Enhanced Gene Selection in Single-Cell Genomics: Pre-Filtering Synergy and Reinforced Optimization

要約

単一細胞ゲノミクスの最近の進歩により、複雑な生物学的データを効果的に解釈するための遺伝子パネル選択の精度が必要になります。
これらの方法は、特定の分析タスクに大きく貢献する最も有益な遺伝子に焦点を当てることで、scRNA-seq データの分析を合理化することを目的としています。
従来の選択方法は専門分野の知識、埋め込まれた機械学習モデル、またはヒューリスティックベースの反復最適化に依存することが多く、偏りや非効率が生じやすく、重要なゲノムシグナルがわかりにくくなる可能性があります。
従来の手法の限界を認識し、洗練された戦略でこれらの制約を克服することを目指しています。
この研究では、単一細胞ゲノミクスにおけるクラスター化タスクに適用できる反復遺伝子パネル選択戦略を紹介します。
私たちの方法は、他の遺伝子選択アルゴリズムからの結果を独自に統合し、フレームワークの効率を高めるための探索空間の最初のガイドとして貴重な予備境界または事前知識を提供します。
さらに、強化学習 (RL) における探索プロセスの確率的性質と、報酬ベースのフィードバックによる継続的な最適化の機能を組み込みます。
この組み合わせにより、初期境界に固有のバイアスが軽減され、RL の適応性が利用されて、遺伝子パネルの選択が動的に精緻化され、標的化されます。
私たちの方法の有効性を説明するために、詳細な比較実験、ケーススタディ、および視覚化分析を実施しました。

要約(オリジナル)

Recent advancements in single-cell genomics necessitate precision in gene panel selection to interpret complex biological data effectively. Those methods aim to streamline the analysis of scRNA-seq data by focusing on the most informative genes that contribute significantly to the specific analysis task. Traditional selection methods, which often rely on expert domain knowledge, embedded machine learning models, or heuristic-based iterative optimization, are prone to biases and inefficiencies that may obscure critical genomic signals. Recognizing the limitations of traditional methods, we aim to transcend these constraints with a refined strategy. In this study, we introduce an iterative gene panel selection strategy that is applicable to clustering tasks in single-cell genomics. Our method uniquely integrates results from other gene selection algorithms, providing valuable preliminary boundaries or prior knowledge as initial guides in the search space to enhance the efficiency of our framework. Furthermore, we incorporate the stochastic nature of the exploration process in reinforcement learning (RL) and its capability for continuous optimization through reward-based feedback. This combination mitigates the biases inherent in the initial boundaries and harnesses RL’s adaptability to refine and target gene panel selection dynamically. To illustrate the effectiveness of our method, we conducted detailed comparative experiments, case studies, and visualization analysis.

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