Zusammenfassung - Plattform zur Repräsentation und Integration mehrmodaler molekularer Eintauchungen

Plattform zur Repräsentation und Integration mehrmodaler molekularer Eintauchungen

2025-07-10 01:18:50

{"Erika Yilin Zheng","Yu Yan","Baradwaj Simha Sankar","Ethan Ji","Steven Swee","Irsyad Adam","Ding Wang","Alexander Russell Pelletier","Alex Bui","Wei Wang","Peipei Ping"}

{q-bio.BM,cs.LG}

Die Plattform für die Repräsentation und Integration mehrmodaler molekularer Embeddings (PRISME) ist ein neues maschinelles Lernrahmenwerk, das darauf abzielt, die Integration und Bewertung molekularer Repräsentationen in verschiedenen biologischen Kontexten zu verbessern. Die Studie hebt die Einschränkungen bestehender molekularer Embedding-Methoden hervor, die oft auf spezifische Aufgaben oder Datenmodi beschränkt sind und zu einem mangelnden umfassenden Verständnis der Genfunktionen und Interaktionen führen. Um dies zu bewältigen, haben die Forscher PRISME vorgeschlagen, das einen Autoencoder verwendet, um mehrere molekulare Embeddings in eine einheitliche, niedrigdimensionale Repräsentation zu integrieren. Dieser Ansatz ermöglicht eine umfassendere Sicht auf molekulare Signale und erfasst intrinsische biologische Einsichten aus verschiedenen Datenmodi und Quellen. Die Studie hat ebenfalls eine angepasste Version der Singular Vector Canonical Correlation Analysis (SVCCA) eingeführt, um molekulare Embeddings zu vergleichen, die aus verschiedenen Datenquellen stammen. Diese Analyse zeigte, dass bestehende Embeddings weitgehend nicht übereinstimmende molekulare Signale erfassen, was den Wert der Embedding-Integration betont. PRISME wurde in verschiedenen Benchmark-Aufgaben validiert und zeigte eine konsistente Leistung, wobei individuelle Embedding-Methoden in der Wiedergabe fehlender Werte übertroffen wurden. Das Framework unterstützt eine umfassende Modellierung von Biomolekülen und fördert die Entwicklung robuster, breit anwendbarer mehrmodaler Embeddings, die für nachgelagerte biomedizinische Maschinenlernanwendungen optimiert sind. Die Studie betont die Bedeutung der Integration komplementärer Modalitäten, um hybride Repräsentationen zu konstruieren und hebt die potenziellen Vorteile von PRISME bei der Überwindung der Einschränkungen bestehender molekularer Embedding-Methoden hervor.