解釈可能なグラフ表現学習によるマイクロバイオーム動力学の理解【JST・京大機械翻訳】

Melnyk Kateryna; Weimann Kuba; Conrad Tim O. F.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202208356104522 整理番号：22P0298480

解釈可能なグラフ表現学習によるマイクロバイオーム動力学の理解【JST・京大機械翻訳】

Understanding microbiome dynamics via interpretable graph representation learning

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発行年： 2022年03月02日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年09月07日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ミクロビオーム構成における大規模摂動は,ヒト生理学の健康および機能と共に,運転者または結果としての如何にかかわらず,強く相関する。しかし,健康および不良個体のミクロビオームプロファイルの違いを理解することは,微生物間の多数の複雑な相互作用のために複雑である。ノードが微生物であり,エッジがそれらの間の相互作用である時間発展グラフとしてこれらの相互作用をモデル化することを提案する。このような複雑な相互作用を解析する必要性により,時間発展グラフの低次元表現を学習し,高次元空間で生じる動力学を維持する方法を開発した。著者らの実験を通して,著者らは,低次元表現を学習するために,モデルに最も高い影響を持つノードまたはエッジのクラスタのようなグラフ特徴を抽出することができることを示した。この情報は,臨床疾患と強く相関するそれらの間の微生物と相互作用を同定するために重要である。合成と実世界のミクロビオームデータセットの両方について実験を行った。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

遺伝子の構造と化学 , 異種生物間相互作用 , 微生物の生態

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