Motivering: Förståelse av proteiners funktioner i specifika mänskliga vävnader är avgörande för insikter i sjukdomsdiagnostik och terapier, men förutsägelse av vävnadsspecifika cellulära funktioner är fortfarande en kritisk utmaning för biomedicin. Här presenterar vi OhmNet, en hierarki-medveten oövervakad nod funktion lärande för flera lager nätverk. Vi bygger ett nätverk där varje lager representerar molekylära interaktioner i olika mänskliga vävnader. OhmNet lär sig sedan automatiskt en kartläggning av proteiner, representerade som noder, till en neural inbäddning baserad låg-dimensionellt utrymme av funktioner. OhmNet uppmuntrar delning av liknande funktioner bland proteiner med liknande nätverk kvarter och bland proteiner aktiverade i liknande vävnader. Algoritmen generaliserar tidigare arbete, som i allmänhet ignorerar relationer mellan vävnader, genom att modellera vävnadsorganisation med en rik flerskalig vävnadshierarki. Vi använder OhmNet för att studera multicellulär funktion i ett flerlagers proteininteraktion nätverk av 107 mänskliga vävnader. I 48 vävnader med kända vävnadsspecifika cellulära funktioner, ger OhmNet mer exakta förutsägelser av cellulär funktion än alternativa metoder, och genererar också mer exakta hypoteser om vävnadsspecifika proteinåtgärder. Vi visar att med hänsyn till vävnadshierarkin leder till förbättrad prediktiv kraft. Anmärkningsvärt visar vi också att det är möjligt att utnyttja vävnadshierarkin för att effektivt överföra cellfunktioner till en funktionellt okaraktäriserad vävnad. Sammantaget går OhmNet från platta nätverk till flerskaliga modeller som kan förutsäga en rad fenotyper som spänner över cellulära delsystem. Tillgänglighet: Källkod och datauppsättningar finns tillgängliga på http://snap.stanford.edu/ohmnet.
Studien gjord av Zitnik et al. REF förlängde node2vek-algoritmen i ett flerskiktsnätverk som heter OhmNet, där varje skikt representerar molekylära interaktioner i olika mänskliga vävnader och rapporterade exakta förutsägelser för vävnadscellulära funktioner.
Predicting multicellular function through multi-layer tissue networks
{'venue': 'Bioinformatics 2017, 33 (14): i190-i198', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Biology', 'Mathematics']}