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J-GLOBAL ID：201902220511811890   整理番号：19A1541366

細胞アイデンティティのもつれない表現【JST・京大機械翻訳】

Disentangled Representations of Cellular Identity

著者 (7件)： Wang Ziheng (Department of Electrical Engineering and Computer Science, M.I.T, Cambridge, MA, USA) ,  Yeo Grace H. T. (Department of Electrical Engineering and Computer Science, M.I.T, Cambridge, MA, USA) ,  Sherwood Richard (Division of Genetics, Brigham and Women’s Hospital, Boston, MA, USA) ,  Sherwood Richard (Department of Medicine, Harvard Medical School, Boston, MA, USA) ,  Sherwood Richard (Hubrecht Institute, Utrecht, The Netherlands) ,  Gifford David (Department of Electrical Engineering and Computer Science, M.I.T, Cambridge, MA, USA) ,  Gifford David (Department of Electrical Engineering and Computer Science, M.I.T, Cambridge, MA, USA)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11467  ページ： 256-271  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 著者らは,遺伝子発現レベルに解読される条件特異的基礎ベクターの線形組合せから潜在的細胞状態を構築する細胞同一性のための非もつれ表現を導入した。基底ベクトルは,単一細胞RNA-seqデータから深い自己エンコーダモデルで学習される。非もつれ表現における線形計算は,観察されない処理条件における生物学的経路間の非線形遺伝子発現相互作用を成功裏に予測する。非観測条件の平均遺伝子発現プロファイルを平均ピアソンr=0.73で回復することができ,平均r=0.43と平均r=0.19の二つの線形ベースラインを上回った。非もつれ表現は,生物学的経路の相互作用に対する新しい説明力と,組合せ療法や細胞再プログラミングのような応用に対する観察されない条件の影響の予測を提供するための有望性を保持している。著者らの研究は,データの「潜在的表現」における補間から望ましい特性を有する画像と自然言語の合成を可能にした深い生成モデルにおける最近の進歩によって動機づけられる。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベクター ,  RNA【核酸】 ,  画像 ,  遺伝子発現 ,  相互作用 ,  治療法 ,  自然言語 ,  基準線 ,  *線形性
準シソーラス用語： リプログラミング ,  遺伝子発現プロファイリング ,  単一細胞 ,  RNA-seq ,  *アイデンティティ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 単一細胞RNA seq ,  遺伝子発現 ,  生成モデリング ,  深層学習

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  遺伝子発現  (EC02040Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 細胞 ,  アイデンティティ ,  表現