ライブ プレビュー丨清華大学博士研究員 Li Yuzhe が Cell/Nature サブジャーナル論文を詳細に説明し、ゲノミクスにおける AI の応用を探ります
生放送「Meet AI4S」第2弾は8月21日19時よりスタート！ HyperAI は、清華大学 Zhang Qiangfeng 研究室の博士研究員である Li Yuzhe 氏を招待し、空間トランスクリプトミクスおよび単一細胞オミクス研究における AI 手法を共有できることを光栄に思います。
筆頭著者であるLi Yuzhe博士の研究成果「細胞間相互作用を意識した細胞埋め込みによる単一細胞解像度空間トランスクリプトミクスデータにおける組織モジュール発見」がCell Systemsに掲載されました。さらに、この研究で提案された革新的な手法であるグラフ オートエンコーダー深層学習フレームワークに基づく人工知能アルゴリズム SPACE についても紹介します。
また、Li Yuzhe博士が研究に参加した変分オートエンコーダ深層学習フレームワークに基づく人工知能アルゴリズム スケーレックス、この研究は、「異種データセットを共通の細胞埋め込み空間に投影することによるオンライン単一細胞データ統合」というタイトルで Nature Communications にも掲載されました。彼はまた、生放送中にこの結果に関する研究アイデアを共有します。
イベント詳細
トピックを共有する
ゲノミクスにおける AI アプリケーションの探索: 空間トランスクリプトーム データ表現アルゴリズム SPACE を例に挙げる
内容紹介
ライフサイエンス研究と人工知能 (AI) 技術の急速な発展に伴い、生物医学研究における AI の役割はますます重要になり、「科学のための AI」という新しい横断的研究パラダイムが生まれています。
このライブブロードキャストでは、ゲノミクス研究、主に空間トランスクリプトミクスおよび単一細胞オミクス研究における人工知能手法を共有します。
視聴者のメリット
1. ゲノミクス研究における人工知能手法の開発プロセスと最先端の進歩について予備的に理解します。
2. 生成モデルに基づく単一細胞オミクスデータ統合アルゴリズム SCALEX を理解します。
3. 空間トランスクリプトーム データ表現アルゴリズム SPACE とグラフ ニューラル ネットワークに基づく細胞コミュニティの概念を理解します。
論文レビュー
HyperAI は以前、筆頭著者である Li Yuzhe 博士による研究論文「細胞間相互作用を認識した細胞埋め込みによる単一細胞解像度の空間トランスクリプトミクス データにおける組織モジュールの発見」を解釈し、共有しました。
研究のハイライト
* 単一細胞解像度で空間トランスクリプトームデータから空間細胞の種類を識別し、組織モジュールを発見できる空間トランスクリプトームデータ人工知能解析ツール SPACE を開発しました。
* SPACE は、特に複数の細胞型を含む複雑な組織において、細胞型の識別と組織モジュールの発見において他のツールよりも大幅に優れています。
* SPACE は、細胞コミュニティ、つまり、構成細胞タイプと識別可能な境界が比較的均一な空間分布を持つ組織モジュールを定義および発見します。
* 細胞コミュニティは、それを構成する細胞間の同様の相互作用のネットワークによって定義され、これを使用してリガンド受容体ベースの細胞コミュニケーション推論を最適化することができます。
*SPACE は、空間的に近い細胞間の相互作用が細胞の種類や組織モジュールの生物学的機能にどのような影響を与えるかを理解するための大規模な空間トランスクリプトーム研究に使用できます。
データセットの取得
SPACE の機能を検証するために、研究では複数のデータ セットが使用されました。 ダウンロード アドレス:
モデルアーキテクチャ: 細胞間相互作用の知覚に基づく細胞埋め込みのモデル
SPACE は、グラフ オートエンコーダー フレームワークを使用して、各細胞自身の遺伝子発現情報と、空間トランスクリプトーム データ内の空間的に隣接する細胞との相互作用情報を記述する低次元の細胞埋め込みを学習します (そのため、「細胞埋め込み」という用語は、「細胞間相互作用を意識した細胞」です)埋め込み。この細胞の埋め込みに基づいて、SPACE はクラスタリング アルゴリズムを使用して空間細胞のサブタイプを特定し、組織モジュールを発見します。
アーキテクチャの観点から見ると、SPACE モデルは、エンコーダー (3 層のグラフ アテンション ネットワーク)、近接グラフ デコーダー、および遺伝子発現デコーダーの 3 つの部分で構成されます。次の図は、モデルの全体的なフレームワークを示しています。
性能評価
※SPACEは、STデータセットの空間情報に基づいて、生物学的に異なる空間情報を持つ細胞種を識別することができます。
* SPACE は、ST データから空間的に有益な細胞タイプを区別するために現在利用可能なツールよりも優れています。
* SPACE は、モジュールの発見を整理する点で最先端のツールを上回ります。
清華大学張強峰研究室
Zhang Qiangfeng の研究室は清華大学生命科学部に所属しており、清華大学と北京大学の生命科学共同センターおよび北京構造生物学先端イノベーションセンターの重要な構成要素でもあります。
研究室では、構造生物学、ゲノミクス、機械学習、ビッグデータ解析などの学際的な分野に焦点を当て、構造生物学とシステム生物学の融合、計算と実験を組み合わせた手法の開発と利用、生物学の解釈を主な研究方向としています。高分子（タンパク質、RNA、DNAなど）の構造と機能の関係、相互作用ネットワークの再構築、タンパク質やRNAの構造変化と高分子相互作用の異常に関連する複雑な疾患（がんや感染症など）の発症メカニズムの解明そして考えられる治療法。
この研究室には、研究者の最先端研究を推進するための独自のタンパク質および RNA 構造モデリング、次世代シーケンシングに基づく RNA 構造測定、ハイスループットの RNA-タンパク質相互作用検出技術、強力なコンピューティングおよび実験プラットフォームが備わっています。
AI4S ライブ シリーズを紹介します
HyperAI (hyper.ai) は、データサイエンス分野における中国最大の検索エンジンであり、AI for Science の最新の科学研究成果に焦点を当て、Nature や Science などのトップジャーナルの学術論文をリアルタイムで追跡しています。これまでに 100 件を超える AI for Science 論文の解釈を行っています。
さらに、中国で唯一の AI for Science オープンソース プロジェクト awesome-ai4s も運営しています。
* プロジェクトアドレス:
https://github.com/hyperai/awesome-ai4s
AI4S の普遍化をさらに促進し、学術機関の科学研究成果の普及障壁をさらに引き下げ、より幅広い業界の研究者、技術愛好家、産業界と共有するために、HyperAI は「Meet AI4S」ビデオ コラムを企画しました。 AI に深く関わっている人々を招待し、科学研究分野の研究者や関連部門を招待し、研究結果や方法論的アイデアをビデオの形式で共有し、科学研究の進歩の過程で AI 科学が直面する機会と課題について共同で議論します。 AI for Science の科学的普及と普及を促進します。