Graph Representation Learning Strategies for Omics Data: A Case Study on Parkinson’s Disease

要約

オミクスデータ分析は複雑な疾患を研究するために不可欠ですが、その高次元性と不均一性は古典的な統計および機械学習の手法に課題をもたらします。
グラフ ニューラル ネットワークは有望な代替手段として浮上していますが、現実世界の生物医学的課題におけるグラフ ニューラル ネットワークの設計と最適化の最適な戦略は依然として不明です。
この研究では、パーキンソン病サンプルと対照サンプルからのハイスループット生物学的データを使用して、症例対照分類のためのさまざまなグラフ表現学習モデルを評価します。
サンプル類似性ネットワークと、タンパク質間相互作用や代謝物間相互作用 (PPI、MMI) などの分子相互作用ネットワークから得られたトポロジーを比較します。
グラフ畳み込みネットワーク (GCN)、チェビシェフ スペクトル グラフ畳み込み (ChebyNet)、およびグラフ アテンション ネットワーク (GAT) は、グラフ トランスフォーマー、グラフ U-net などの高度なアーキテクチャ、および多層パーセプトロン (MLP) などの単純なモデルと並行して評価されます。
これらのモデルは、トランスクリプトミクス データとメタボロミクス データに個別に体系的に適用されます。
私たちの比較分析は、オミクスデータからパターンを抽出する際のさまざまなアーキテクチャの利点と限界を浮き彫りにし、生物医学研究におけるより正確で解釈可能なモデルへの道を開きます。

要約(オリジナル)

Omics data analysis is crucial for studying complex diseases, but its high dimensionality and heterogeneity challenge classical statistical and machine learning methods. Graph neural networks have emerged as promising alternatives, yet the optimal strategies for their design and optimization in real-world biomedical challenges remain unclear. This study evaluates various graph representation learning models for case-control classification using high-throughput biological data from Parkinson’s disease and control samples. We compare topologies derived from sample similarity networks and molecular interaction networks, including protein-protein and metabolite-metabolite interactions (PPI, MMI). Graph Convolutional Network (GCNs), Chebyshev spectral graph convolution (ChebyNet), and Graph Attention Network (GAT), are evaluated alongside advanced architectures like graph transformers, the graph U-net, and simpler models like multilayer perceptron (MLP). These models are systematically applied to transcriptomics and metabolomics data independently. Our comparative analysis highlights the benefits and limitations of various architectures in extracting patterns from omics data, paving the way for more accurate and interpretable models in biomedical research.

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