BIONIC: Biological Network Integration using Convolutions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Biological networks constructed from varied data, including protein-protein interactions, gene expression data, and genetic interactions can be used to map cellular function, but each data type has individual limitations such as bias and incompleteness. Network integration promises to address these limitations by combining and automatically weighting input information to obtain a more accurate and comprehensive representation of the underlying biology. However, existing network integration methods may fail to adequately scale to the number of nodes and networks present in genome-scale data, may perform poorly, and may not handle partial network overlap. To address these issues, we developed a deep learning-based network integration algorithm that incorporates a graph convolutional network (GCN) framework to effectively learn dependencies between any input network. Our method, BIONIC ( Bio logical N etwork I ntegration using C onvolutions), learns features which contain substantially more functional information compared to existing approaches, linking genes that share diverse functional relationships, including co-complex and shared bioprocess annotation. BIONIC can integrate networks in a fully unsupervised manner if functional gene annotations are not available, and it can also leverage available annotations in a semi-supervised manner. BIONIC is scalable in both size and quantity of the input networks, making it feasible to integrate numerous networks on the scale of the human genome. To demonstrate the utility of BIONIC in identifying novel biology, we predicted essential gene chemical-genetic interactions from a small set of diagnostic non-essential gene profiles in yeast, and experimentally validated these predictions. BIONIC correctly predicted many chemical-genetic interactions, and it correctly predicted genes that are required for proper β-1,6-glucan synthesis as significant interactions with the bioactive compound pseudojervine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».