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J-GLOBAL ID：202102285586379627   整理番号：21A2682806

サイトメトリーデータのためのロバストで解釈可能なエンドツーエンド深層学習モデル【JST・京大機械翻訳】

A robust and interpretable end-to-end deep learning model for cytometry data

著者 (5件)： Hu Zicheng (Bakar Computational Health Sciences Institute, University of California, San Francisco, CA 94158) ,  Tang Alice (Bakar Computational Health Sciences Institute, University of California, San Francisco, CA 94158) ,  Singh Jaiveer (Bakar Computational Health Sciences Institute, University of California, San Francisco, CA 94158) ,  Bhattacharya Sanchita (Bakar Computational Health Sciences Institute, University of California, San Francisco, CA 94158) ,  Butte Atul J. (Bakar Computational Health Sciences Institute, University of California, San Francisco, CA 94158)
資料名： Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America  (Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America)
巻： 117  号： 35  ページ： 21373-21380  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0387A  ISSN： 0027-8424  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 細胞計測技術は免疫学研究の必須ツールであり,単一細胞レベルでの免疫細胞のハイスループット測定を提供する。サイトメトリー測定の解釈および使用における既存のアプローチは,手動または自動ゲーティングを含み,高度に直感的な結果を提供するが,測定または相関細胞シグナルの付加的詳細が見逃されるかもしれないという点で,高度に直感的な結果を提供するかもしれないが,重要な情報損失をもたらすかもしれない。本研究では,エンドツーエンド様式での細胞計測データを分析するための深い畳み込みニューラルネットワークを提案し,試験して,生の細胞計測データと興味の臨床転帰との間の直接的関連を可能にした。オープンアクセスImmPortデータベースからの飛行時間型質量分析または質量分析(CyTOF)研究による9つの大きな細胞計測を用いて,著者らは,異なる研究から高度に不均一なデータを使用するときでさえ,深畳み込みニューラルネットワークモデルが健康な個人における潜在的サイトメガロウイルス(CMV)を正確に診断できることを示した。さらに,深い畳込みニューラルネットワークモデルを解釈するための置換ベースの方法を開発した。潜在的CMV感染と有意に関連したCD27-CD94+CD8+T細胞集団を同定し,以前の研究における知見を確認した。最後に,著者らは,KearasおよびTensorFlow(https://github.com/hzc363/DeepLearningCyTOF)を用いて,細胞計測データのためのテーラード深層学習モデルを作成し,訓練し,解釈するためのチュートリアルを提供した。Copyright 2021 The Author(s). Published by PNAS. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 質量分析 ,  データベース ,  *エンドツーエンド方式 ,  サイトメガロウイルス ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： CD27抗原 ,  オープンアクセス ,  ハイスループット ,  単一細胞 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： CyTOF ,  フローサイトメトリー ,  深層学習 ,  サイトメガロウイルス ,  モデル解釈

分類 (3件)： 遺伝子操作  (EC02050B) ,  腫ようの化学・生化学・病理学  (GE02030N) ,  細胞生理一般  (EF02010S)

タイトルに関連する用語 (4件)： ロバスト ,  エンドツーエンド ,  深層学習 ,  モデル