論文の概要: Unsupervised Evolutionary Cell Type Matching via Entropy-Minimized Optimal Transport
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.24759v1
- Date: Fri, 30 May 2025 16:20:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-02 19:47:53.064631
- Title: Unsupervised Evolutionary Cell Type Matching via Entropy-Minimized Optimal Transport
- Title（参考訳）: エントロピー最小化最適輸送による無監督進化型細胞型マッチング
- Authors: Mu Qiao,
- Abstract要約: 本稿では,エントロピー規則化最適輸送を利用した教師なし計算フレームワークOT-MESHを提案する。
OT-MESHは既知の進化的関係を正確に回復し、新しい対応を明らかにする。
我々のフレームワークは、進化的細胞型マッピングのための原則付き、スケーラブルで、対称で、解釈可能なソリューションを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5076419064097734
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Identifying evolutionary correspondences between cell types across species is a fundamental challenge in comparative genomics and evolutionary biology. Existing approaches often rely on either reference-based matching, which imposes asymmetry by designating one species as the reference, or projection-based matching, which may increase computational complexity and obscure biological interpretability at the cell-type level. Here, we present OT-MESH, an unsupervised computational framework leveraging entropy-regularized optimal transport (OT) to systematically determine cross-species cell type homologies. Our method uniquely integrates the Minimize Entropy of Sinkhorn (MESH) technique to refine the OT plan. It begins by selecting genes with high Signal-to-Noise Ratio (SNR) to capture the most informative features, from which a cost matrix is constructed using cosine distances between cell-type centroids. Importantly, the MESH procedure iteratively refines the cost matrix, leading to a transport plan with significantly enhanced sparsity and interpretability of the resulting correspondence matrices. Applied to retinal bipolar cells (BCs) and retinal ganglion cells (RGCs) from mouse and macaque, OT-MESH accurately recovers known evolutionary relationships and uncovers novel correspondences, one of which was independently validated experimentally. Thus, our framework offers a principled, scalable, symmetric, and interpretable solution for evolutionary cell type mapping, facilitating deeper insights into cellular specialization and conservation across species.
- Abstract（参考訳）: 種間での細胞種間の進化的対応の同定は、比較ゲノム学と進化生物学における根本的な課題である。
既存のアプローチでは、1つの種を基準として指定することで非対称性を課す参照ベースのマッチングや、細胞型レベルでの計算複雑性と不明瞭な生物学的解釈性を増大させるプロジェクションベースのマッチングにしばしば依存する。
本稿では,エントロピー規則化された最適輸送(OT)を利用した非教師型計算フレームワークOT-MESHについて述べる。
本手法はシンクホーン法(MESH)の最小エントロピーを独自に統合し,OT計画の洗練を図る。
まず、SNR(Signal-to-Noise Ratio)の高い遺伝子を選択して最も情報性の高い特徴を捉え、そこから細胞型セントロイド間のコサイン距離を用いてコストマトリックスを構築する。
重要なことに、MESH手順はコスト行列を反復的に洗練し、結果として生じる対応行列のスパーシリティと解釈性を大幅に向上した輸送計画に繋がる。
マウスおよびマカク由来の網膜双極性細胞(BCs)および網膜神経節細胞(RGCs)に適用すると、OT-MESHは既知の進化的関係を正確に回復し、新しい対応を明らかにする。
このように、我々のフレームワークは、進化的細胞型マッピングのための原則付き、スケーラブルで、対称で、解釈可能なソリューションを提供し、種間での細胞の特殊化と保存に関する深い洞察を促進する。
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