Вывод GRN на основе причинно-следственного анализа с использованием графовых нейронных сетей

Генные регуляторные сети (GRN) — это сети, описывающие регуляторные механизмы генов в клеточных системах. Они важны для понимания клеточных процессов и молекулярных взаимодействий, определяющих фенотипы клеток. Транскрипционная регуляция — распространённый тип регуляции экспрессии генов, при котором транскрипционные факторы (TF) контролируют активность генов-мишеней (TG).

Ключевая задача при выводе GRN — установить причинно-следственные, а не просто корреляционные связи между компонентами системы. Поэтому вывод GRN с точки зрения причинности важен для понимания механизмов, управляющих динамикой клеточных систем.

В журнале Quantitative Biology опубликован метод GRINCD ("Gene Regulatory Network Inference based on Causal Discovery Integrating with Graph Neural Network"). Он использует обучение графовым представлениям и причинно-следственному асимметричному обучению, учитывая как линейные, так и нелинейные регуляторные отношения.

Как работает GRINCD:

• Применяет ансамблевое обучение для предсказания причинной регуляции каждой пары «регулятор-мишень» на основе аддитивной моделей шума (ANM).
• Входными данными для ANM служат высококачественные представления каждого гена, сгенерированные графовой нейронной сетью (Graph Neural Network).
• Для получения представления каждого узла (гена) GRINCD использует случайные блуждания и распределение степеней узлов для генерации меток рёбер, которые затем подаются на двухслойный GraphSAGE, связанный с бинарным классификатором.

Результаты:

• GRINCD демонстрирует оптимальную производительность на нескольких наборах данных по различным метрикам оценки.
• Метод способен предсказывать регуляторные отношения не только между TF и TG, но и между TF и TF, что недостижимо для обобщённых корреляционных методов.
• В качестве практического применения анализ существенных изменений в регуляторных связях при прогрессировании заболевания позволил GRINCD выявить ключевые потенциальные регуляторы, которые управляют переходом от воспаления толстой кишки к раку толстой кишки.