Forscher haben Annotatability eingeführt – ein leistungsstarkes neues Framework, um eine große Herausforderung in der biologischen Forschung zu bewältigen, indem sie untersuchen, wie künstliche neuronale Netze lernen, Genomdaten zu kennzeichnen. Genomdatensätze enthalten oft große Mengen annotierter Proben, aber viele dieser Proben sind entweder falsch oder mehrdeutig annotiert.
In Anlehnung an die jüngsten Fortschritte in den Bereichen Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision nutzte das Team künstliche neuronale Netze (ANNs) auf unkonventionelle Weise: Anstatt die ANNs nur zum Treffen von Vorhersagen zu verwenden, untersuchte die Gruppe die Schwierigkeit, mit der sie lernten um verschiedene biologische Proben zu kennzeichnen.
Ähnlich wie bei der Beurteilung, warum Schülern einige Beispiele schwerer fallen als anderen, nutzte das Team anschließend diese einzigartige Informationsquelle, um Nichtübereinstimmungen in Zellanmerkungen zu identifizieren, die Dateninterpretation zu verbessern und wichtige zelluläre Pfade aufzudecken, die mit Entwicklung und Krankheit zusammenhängen. Annotatability bietet eine genauere Methode zur Analyse genomischer Daten einzelner Zellen und bietet ein erhebliches Potenzial für die Weiterentwicklung der biologischen Forschung und längerfristig für die Verbesserung der Diagnose und Behandlung von Krankheiten.
Die von Jonathan Karin, Reshef Mintz, Dr. Barak Raveh und Dr. Mor Nitzan von der Hebrew University geleitete Studie veröffentlicht In Naturinformatikstellt ein neues Framework für die Interpretation von Einzelzellen- und räumlichen Omics-Daten durch Überwachung der Trainingsdynamik tiefer neuronaler Netze vor. Die Forschung zielt darauf ab, die inhärenten Mehrdeutigkeiten bei Zellanmerkungen zu beseitigen und bietet einen neuartigen Ansatz zum Verständnis komplexer biologischer Daten.
Einzelzell- und räumliche Omics-Daten haben unsere Fähigkeit zur Erforschung der Zellvielfalt und des Zellverhaltens bei Gesundheit und Krankheit verändert. Die Interpretation dieser hochdimensionalen Datensätze ist jedoch eine Herausforderung, vor allem aufgrund der Schwierigkeit, heterogenen Zellpopulationen diskrete und genaue Annotationen wie Zelltypen oder -zustände zuzuordnen. Diese Anmerkungen sind oft subjektiv, verrauscht und unvollständig, was es schwierig macht, aus den Daten aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.
Die Forscher entwickelten ein neues Framework, Annotatability, das dabei hilft, Fehlpaarungen in Zellannotationen zu identifizieren und biologische Datenstrukturen besser zu charakterisieren. Durch die Überwachung der Dynamik und Schwierigkeit des Trainings eines tiefen neuronalen Netzwerks anhand annotierter Daten identifiziert Annotatability Bereiche, in denen Zellanmerkungen mehrdeutig oder fehlerhaft sind. Der Ansatz beleuchtet auch intermediäre Zellzustände und die komplexe, kontinuierliche Natur der Zellentwicklung.
Im Rahmen der Studie führte das Team eine signalbewusste Methode zur Grapheneinbettung ein, die eine genauere nachgelagerte Analyse biologischer Signale ermöglicht. Diese Technik erfasst zelluläre Gemeinschaften, die mit Zielsignalen verbunden sind, und erleichtert die Erforschung zellulärer Heterogenität, Entwicklungspfade und Krankheitsverläufe.
Die Studie demonstriert die Anwendbarkeit von Annotatability auf eine Reihe von Einzelzell-RNA-Sequenzierungs- und räumlichen Omics-Datensätzen. Zu den bemerkenswerten Ergebnissen gehören die Identifizierung fehlerhafter Anmerkungen, die Abgrenzung entwicklungs- und krankheitsbedingter Zellzustände sowie eine bessere Charakterisierung der zellulären Heterogenität. Die Ergebnisse verdeutlichen das Potenzial dieses Rahmenwerks zur Aufklärung komplexer zellulärer Verhaltensweisen und zur Verbesserung unseres Verständnisses von Gesundheit und Krankheit auf Einzelzellebene.
Die Arbeit der Forscher stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Interpretation genomischer Daten dar und bietet ein leistungsstarkes Werkzeug zur Entschlüsselung der Zellvielfalt und zur Verbesserung unserer Fähigkeit, die Dynamik von Gesundheit und Krankheit zu untersuchen.
Weitere Informationen:
Jonathan Karin et al., Interpretieren von Einzelzellen- und räumlichen Omics-Daten mithilfe der Trainingsdynamik tiefer neuronaler Netzwerke, Naturinformatik (2024). DOI: 10.1038/s43588-024-00721-5