逆確率重み付け(IPW)は、この問題に対するよく確立された解決策であるが、現代のディープラーニングフレームワークへの統合は依然として限られている。 本稿では,拡散モデルの事前学習と重み付きスコア蒸留を組み合わせた新しい生成フレームワークであるIWDDを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-16T17:00:52Z)
• Teaching pathology foundation models to accurately predict gene expression with parameter efficient knowledge transfer [1.5416321520529301]
  PEKA(Efficient Knowledge Adaptation)は、クロスモーダルな知識伝達のための知識蒸留と構造アライメント損失を統合する新しいフレームワークである。 複数の空間転写学データセットを用いた遺伝子発現予測のためのPEKAの評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-09T17:24:41Z)
• RL-finetuning LLMs from on- and off-policy data with a single algorithm [53.70731390624718]
  大規模言語モデルを微調整するための新しい強化学習アルゴリズム(AGRO)を提案する。 AGROは生成整合性の概念を利用しており、最適ポリシーはモデルの任意の世代間での整合性の概念を満たすと述べている。 サンプルベースの政策勾配による最適解を求めるアルゴリズムを導出し,その収束に関する理論的保証を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-25T12:52:38Z)
• MuCoS: Efficient Drug Target Discovery via Multi Context Aware Sampling in Knowledge Graphs [0.0]
  Multi Context Aware Sampling (MuCoS) は、高密度の隣人を対象にした新しいフレームワークである。 KEGG50kデータセットの実験では、MuCoSは最先端のベースラインを上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-11T06:08:42Z)
• Chain-of-Retrieval Augmented Generation [72.06205327186069]
  本稿では,o1-like RAGモデルを学習し,最終回答を生成する前に段階的に関連情報を抽出・推論する手法を提案する。 提案手法であるCoRAGは,進化状態に基づいて動的にクエリを再構成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-24T09:12:52Z)
• Modeling COVID-19 spread in the USA using metapopulation SIR models coupled with graph convolutional neural networks [0.0]
  グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)は、データ集約的な課題に対処する上で、非常に有望であることを示している。 メタポピュレーション間の人体移動を取り入れることで、感受性-感染-回復モデル(SIR)の予測を改善する試みがいくつかなされている。 近年,GCN-SIRのハイブリッド手法は,地域レベルで収集したデータに対して,既存の手法よりも優れていることが報告されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-03T18:06:26Z)
• Dumpling GNN: Hybrid GNN Enables Better ADC Payload Activity Prediction Based on Chemical Structure [53.76752789814785]
  DumplingGNNは、化学構造に基づいてADCペイロードのアクティビティを予測するために特別に設計された、ハイブリッドなグラフニューラルネットワークアーキテクチャである。 DNAトポイソメラーゼIインヒビターに着目した包括的ADCペイロードデータセットで評価を行った。 特別なADCペイロードデータセットに対して、例外的な精度(91.48%)、感度95.08%)、特異性(97.54%)を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-23T17:11:04Z)
• Assessing Reusability of Deep Learning-Based Monotherapy Drug Response Prediction Models Trained with Omics Data [43.57729817547386]
  がん薬物応答予測モデルは、精度オンコロジーへの有望なアプローチを示す。 深層学習(DL)法はこの分野で大きな可能性を秘めている。 これは、より広い科学コミュニティによって改善され、テストされる、再利用可能で適応可能なモデルの必要性を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-18T16:08:28Z)
• Generative Principal Component Regression via Variational Inference [2.4415762506639944]
  適切な操作を設計するための1つのアプローチは、予測モデルの重要な特徴をターゲットとすることである。 我々は,そのような情報を潜在空間で表現する,教師付き変分オートエンコーダ(SVAE)に基づく新しい目的を開発する。 シミュレーションでは,gPCRは通常のPCRやSVAEと比較して,操作時のターゲット選択を劇的に改善することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-03T22:38:55Z)
• Predicting T-Cell Receptor Specificity [7.258321140371502]
  我々は,ランダムフォレストアルゴリズムに基づいて,抗原セレクタとTCR分類器からなるTCR生成特異性検出フレームワークを構築した。 モデルの性能を通常のディープラーニング手法と比較するために,k-fold Validation法を用いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-27T23:21:07Z)
• Cancer-Net PCa-Gen: Synthesis of Realistic Prostate Diffusion Weighted Imaging Data via Anatomic-Conditional Controlled Latent Diffusion [68.45407109385306]
  カナダでは、前立腺がんは男性でもっとも一般的ながんであり、2022年のこの人口統計では、新しいがん症例の20%を占めている。 拡散強調画像(DWI)データを用いた前立腺癌診断,予後,治療計画のためのディープニューラルネットワークの開発には大きな関心が寄せられている。 本研究では,解剖学的条件制御型潜伏拡散戦略の導入により,現実的な前立腺DWIデータを生成するための潜伏拡散の有効性について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T15:11:03Z)
• Clinical Deterioration Prediction in Brazilian Hospitals Based on Artificial Neural Networks and Tree Decision Models [56.93322937189087]
  超強化ニューラルネットワーク(XBNet)は臨床劣化(CD)を予測するために用いられる XGBoostモデルはブラジルの病院のデータからCDを予測する最良の結果を得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-17T23:29:14Z)
• Predicting Cellular Responses with Variational Causal Inference and Refined Relational Information [28.4434795102787]
  そこで本稿では,非現実的摂動下での細胞の遺伝子発現を予測するために,ベイズ因果推論フレームワークを提案する。 我々は、遺伝子制御ネットワークの形で生物学的知識を表す情報を活用して、個別化された細胞応答予測を支援する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-30T22:13:57Z)
• An Energy-Based Prior for Generative Saliency [62.79775297611203]
  本稿では,情報的エネルギーベースモデルを事前分布として採用する,新たな生成正当性予測フレームワークを提案する。 生成サリエンシモデルを用いて,画像から画素単位の不確実性マップを得ることができ,サリエンシ予測におけるモデル信頼度を示す。 実験結果から, エネルギーベース先行モデルを用いた生成塩分率モデルでは, 精度の高い塩分率予測だけでなく, 人間の知覚と整合した信頼性の高い不確実性マップを実現できることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-19T10:51:00Z)
• AugmentedPCA: A Python Package of Supervised and Adversarial Linear Factor Models [0.2148535041822524]
  本稿では,主成分分析の目的を,主成分分析の目的を主成分分析の目的とする手法を提案する。 我々は、これらのメソッドをオープンソースのPythonパッケージであるAugmentedPCAに実装し、優れた現実世界のベースラインを作成できる。 オープンソースのRNA-seq癌遺伝子発現データセット上で,これらの因子モデルの有用性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-07T17:08:59Z)
• Deceive D: Adaptive Pseudo Augmentation for GAN Training with Limited Data [125.7135706352493]
  GAN(Generative Adversarial Network)は、高忠実度画像を合成するために、訓練に十分なデータを必要とする。 近年の研究では、差別者の過度な適合により、限られたデータでGANを訓練することは困難であることが示されている。 本稿では,APA (Adaptive Pseudo Augmentation) と呼ばれる新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-12T18:13:45Z)
• Incorporating Causal Graphical Prior Knowledge into Predictive Modeling via Simple Data Augmentation [92.96204497841032]
  因果グラフ(CG)は、データ分散の背後にあるデータ生成プロセスの知識のコンパクトな表現である。 本研究では,条件付き独立性(CI)関係の事前知識を活用可能なモデルに依存しないデータ拡張手法を提案する。 本手法は,小データシステムにおける予測精度の向上に有効であることを実験的に示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-27T06:13:59Z)
• Ensemble and Random Collaborative Representation-Based Anomaly Detector for Hyperspectral Imagery [133.83048723991462]
  ハイパースペクトル異常検出(HAD)のための新しいアンサンブルおよびランダム共同表現型検出器(ERCRD)を提案する。 4つの実超スペクトルデータセットを用いた実験により,提案手法の精度と効率を10段階法と比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-06T11:23:51Z)
• Variational Temporal Deep Generative Model for Radar HRRP Target Recognition [39.01318281591659]
  高分解能レンジプロファイル(HRRP)に基づくレーダ自動目標認識(RATR)のためのリカレントガンマ信念ネットワーク(rGBN)を開発した。 提案したrGBNは、その時間的深層生成モデルを構築するためにガンマ分布の階層構造を採用する。 HRRPデータを用いた実験結果から,提案手法は計算効率が高く,高い分類精度と能力を有し,高い解釈性を有するマルチ確率層潜在構造が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-28T02:03:51Z)
• Unlabelled Data Improves Bayesian Uncertainty Calibration under Covariate Shift [100.52588638477862]
  後続正則化に基づく近似ベイズ推定法を開発した。 前立腺癌の予後モデルを世界規模で導入する上で,本手法の有用性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-26T13:50:19Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。