成都j网站制作,北辰集团网站建设,wordpress可以做网页吗,教育培训机构官网1.论文原名#xff1a;Inference of gene regulatory networks based on directed graph convolutional networks
2.发表日期#xff1a;2024 DGCGRN框架 中心节点和节点的构建 局部增强策略
1. 问题背景
在基因调控网络中#xff0c;许多节点的连接度较低#xff08;即…1.论文原名Inference of gene regulatory networks based on directed graph convolutional networks
2.发表日期2024 DGCGRN框架 中心节点和节点的构建 局部增强策略
1. 问题背景
在基因调控网络中许多节点的连接度较低即低度节点这些节点在图结构中包含的信息较少。传统的图神经网络GNN在处理这类低度节点时可能会因为缺乏足够的邻域信息而导致特征表达能力不足进而影响整体的预测性能。因此需要一种方法来增强这些低度节点的特征表示。
2. 局部增强策略的核心思想
局部增强策略的核心是通过生成模型CVAE为低度节点生成额外的邻域特征从而增强其特征表达能力。具体来说该策略利用节点的局部结构信息和特征分布生成与中心节点特征相关的邻域节点特征。这种方法可以在不改变整体图结构的前提下为低度节点提供更丰富的特征信息。 3. 条件变分自编码器CVAE
CVAE是一种生成模型结合了变分自编码器VAE和条件生成对抗网络GAN的思想。它通过编码器将输入数据编码为潜在空间的分布然后通过解码器生成新的数据。在DGCGRN中CVAE被用于生成邻域节点的特征具体步骤如下 局部增强策略的优势 针对性增强低度节点通过生成邻域特征为低度节点提供额外的特征信息增强其在图神经网络中的表达能力。 保留局部结构信息CVAE在生成邻域特征时考虑了中心节点的特征分布因此生成的特征与局部结构相关能够更好地保留图的局部信息。 提升模型性能通过增强低度节点的特征模型能够更准确地捕捉节点间的调控关系从而提升GRN推断的整体性能。
序列特征提取
1. 序列特征提取模块的背景和动机
在基因调控网络GRN推断中基因表达数据通常是主要的输入特征。然而基因表达数据的维度可能较低尤其是在处理真实生物数据时。此外基因表达数据只能反映基因在特定条件下的表达水平而无法提供基因序列本身的结构信息。这些结构信息对于理解基因的调控机制至关重要因为基因序列中的某些模式如转录因子结合位点直接影响基因的调控。
因此DGCGRN引入了序列特征提取模块通过从基因序列中提取额外的特征来补充基因表达数据。这些序列特征不仅能够提供基因序列的结构信息还能增强模型对基因调控关系的推断能力。
2. 序列特征提取模块的实现细节
序列特征提取模块主要通过两种方法提取序列特征 隐藏特征提取Hidden Features Extraction使用双向门控循环单元Bi-GRU模型提取基因序列的隐藏特征。 理化特征计算Physicochemical Features Calculation计算基因序列的物理化学性质如Z-curve、GC含量、AT/GC比等。
2.1 隐藏特征提取Hidden Features Extraction
2.1.1 Bi-GRU模型
Bi-GRU双向门控循环单元是一种基于循环神经网络RNN的模型能够处理序列数据的时间依赖性和上下文信息。Bi-GRU通过双向处理输入序列能够捕捉序列的前向和后向依赖关系从而提取更全面的特征。 输入基因序列被分割成多个k-mer片段长度为k的子序列每个k-mer片段通过one-hot编码表示。 处理Bi-GRU模型对这些k-mer片段进行处理提取隐藏特征。 输出Bi-GRU模型输出每个基因序列的隐藏特征向量。
具体步骤 k-mer分割将基因序列分割成多个长度为k的子序列k-mer片段。例如对于一个基因序列“ATGCGT”如果k3则分割为“ATG”、“TGC”、“GCG”、“CGT”。 One-hot编码将每个k-mer片段通过one-hot编码表示。例如对于4个核苷酸A、C、G、T每个核苷酸可以用一个4维的向量表示。 Bi-GRU处理将编码后的k-mer片段输入到Bi-GRU模型中提取隐藏特征。
示例 假设基因序列“ATGCGT”被分割成3-mer片段“ATG”、“TGC”、“GCG”、“CGT”每个片段通过one-hot编码表示后输入到Bi-GRU模型中最终输出一个隐藏特征向量。 基于有向图卷积网络的GRN预测
1. 有向图卷积网络DGCN的背景和动机
1.1 传统GCN的局限性
传统的图卷积网络GCN主要用于处理无向图数据。在无向图中边没有方向因此GCN通过聚合邻域节点的信息来更新节点的特征表示。然而在基因调控网络GRN中调控关系是有方向的例如转录因子A调控基因B但基因B不一定调控转录因子A。如果直接将无向图的处理方法应用于有向图会丢失调控关系的方向性信息从而影响推断的准确性。
1.2 DGCN的优势
DGCN通过引入有向图的处理机制能够直接处理有向图数据保留调控关系的方向性。具体来说DGCN通过定义一阶和二阶邻近矩阵能够更好地捕捉节点之间的直接和间接调控关系从而提高GRN推断的准确性。 4. GRN预测模块的流程
基于DGCN的GRN预测模块的完整流程如下 输入特征将增强后的节点特征包括基因表达特征、序列特征和局部增强特征作为输入。 图卷积操作通过DGCN的谱卷积操作结合一阶和二阶邻近矩阵更新节点的特征表示。 动态更新策略在每次迭代中根据预测的调控关系更新边的权重生成新的加权图。 输出预测结果最终模型输出节点之间的调控关系预测结果包括调控关系的存在概率和方向。 5. DGCN的优势和作用
5.1 保留调控关系的方向性
DGCN通过处理有向图数据保留了基因调控关系的方向性从而提高了GRN推断的准确性。
5.2 捕捉直接和间接调控关系
通过定义一阶和二阶邻近矩阵DGCN能够捕捉节点之间的直接和间接调控关系从而更好地理解基因调控网络的全局结构。
5.3 动态更新策略
动态更新策略使模型能够根据每次迭代的结果调整图结构从而更好地捕捉节点之间的调控关系进一步提高模型的预测性能。
细节补充动态更新策略
1. 动态更新策略的背景和动机
在传统的图神经网络GNN中图结构通常是静态的即边的权重在训练过程中不会改变。然而在基因调控网络GRN推断中调控关系的强度可能因节点之间的相互作用而有所不同。静态图结构无法有效捕捉这种动态变化从而限制了模型的预测能力。
为了解决这一问题DGCGRN引入了动态更新策略。该策略通过在每次迭代中更新边的权重使模型能够根据当前预测结果动态调整图结构从而更好地反映节点之间的调控关系强度。 3. 动态更新策略的作用和优势
3.1 提高预测准确性
通过动态更新边权重模型能够根据当前预测结果调整图结构从而更好地反映节点之间的调控关系强度。这有助于提高模型对调控关系的预测准确性。
3.2 捕捉动态变化
基因调控网络中的调控关系可能因环境变化或节点状态而有所不同。动态更新策略能够捕捉这种动态变化使模型在训练过程中不断优化图结构。
3.3 增强模型的适应性
动态更新策略使模型能够自适应地调整图结构从而更好地适应不同的数据集和调控关系模式。实验结果表明加入动态更新策略后模型的预测性能显著提升。
