Bakgrund: Inbäddning tekniker för att omvandla högdimensionella glesa data till lågdimensionella distribuerade representationer har blivit allt populärare inom olika forskningsområden. I djupt lärande modeller, inbäddning används ofta och visat sig vara mer effektiv än naiv binär representation. Men ändå har inga försök gjorts att bädda in mycket glesa mutationsprofiler i tätt fördelade representationer. Eftersom binär representation inte fångar biologiska sammanhang, är dess användning begränsad i många tillämpningar såsom upptäcka nya förare mutationer. Dessutom är utbildning distribuerade representationer av mutationer utmanande på grund av en relativt liten mängd tillgängliga biologiska data jämfört med den stora mängden text corpus data i text mining fält. Metoder: Vi introducerar Mut2Vec, en ny beräkningsrörledning som kan användas för att skapa en distribuerad representation av cancerartade mutationer. Mut2Vec är utbildad på cancerprofiler med Skip-Gram eftersom cancer kan kännetecknas av en serie av samtidiga mutationer. Vi utökade också vår pipeline med befintlig information i den biomedicinska litteraturen och protein-protein interaktion nätverk för att kompensera för databrist. Resultat: För att utvärdera våra modeller utförde vi två experiment som involverade följande uppgifter: a) visualisering av förare och passagerarmutationer, b) identifiering av nya förarmutationer med hjälp av en klustermetod. Vår visualisering visade en tydlig skillnad mellan passagerarmutationer och förarmutationer. Vi fann också förarmutationskandidater och bevisade att dessa var verkliga förarmutationer baserade på vår litteraturundersökning. De pre-tränade mutationsvektorerna och kandidatdrivarmutationerna finns tillgängliga för allmänheten på http://infos.korea.ac.kr/mut2vek. Vi introducerar Mut2Vec som kan användas för att generera distribuerade representationer av mutationer och experimentellt validera effekten av de genererade mutation representationerna. Mut2Vec kan användas i olika djupinlärning tillämpningar såsom cancer klassificering och läkemedelskänslighet förutsägelse. Mutation representation av enkla binära värden (t.ex., varje befintlig mutation ges ett värde på 1; om en mutation inte finns, det ges ett värde på noll) har ofta använts i olika maskininlärning modeller utformade för canceranalys. Eftersom binär representation inte fångar upp mutationssammanhang (t.ex., mutationer
Ett nyligen utfört arbete kartor muterade gener istället för tumören prover till en lägre dimension med hjälp av djupinlärning tekniker för att lära sig en distribuerad representation REF.
Mut2Vec: distributed representation of cancerous mutations
{'venue': 'BMC Medical Genomics', 'journal': 'BMC Medical Genomics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}