清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

GMFGRN: a matrix factorization and graph neural network approach for gene regulatory network inference

计算机科学 推论 标杆管理 人工智能 图形 基因调控网络 规范化(社会学) 数据挖掘 机器学习 基因 生物 理论计算机科学 基因表达 遗传学 社会学 业务 营销 人类学
作者
Shuo Li,Yan Liu,Long-Chen Shen,Yunbo He,Jiangning Song,Dong‐Jun Yu
出处
期刊:Briefings in Bioinformatics [Oxford University Press]
卷期号:25 (2)
标识
DOI:10.1093/bib/bbad529
摘要

Abstract The recent advances of single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) have enabled reliable profiling of gene expression at the single-cell level, providing opportunities for accurate inference of gene regulatory networks (GRNs) on scRNA-seq data. Most methods for inferring GRNs suffer from the inability to eliminate transitive interactions or necessitate expensive computational resources. To address these, we present a novel method, termed GMFGRN, for accurate graph neural network (GNN)-based GRN inference from scRNA-seq data. GMFGRN employs GNN for matrix factorization and learns representative embeddings for genes. For transcription factor–gene pairs, it utilizes the learned embeddings to determine whether they interact with each other. The extensive suite of benchmarking experiments encompassing eight static scRNA-seq datasets alongside several state-of-the-art methods demonstrated mean improvements of 1.9 and 2.5% over the runner-up in area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) and area under the precision–recall curve (AUPRC). In addition, across four time-series datasets, maximum enhancements of 2.4 and 1.3% in AUROC and AUPRC were observed in comparison to the runner-up. Moreover, GMFGRN requires significantly less training time and memory consumption, with time and memory consumed <10% compared to the second-best method. These findings underscore the substantial potential of GMFGRN in the inference of GRNs. It is publicly available at https://github.com/Lishuoyy/GMFGRN.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
猪一号完成签到 ,获得积分10
8秒前
耍酷鼠标完成签到 ,获得积分10
9秒前
光亮乘云完成签到 ,获得积分10
35秒前
xgx984完成签到,获得积分10
44秒前
139完成签到 ,获得积分10
47秒前
小鱼女侠完成签到 ,获得积分10
52秒前
zzr完成签到 ,获得积分10
1分钟前
hope33完成签到,获得积分10
1分钟前
聪慧的凝海完成签到 ,获得积分10
1分钟前
呜呜呜完成签到 ,获得积分10
1分钟前
赘婿应助zzydada采纳,获得10
1分钟前
荔枝小妹完成签到 ,获得积分10
1分钟前
我有我风格完成签到 ,获得积分10
1分钟前
song完成签到 ,获得积分10
1分钟前
琦qi完成签到 ,获得积分10
1分钟前
LiChard完成签到 ,获得积分10
1分钟前
betty完成签到 ,获得积分10
2分钟前
个十百千萬完成签到 ,获得积分10
2分钟前
墨染应助tx采纳,获得30
2分钟前
奎奎完成签到 ,获得积分10
2分钟前
wang5945完成签到 ,获得积分10
2分钟前
刺眼的疼完成签到 ,获得积分10
2分钟前
落苏潮海完成签到 ,获得积分10
2分钟前
yaya完成签到 ,获得积分20
2分钟前
trial完成签到 ,获得积分10
2分钟前
tx完成签到,获得积分20
3分钟前
bkagyin应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
友好冷之应助科研通管家采纳,获得30
3分钟前
脑洞疼应助dxtmm采纳,获得10
3分钟前
xix完成签到 ,获得积分10
3分钟前
3分钟前
3分钟前
魏白晴完成签到,获得积分10
3分钟前
xzn1123完成签到 ,获得积分0
4分钟前
喜悦香萱完成签到 ,获得积分10
4分钟前
mrwang完成签到 ,获得积分10
4分钟前
阿狸完成签到 ,获得积分0
4分钟前
happy完成签到 ,获得积分10
4分钟前
dxtmm发布了新的文献求助10
4分钟前
wj完成签到 ,获得积分10
5分钟前
高分求助中
Teaching Social and Emotional Learning in Physical Education 900
Gymnastik für die Jugend 600
Chinese-English Translation Lexicon Version 3.0 500
Electronic Structure Calculations and Structure-Property Relationships on Aromatic Nitro Compounds 500
マンネンタケ科植物由来メロテルペノイド類の網羅的全合成/Collective Synthesis of Meroterpenoids Derived from Ganoderma Family 500
[Lambert-Eaton syndrome without calcium channel autoantibodies] 440
Plesiosaur extinction cycles; events that mark the beginning, middle and end of the Cretaceous 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 有机化学 工程类 生物化学 纳米技术 物理 内科学 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 电极 光电子学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 2384446
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2091317
关于积分的说明 5257975
捐赠科研通 1818215
什么是DOI,文献DOI怎么找? 906953
版权声明 559082
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 484280