Биологические системы чрезвычайно сложны, и исследователи и ученые едва касаются поверхности, когда дело доходит до разработки методов, которые должным образом представляют эти системы.

Был интерес к графам взаимодействия графов, которые визуально и вычислительно позволяют нам понять отношения между узлами. Графики также могут облегчить часть проклятия размерности, абстрагируя некоторые функции и превращая их в расстояния между узлами.

В этой бумаге команда рассмотрела взаимодействия на основе генов, которые могут представлять интересные зависимости друг от друга с использованием данных об экспрессии генов. Они утверждают, что эти графики можно использовать в сочетании с моделями машинного обучения для определения важности функций — своего рода шаг предварительной обработки, который должен определить хорошее смещение для выбранных функций.

Хорошим смещением (как показано ниже из их статьи) было бы, когда сгенерированный график взаимодействия геновперекрывает истинный график взаимодействий генов. Однако сгенерированный граф также может содержать ложные связи, которых нет в истинном графе причинно-следственных связей.

Поскольку проверить это свойство невозможно, они смоделировали экспрессию генов, учитывая все остальные гены, с помощью нейронной сети, что можно назвать задачей вывода одного гена. По сути, они оценивают эту теорию графов с помощью глубокого обучения, чтобы оценить, верна ли она.

Они тестируют графики, созданные из различных наборов данных, и сравнивают их со случайно созданными графиками, которые были смоделированы. Эти случайные графы выбрали разное количество случайных генов для включения в модель глубокого обучения.

Они обнаружили, что случайный выбор 500+ генов в качестве соседей для целевого гена может работать так же, как график, созданный с его соседями в качестве входных данных.

Это может означать, что гены, независимо от того, насколько далеко или близко они расположены друг к другу, могут влиять на экспрессию друг друга. Чрезвычайно динамичная система, которую трудно определить.

Будущая работа включает в себя выяснение того, полезны ли составленные вручную графики, когда интересуются конкретными подгруппами или областями генов, но решение еще не принято.

Спасибо за чтение!