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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 유전자 조절 네트워크(GRN)를 추론하기 위해 생물학적 정보를 담은 신경 상미분 방정식(neural ODE)을 통합한 새로운 프레임워크인 PerturbODE를 제안합니다. PerturbODE는 유전자 조작 데이터로부터 세포 상태 궤적을 모델링하고, neural ODE의 매개변수로부터 인과적 GRN을 도출합니다. 시뮬레이션 및 실제 과발현 데이터셋을 통해 궤적 예측 및 GRN 추론에서의 성능을 입증합니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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유전자 조작 데이터를 활용하여 세포 상태 궤적을 모델링하고 인과적 GRN을 추론하는 새로운 프레임워크 제시.
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neural ODE를 활용하여 생물학적 정보를 효과적으로 통합.
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시뮬레이션 및 실제 데이터셋에서 궤적 예측 및 GRN 추론 성능 입증.
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한계점:
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구체적인 한계점은 논문의 초록에서 명시되지 않음. (논문 전체를 확인 필요)
◦
해당 연구의 확장성, 적용 가능 범위에 대한 추가 연구 필요.
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