聯合軌跡和網絡推斷透過參考擬合

Conceptos Básicos

提出一種利用時間序列單細胞數據和基因敲除實驗,同時推斷細胞軌跡和基因調控網絡的方法。該方法基於最小化相對熵的原理,利用參考過程擬合觀測數據。

Resumen

本文提出了一種聯合推斷細胞軌跡和基因調控網絡的方法,稱為參考擬合。該方法受到基於熵正則最優運輸的軌跡推斷方法的啟發,利用參數化的參考過程來擬合觀測到的單細胞快照數據。

具體來說,作者考慮了線性Ornstein-Uhlenbeck過程作為參考過程,並在時間序列數據和基因敲除實驗的基礎上,聯合優化參考過程的參數和細胞軌跡的耦合分佈。這樣可以同時獲得細胞動態的軌跡和驅動這些動態的基因調控網絡。

作者首先在模擬系統上驗證了該方法的有效性。結果表明,即使只有少量基因敲除數據,也能大大提高網絡推斷的準確性。作者還將該方法應用於人源誘導多能幹細胞的CRISPR敲除時間序列數據集,獲得的網絡結構與已知的生物學先驗知識吻合,並優於僅使用野生型數據的情況。

總的來說,參考擬合方法能夠有效地利用時間序列和干擾實驗數據,同時推斷細胞動態軌跡和基因調控網絡,為理解複雜生物系統的動力學機制提供了新的計算工具。

Estadísticas

在非平衡Ornstein-Uhlenbeck過程中,參考擬合方法能夠準確恢復出相互作用矩陣的模式,而固定耦合的方法則無法捕捉到潛在的旋轉向量場。
在模擬的三分叉合成網絡中,使用參考擬合方法並結合基因敲除數據,可以獲得AUPR為0.84的網絡推斷準確度,而僅使用野生型數據時準確度下降到0.54。
在人源誘導多能幹細胞CRISPR敲除數據集中,參考擬合方法的AUPR為0.73,而不使用敲除數據時僅為0.29。

Citas

無

Ideas clave extraídas de

Joint trajectory and network inference via reference fitting

by Stephen Y Zh... a las arxiv.org 09-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.06879.pdf

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如何將參考擬合方法推廣到非線性動力學系統,以更好地描述真實生物網絡的複雜性?

要將參考擬合方法推廣到非線性動力學系統，可以考慮以下幾個策略。首先，應用非線性隨機微分方程（SDE）來描述系統的動力學行為。這可以通過擴展當前的線性奧恩斯坦-烏倫貝克（OU）過程，將其轉化為包含非線性項的模型，例如引入多項式或其他非線性函數來描述基因之間的相互作用。這樣的擴展將使得模型能夠捕捉到生物系統中常見的非線性特徵，如飽和效應和反饋回路。
其次，可以利用機器學習技術，特別是深度學習模型，來學習非線性動力學的參考過程。這些模型可以通過訓練來自觀察數據中提取複雜的模式，並生成更準確的動力學描述。這樣的結合將使參考擬合方法能夠更靈活地適應不同的生物系統，從而提高網絡推斷的準確性。
最後，考慮到非線性系統的多樣性，應該設計一個自適應的參考擬合框架，能夠根據數據的特徵自動調整模型的結構和參數。這樣的框架可以通過交互式學習和增量式優化來實現，從而在面對複雜的生物網絡時，保持高效和準確的推斷能力。

除了基因敲除,還有哪些干擾實驗可以用於輔助網絡推斷,如何將它們整合到參考擬合框架中?

除了基因敲除，還有多種干擾實驗可以用於輔助網絡推斷，例如基因過表達、RNA干擾（RNAi）、小分子抑制劑的使用以及CRISPR干擾技術。這些方法可以通過改變特定基因的表達水平或功能，來觀察其對整體系統行為的影響，從而提供有關基因間相互作用的額外信息。
在參考擬合框架中，這些干擾實驗的數據可以通過修改參考動力學模型來整合。例如，對於基因過表達，可以調整參考過程中的相互作用矩陣，以反映基因的增強效應。對於RNA干擾，則可以在模型中引入相應的抑制項，來模擬基因表達的降低。這樣的整合不僅能夠提高網絡推斷的準確性，還能夠幫助識別關鍵的調控元件和潛在的治療靶點。
此外，這些干擾實驗的結果可以用於優化參考擬合的正則化項，通過引入額外的約束條件來提高模型的穩定性和可解釋性。這樣的策略將使得參考擬合方法在面對複雜的生物系統時，能夠更有效地利用多種干擾數據，從而增強網絡推斷的能力。

參考擬合方法是否可以應用於其他領域的動力學系統推斷,如神經元網絡或社會網絡?

參考擬合方法確實可以應用於其他領域的動力學系統推斷，包括神經元網絡和社會網絡。在神經元網絡中，參考擬合方法可以用來推斷神經元之間的相互作用，通過分析神經元的活動模式和突觸強度的變化，來重建神經網絡的結構和功能。這可以幫助研究人員理解神經系統的動態行為，並揭示與神經疾病相關的機制。
在社會網絡中，參考擬合方法可以用於分析個體之間的互動和影響力，通過觀察社會行為的變化來推斷社會結構的演變。這種方法可以幫助識別關鍵的社會影響者，並理解信息在社會網絡中的傳播機制。
為了使參考擬合方法在這些領域中有效，可能需要根據特定的系統特徵進行調整。例如，在神經元網絡中，可能需要考慮時間延遲和非線性效應，而在社會網絡中，則可能需要考慮個體的異質性和社會動態的複雜性。通過這些調整，參考擬合方法可以成為一個強大的工具，用於推斷和理解各種動力學系統的行為。