転送オルソロジーネットワーク

この論文では、クロス種の転送学習のために設計された新しいニューラルネットワークアーキテクチャ「転送オルソロジーネットワーク（TRON）」を提案しています。TRONは、種間のオルソログ関係をバイパートグラフとして表現し、それを利用して知識の移転を誘導します。具体的には、発現データから表現型を予測する事前にトレーニングされたフィードフォワードニューラルネットワークの前に、バイアダジェンシーマトリックスによってマスクされた重みを持つ学習された種変換レイヤーを追加します。これにより、源種からターゲット種の遺伝子空間へ遺伝子発現をマッピングする線形変換を学習し、知識の効率的な移転が可能となります。この変換レイヤーで学習された重みは、機能的オルソロジーの解釈に貢献し、種間における遺伝子の表現型への影響を理解する手助けになります。TRONは生物学的に根拠のある解釈可能なアプローチを提供し、利用可能なトランスクリプトームデータの効果的な活用を促進します。現在、TRONアーキテクチャの実験的検証のためにクロス種間のトランスクリプトーム及び表現型データを収集しています。