siVAE: interpretable deep generative models for single-cell transcriptomes.
siVAE: interpretable deep generative models for single-cell transcriptomes.
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DOI：
10.1186/s13059-023-02850-y
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发表时间：
2023-02-20
期刊：
影响因子：
12.3
通讯作者：
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
变分自编码器（VAE）等神经网络对基因组数据的可视化和分析进行降维，但其可解释性有限：不知道每个嵌入维表示哪些数据特征。我们提出siVAE，VAE是可解释的设计，从而提高下游分析任务。通过解释，siVAE还识别基因模块和枢纽，而无需明确的基因网络推理。我们使用siVAE来识别基因模块，其连接性与多种表型（如iPSC神经元分化效率和痴呆）相关，展示了可解释的生成模型在基因组数据分析中的广泛适用性。在线版本包含补充材料，可在10.1186/s13059-023-02850-y获得。
Neural networks such as variational autoencoders (VAE) perform dimensionality reduction for the visualization and analysis of genomic data, but are limited in their interpretability: it is unknown which data features are represented by each embedding dimension. We present siVAE, a VAE that is interpretable by design, thereby enhancing downstream analysis tasks. Through interpretation, siVAE also identifies gene modules and hubs without explicit gene network inference. We use siVAE to identify gene modules whose connectivity is associated with diverse phenotypes such as iPSC neuronal differentiation efficiency and dementia, showcasing the wide applicability of interpretable generative models for genomic data analysis. The online version contains supplementary material available at 10.1186/s13059-023-02850-y.
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DOI：
10.1126/science.abl5197
发表时间：
2022-05-13
期刊：
Science (New York, N.Y.)
影响因子：
--
作者：
Domínguez Conde C;Xu C;Jarvis LB;Rainbow DB;Wells SB;Gomes T;Howlett SK;Suchanek O;Polanski K;King HW;Mamanova L;Huang N;Szabo PA;Richardson L;Bolt L;Fasouli ES;Mahbubani KT;Prete M;Tuck L;Richoz N;Tuong ZK;Campos L;Mousa HS;Needham EJ;Pritchard S;Li T;Elmentaite R;Park J;Rahmani E;Chen D;Menon DK;Bayraktar OA;James LK;Meyer KB;Yosef N;Clatworthy MR;Sims PA;Farber DL;Saeb-Parsy K;Jones JL;Teichmann SA
通讯作者：
Teichmann SA
影响因子：
4.6
作者：
Banf M;Rhee SY
通讯作者：
Rhee SY
影响因子：
4.6
作者：
Cakir, Batuhan;Prete, Martin;Kiselev, Vladimir Yu
通讯作者：
Kiselev, Vladimir Yu
影响因子：
12.3
作者：
Buettner F;Pratanwanich N;McCarthy DJ;Marioni JC;Stegle O
通讯作者：
Stegle O
影响因子：
3.7
作者：
Nair J;Ghatge M;Kakkar VV;Shanker J
通讯作者：
Shanker J