論文の概要: DepMicroDiff: Diffusion-Based Dependency-Aware Multimodal Imputation for Microbiome Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23676v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 15:51:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:10.109633
• Title: DepMicroDiff: Diffusion-Based Dependency-Aware Multimodal Imputation for Microbiome Data
• Title（参考訳）: DepMicroDiff:マイクロバイオームデータのための拡散依存型マルチモーダルインパテーション
• Authors: Rabeya Tus Sadia, Qiang Cheng,
• Abstract要約: DepMicroDiffは、微生物の分類とコンテキストメタデータの間の複雑な相互依存性をキャプチャーする新しいフレームワークである。 最先端のベースラインを大幅に上回り、ピアソン相関(最大0.712)、コサイン類似性(最大0.812)、複数のがんタイプでRMSEとMAEが低い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.110156202816112
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Microbiome data analysis is essential for understanding host health and disease, yet its inherent sparsity and noise pose major challenges for accurate imputation, hindering downstream tasks such as biomarker discovery. Existing imputation methods, including recent diffusion-based models, often fail to capture the complex interdependencies between microbial taxa and overlook contextual metadata that can inform imputation. We introduce DepMicroDiff, a novel framework that combines diffusion-based generative modeling with a Dependency-Aware Transformer (DAT) to explicitly capture both mutual pairwise dependencies and autoregressive relationships. DepMicroDiff is further enhanced by VAE-based pretraining across diverse cancer datasets and conditioning on patient metadata encoded via a large language model (LLM). Experiments on TCGA microbiome datasets show that DepMicroDiff substantially outperforms state-of-the-art baselines, achieving higher Pearson correlation (up to 0.712), cosine similarity (up to 0.812), and lower RMSE and MAE across multiple cancer types, demonstrating its robustness and generalizability for microbiome imputation.
• Abstract（参考訳）: 微生物データ分析は宿主の健康と病気を理解するのに不可欠であるが、その固有の空間とノイズは正確な計算のために大きな課題となり、バイオマーカー発見のような下流のタスクを妨げている。 最近の拡散モデルを含む既存の計算手法は、しばしば、微生物の分類と、予測できない文脈メタデータの間の複雑な相互依存を捉えない。 DAT(Dependency-Aware Transformer)と拡散に基づく生成モデリングを組み合わせた新しいフレームワークであるDepMicroDiffを導入する。 DepMicroDiffは、様々ながんデータセットにまたがるVAEベースの事前トレーニングと、大きな言語モデル(LLM)でエンコードされた患者のメタデータの条件付けにより、さらに強化されている。 TCGAマイクロバイオームデータセットの実験では、DepMicroDiffは最先端のベースラインを大幅に上回り、ピアソン相関(最大0.712まで)、コサイン類似性(最大0.812まで)、複数のがんタイプにわたるRMSEとMAEの低い類似性を達成し、マイクロバイオームインプットの堅牢性と一般化性を実証している。

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