scGRIP: a graph-based explainable AI framework for single-cell multi-omics Gene Regulatory Inference with Prior Knowledge
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Multi-omics sequencing technologies can jointly measure transcriptome and chromatin accessibility at the single-cell resolution. This enables inference of gene regulatory networks (GRNs) at the cellular level, thereby elucidating high-resolution differential GRNs associated with diseases. However, existing methods lack interpretability and scalability. We present single-cell Gene Regulatory Inference with Prior knowledge (scGRIP), a graph variational autoencoder with 3 technical contributions. First, we treat transcription factors (TF), target genes (TG), and regulatory elements (RE) as nodes and their potential TF-RE and RE-TG interactions as edges using a prior cis-regulatory knowledge graph. Second, we tokenize the single-cell chromatin accessibility and gene expression with a shared codebook to compute cell-specific feature embedding. Third, we incorporate a GraphSHAP technique to infer GRN edge attribution at the single-cell level. scGRIP, evaluated against existing regulatory inference frameworks such as LINGER and scGLUE, demonstrates that integrating prior regulatory knowledge yields regulatory interaction features that improve discrimination of cell types and disease conditions. In particular, scGRIP identified coordinated activation of immune signaling, amyloid-related responses, and downstream target gene programs. The inferred GRNs for Alzheimer’s disease were supported by functional enrichment analyses and independent reference dataset.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».