Cancergenometlas (TCGA) har profilerat över 10 000 tumörer över 33 olika cancertyper för många genomiska funktioner, inklusive genuttrycksnivåer. Gene uttryck mätningar fånga betydande information om tillståndet i varje tumör. Vissa klasser av djupa neurala nätverk modeller är kapabla att lära sig en meningsfull latent utrymme. Ett sådant latent utrymme skulle kunna användas för att utforska och generera hypotetiska genuttrycksprofiler under olika typer av molekylär och genetisk perturbation. Till exempel, man kan vilja använda en sådan modell för att förutsäga en tumörs svar på specifika terapier eller för att karakterisera komplexa genuttryck aktiveringar som finns i olika proportioner i olika tumörer. Variala autokodrar (VAE) är ett djupt neuralt nätverk som kan generera meningsfulla latenta utrymmen för bild- och textdata. I detta arbete försökte vi avgöra i vilken utsträckning en VEA kan tränas för att modellera cancergenuttryck, och om en sådan VEA skulle fånga biologiskt relevanta egenskaper. I följande rapport introducerar vi en VAE utbildad på TCGA pan-cancer RNA-seq data, identifiera specifika mönster i VAE kodade funktioner, och diskutera potentiella fördelar med tillvägagångssättet. Vi namnger vår metod "Tybalt" efter en suggestiv, kattliknande karaktär som sätter en kaskadkedja av händelser i rörelse i Shakespeares "Romeo och Julia". Ur ett systembiologiskt perspektiv kunde Tybalt en dag hjälpa till vid stratifiering av cancer eller förutsäga specifika aktiverade uttrycksmönster som skulle vara ett resultat av genetiska förändringar eller behandlingseffekter.
I REF, är variations autoencoders bygger på Cancer Genome Atlas (TCGA) data uppsättningar av genomiska funktioner profilerade över olika cancertyper.
Extracting a biologically relevant latent space from cancer transcriptomes with variational autoencoders
{'venue': 'PSB', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}