Interpretable Neural ODEs for Gene Regulatory Network Discovery under Perturbations
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저자
Zaikang Lin, Sei Chang, Aaron Zweig, Minseo Kang, Elham Azizi, David A. Knowles
개요
본 논문은 대규모 유전자 조절 네트워크(GRN)의 인과 관계를 추론하기 위한 새로운 프레임워크인 PerturbODE를 제안한다. PerturbODE는 세포 상태 궤적을 모델링하기 위해 생물학적으로 유용한 신경 상미분 방정식(neural ODEs)을 통합하고, neural ODE의 매개변수로부터 인과적 GRN을 도출한다. 시뮬레이션 및 실제 과발현 데이터 세트에 대한 궤적 예측 및 GRN 추론에서의 PerturbODE의 효과를 입증한다.
시사점, 한계점
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시사점:
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대규모 인터벤션 데이터 세트에서 유전자 조절 네트워크를 추론하는 새로운 접근 방식을 제시한다.
