論文の概要: Transformation of Biological Networks into Images via Semantic Cartography for Visual Interpretation and Scalable Deep Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.07040v1
• Date: Sun, 07 Dec 2025 23:17:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-09 22:03:54.652074
• Title: Transformation of Biological Networks into Images via Semantic Cartography for Visual Interpretation and Scalable Deep Analysis
• Title（参考訳）: 視覚的解釈とスケーラブルな深層解析のためのセマンティックカルトグラフィーによる生体ネットワークのイメージへの変換
• Authors: Sakib Mostafa, Lei Xing, Md. Tauhidul Islam,
• Abstract要約: 大規模生物ネットワークを2次元画像の集合に変換するフレームワークであるGraph2Imageを提案する。 この変換はノードをイメージとして分離し、グローバルな受容フィールドとマルチスケールピラミッドを備えた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の使用を可能にする。 大規模な生物学的ネットワークデータセットに適用すると、Graph2Imageは既存の手法よりも67.2%の分類精度を向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.419880239076734
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Complex biological networks are fundamental to biomedical science, capturing interactions among molecules, cells, genes, and tissues. Deciphering these networks is critical for understanding health and disease, yet their scale and complexity represent a daunting challenge for current computational methods. Traditional biological network analysis methods, including deep learning approaches, while powerful, face inherent challenges such as limited scalability, oversmoothing long-range dependencies, difficulty in multimodal integration, expressivity bounds, and poor interpretability. We present Graph2Image, a framework that transforms large biological networks into sets of two-dimensional images by spatially arranging representative network nodes on a 2D grid. This transformation decouples the nodes as images, enabling the use of convolutional neural networks (CNNs) with global receptive fields and multi-scale pyramids, thus overcoming limitations of existing biological network analysis methods in scalability, memory efficiency, and long-range context capture. Graph2Image also facilitates seamless integration with other imaging and omics modalities and enhances interpretability through direct visualization of node-associated images. When applied to several large-scale biological network datasets, Graph2Image improved classification accuracy by up to 67.2% over existing methods and provided interpretable visualizations that revealed biologically coherent patterns. It also allows analysis of very large biological networks (nodes > 1 billion) on a personal computer. Graph2Image thus provides a scalable, interpretable, and multimodal-ready approach for biological network analysis, offering new opportunities for disease diagnosis and the study of complex biological systems.
• Abstract（参考訳）: 複雑な生物学的ネットワークは生物医学の基礎であり、分子、細胞、遺伝子、組織間の相互作用を捉えている。 これらのネットワークの解読は、健康と病気を理解する上で重要であるが、その規模と複雑さは、現在の計算方法にとって驚くべき課題である。 ディープラーニングアプローチを含む従来の生物学的ネットワーク分析手法は、スケーラビリティの制限、長距離依存の過度な平滑化、マルチモーダル統合の難しさ、表現性境界、解釈可能性の低さといった、固有の課題に直面している。 本稿では,2次元グリッド上に代表ノードを空間的に配置することで,大規模生物ネットワークを2次元画像の集合に変換するフレームワークであるGraph2Imageを提案する。 この変換は、ノードをイメージとして分離し、グローバルな受容フィールドとマルチスケールピラミッドとの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の使用を可能にし、拡張性、メモリ効率、長期コンテキストキャプチャにおける既存の生物学的ネットワーク分析手法の限界を克服する。 Graph2Imageは、他のイメージングやオミクスのモダリティとのシームレスな統合を促進し、ノード関連画像の直接視覚化を通じて解釈性を高める。 大規模な生物学的ネットワークデータセットに適用すると、Graph2Imageは既存の手法よりも67.2%の分類精度を向上し、生物学的に一貫性のあるパターンを示す解釈可能な可視化を提供した。 また、パーソナルコンピュータ上の非常に大きな生物学的ネットワーク(ノード>10億)の分析も可能である。 これにより、Graph2Imageは、生物学的ネットワーク分析のためのスケーラブルで解釈可能なマルチモーダル対応のアプローチを提供し、疾患の診断と複雑な生物学的システムの研究の新しい機会を提供する。

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