論文の概要: Tensor Network based Gene Regulatory Network Inference for Single-Cell Transcriptomic Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.06891v1
• Date: Mon, 08 Sep 2025 17:11:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:04.277749
• Title: Tensor Network based Gene Regulatory Network Inference for Single-Cell Transcriptomic Data
• Title（参考訳）: テンソルネットワークを用いた単一セルトランスクリプトームデータのための遺伝子制御ネットワーク推論
• Authors: Olatz Sanz Larrarte, Borja Aizpurua, Reza Dastbasteh, Ruben M. Otxoa, Josu Etxezarreta Martinez,
• Abstract要約: 本研究では、テンソルネットワーク(TN)を利用して表現データを最適にマッピングする量子インスピレーションフレームワークを提案する。 遺伝子依存を定量化し、置換試験により統計的意義を確立する。 量子物理学にインスパイアされた手法と計算生物学を融合することにより,遺伝子制御に関する新たな知見を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deciphering complex gene-gene interactions remains challenging in transcriptomics as traditional methods often miss higher-order and nonlinear dependencies. This study introduces a quantum-inspired framework leveraging tensor networks (TNs) to optimally map expression data into a lower dimensional representation preserving biological locality. Using Quantum Mutual Information (QMI), a nonparametric measure natural for tensor networks, we quantify gene dependencies and establish statistical significance via permutation testing. This constructs robust interaction networks where the edges reflect biologically meaningful relationships that are resilient to random chance. The approach effectively distinguishes true regulatory patterns from experimental noise and biological stochasticity. To test the proposed method, we recover a gene regulatory network consisted of six pathway genes from single-cell RNA sequencing data comprising over $28.000$ lymphoblastoid cells. Furthermore, we unveil several triadic regulatory mechanisms. By merging quantum physics inspired techniques with computational biology, our method provides novel insights into gene regulation, with applications in disease mechanisms and precision medicine.
• Abstract（参考訳）: 複雑な遺伝子と遺伝子間の相互作用の解読は、従来の手法が高次および非線型の依存関係を見逃すことがしばしばあるため、転写学において難しいままである。 本研究では、テンソルネットワーク(TN)を利用して、表現データを生物学的局所性を保存する低次元表現に最適にマッピングする量子インスパイアされたフレームワークを提案する。 テンソルネットワークの非パラメトリック測度であるQuantum Mutual Information (QMI)を用いて、遺伝子依存の定量化と置換テストによる統計的意義の確立を行う。 これは、エッジがランダムな確率に耐性を持つ生物学的に意味のある関係を反映する堅牢な相互作用ネットワークを構成する。 この手法は、真の規制パターンを実験的ノイズと生物学的確率性とを効果的に区別する。 提案手法をテストするために, 単細胞RNAシークエンシングデータから6つの経路遺伝子からなる遺伝子制御ネットワークを検索した。 さらに,三進的規制機構もいくつか明らかにした。 量子物理学にインスパイアされた手法と計算生物学を融合することにより,遺伝子制御の新たな知見と疾患のメカニズムと精密医療への応用を提供する。

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