Articles 290  till VOL.15 NO.4  till APRIL 2018  till nAture methods Även artificiella neurala nätverk är kraftfulla klassificerare, deras inre strukturer är svåra att tolka. Inom life sciences ger omfattande kunskap inom cellbiologi en möjlighet att designa synliga neurala nätverk (Vnns) som kopplar modellens inre funktioner till verkliga system. Här utvecklar vi dcell, en Vnn inbäddad i den hierarkiska strukturen av 2 526 delsystem som består av en eukaryotisk cell (http://d-cell.ucsd.edu/). Utbildad på flera miljoner genotyper simulerar dcell celltillväxt nästan lika exakt som laboratorieobservationer. Under simuleringen inducerar genotyper mönster av delsystemsaktiviteter, vilket gör det möjligt att i silico-undersökningar av de molekylära mekanismer som ligger till grund för genotyp-fenotypbindningar. Dessa mekanismer kan valideras, och många är oväntade; vissa styrs av boolesk logik. Totalt fångas 80 % av betydelsen för tillväxtprognoser av 484 delsystem (21 %), vilket återspeglar uppkomsten av en komplex fenotyp. dcell ger en grund för avkodning av genetiken i sjukdom, läkemedelsresistens och syntetiskt liv. Djupt lärande har revolutionerat området artificiell intelligens genom att göra det möjligt för maskiner att utföra mänskliga aktiviteter som att se, lyssna och tala 1-6. Sådana system är konstruerade från många skikt, "djup", artificiella neurala nätverk (ANNs) inspirerade av faktiska neurala nätverk i hjärnan och hur de bearbetar mönster. Funktionen av ANN skapas under en träningsfas, där modellen lär sig att fånga så exakt som möjligt rätt svar, eller utgång, som bör returneras för varje exempel inmatningsmönster. På så sätt lär sig maskinseendet att känna igen föremål som hundar, människor och ansikten, och maskinspelare lära sig att skilja bra från dåliga rörelser i partier som schack och Go 7. I moderna ANN-arkitekturer är kopplingarna mellan nervceller och deras styrkor föremål för omfattande matematisk optimering, vilket leder till tätt insnärjda nätverksstrukturer som varken är bundna till ett verkligt fysiskt system eller baserade på mänskligt resonemang. Följaktligen är det typiskt svårt att förstå hur en viss uppsättning nervceller förhåller sig till systemfunktionen. Till exempel, AlphaGo slår topp mänskliga spelare 7, men undersökning av dess underliggande nätverk ger lite insikt i reglerna bakom sina rörelser eller hur dessa kodas av neuroner. Dessa är så kallade svarta rutor 8, där input-output funktionen exakt modellerar ett faktiskt system, men den interna strukturen gör inte (Fig. 1a).............................................................................................. Sådana modeller, även om de utan tvivel är användbara, är otillräckliga i de fall där simulering behövs inte bara av systemfunktionen utan också av systemstrukturen. I synnerhet försöker många tillämpningar inom biologi och medicin att modellera både funktionellt utfall och de mekanismer som leder till detta resultat så att dessa kan förstås och manipuleras genom läkemedel, gener eller miljö. Här rapporterar vi DCell, en tolkningsbar eller "synlig" neurala nätverk (VNN) simulerar en grundläggande eukaryotic cell. Denna modells struktur är formulerad utifrån omfattande förkunskaper om cellens hierarki av delsystem som dokumenterats för den spirande jästen Saccharomyces cerevisiae. Denna kunskap hämtas från någon av två källor: Gene Ontology (GO), en litteratur-kurerad referensdatabas från vilken vi extraherade 2 526 cellulära delsystem (intracellulära komponenter, processer eller funktioner) 9; eller Clique-eXtrakted Ontology (CliXO), en alternativ ontologi av liknande storlek som härleds från storskaliga molekylära dataset snarare än litteratur kuration 10, 11. Medan CliXO och GO överlappar i 38% av delsystemen, en del i CliXO är uppenbara i storskaliga datamängder men ännu inte karakteriseras i litteratur, medan en del i GO är dokumenterade i litteraturen men svåra att identifiera i big data. Subsystem i dessa ontologier är sammankopplade genom hierarkiska relationer mellan föräldrar och barn av medlemskap eller inneslutning. Sådana hierarkier bildar en naturlig bro från variationer i genotyp, på skalan av nukleotider och gener, till variationer i fenotyp, på skalan av celler och organismer 12, 13. DCells funktion inlärs under en utbildningsfas där störningar i gener sprids genom hierarkin för att påverka moderdelsystem som innehåller dem, vilket ger upphov till funktionella förändringar i proteinkomplex, biologiska processer, organeller och slutligen ett förutsagt svar på cellnivå.
DCell konstruerar ett flerskikts neuralt nätverk baserat på omfattande tidigare biologisk kunskap för att simulera tillväxten av en eukaryotic cell REF.
Using deep learning to model the hierarchical structure and function of a cell
{'venue': 'Nature Methods', 'journal': 'Nature Methods', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}