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# Biología# Bioinformática

Avances en Biología de Células Individuales a Través de Datos Combinados

Usando lenguaje y datos experimentales para mejorar las predicciones genéticas en la investigación de células individuales.

― 8 minilectura


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Tabla de contenidos

Los modelos de base son herramientas poderosas que han llamado mucho la atención últimamente en varios campos, incluyendo la biología. Estos modelos son muy efectivos porque pueden aprender información importante de enormes cantidades de datos. Inspirados en los avances en procesamiento de lenguaje y visión por computadora, los modelos de base también han comenzado a desempeñar un papel importante en la investigación biológica, especialmente en áreas como la biología de células individuales. Esta área se ha vuelto un foco porque ahora hay un montón de conjuntos de datos accesibles de secuenciación de ARN de células individuales, que registran la actividad de los genes en células individuales.

El Auge de la Biología de Células Individuales

La biología de células individuales examina los comportamientos y características de células individuales. Esto es crucial porque permite a los investigadores ver cómo las células difieren entre sí, incluso cuando pertenecen al mismo tipo. Un aspecto importante de esta investigación es la secuenciación de ARN de células individuales, que mide la expresión de genes a nivel de célula individual. Con conjuntos de datos más grandes disponibles, los modelos de base pueden aplicarse para entender las complejidades de los datos biológicos en células individuales.

Importancia de la Representación de Genes

Una de las principales tareas en la biología de células individuales es crear representaciones de genes. Los modelos de base pueden aprender cómo se comportan los genes analizando datos de experimentos, normalmente usando recuentos de expresión génica para entender la actividad génica. Sin embargo, hay otras formas de representar genes, que pueden proporcionar contexto adicional. Por ejemplo, usar el lenguaje como representación es un enfoque que ha surgido. Modelos como genePT buscan crear representaciones de genes usando información de la Literatura científica. Esto es vital ya que gran parte de nuestro conocimiento sobre procesos biológicos proviene de artículos de investigación.

El Rol de la Literatura Científica

La literatura científica contiene una gran cantidad de información sobre genes y sus funciones. Mucho de lo que sabemos se ha compartido a través de estudios publicados, encerrando efectivamente valiosas perspectivas en esos textos. Al incorporar esta información, los modelos pueden obtener una mejor comprensión de los genes y su comportamiento. Esto significa que el conocimiento contenido en la literatura puede mejorar las representaciones que se aprenden a partir de datos experimentales.

Combinando Enfoques Experimentales y Basados en Lenguaje

En este estudio, queremos observar los efectos de combinar dos representaciones diferentes de genes al estudiar datos de células individuales. La primera representación proviene de los datos recopilados durante los experimentos, mientras que el segundo tipo utiliza conocimientos recopilados de fuentes lingüísticas como la literatura científica. En particular, nos interesa cómo estos dos tipos de información pueden ayudar a predecir los efectos de cambios genéticos sobre cómo se expresan los genes en las células.

Tipos de Perturbaciones Genéticas

Las perturbaciones genéticas se refieren a cambios realizados en genes específicos para ver cómo influyen en la expresión génica. Hay diferentes tipos de perturbaciones genéticas, como alterar un gen a la vez o modificar múltiples genes simultáneamente. El objetivo es entender cómo estos cambios afectan el comportamiento general de la célula.

En nuestra investigación, nos enfocamos en dos categorías principales de perturbaciones: perturbaciones de un gen y perturbaciones de dos genes. Una perturbación de un gen implica cambiar un gen específico, mientras que una perturbación de dos genes examina los efectos de cambiar dos genes a la vez.

Preguntas de Investigación

Para guiar nuestro examen, hemos formado varias preguntas de investigación:

  1. ¿Podemos crear modelos que aprendan eficazmente información biológica estructurada para tareas específicas sin integrar directamente esta información en el modelo?
  2. ¿Ayudará usar una combinación de datos de lenguaje y experimentales a lograr mejores resultados?
  3. ¿Qué tan importante es la curaduría del conocimiento que integramos en el modelo?

Metodología

Para responder a estas preguntas, comenzamos con un modelo de base ampliamente utilizado llamado scGPT, diseñado para manejar datos de scRNA-seq. Modificamos scGPT para incorporar información basada en lenguaje a nivel de gen. Cada gen ahora recibe una representación lingüística derivada de diferentes fuentes científicas. Comenzamos con resúmenes de la base de datos de genes NCBI y los combinamos con resúmenes de proteínas de UniProt.

Importancia de las Representaciones de Genes

El objetivo de nuestro enfoque es combinar tanto datos experimentales como conocimientos derivados del lenguaje para crear un modelo más poderoso. Al introducir información adicional de la literatura, esperamos mejorar la capacidad del modelo para predecir cambios en la expresión génica después de las perturbaciones.

Experimentando con Fuentes de Información

En nuestras pruebas, exploramos varias fuentes de información relacionadas con genes, incluyendo anotaciones de la base de datos de Ontología Genética (GO), que proporciona información sobre funciones, procesos y ubicaciones de los genes dentro de las células. Utilizamos representaciones generadas por grandes modelos de lenguaje (LLMs) para agregar este conocimiento de manera efectiva.

Resultados de Nuestro Análisis

Nuestros análisis revelan varias ideas clave:

  1. Valor Adicional de las Representaciones Textuales: Las representaciones basadas en lenguaje pueden proporcionar información adicional y complementaria junto a las representaciones biológicas aprendidas de datos experimentales.

  2. Diferentes Tipos de Información: Varias fuentes de conocimiento científico ofrecen diferentes ventajas. Por ejemplo, la información sobre dónde están ubicados los genes en las células (componentes celulares) ayuda más en perturbaciones de un gen, mientras que los resúmenes de proteínas son más beneficiosos para las perturbaciones de dos genes.

  3. La Curaduría Cuidadosa Importa: Al seleccionar cuidadosamente la información basada en lenguaje que incluimos, podemos mejorar el rendimiento de nuestros modelos, a veces superando los resultados de modelos que dependen de conocimientos biológicos codificados.

Arquitectura del Modelo

En nuestro modelo modificado, llamado scGenePT, combinamos datos de expresión génica con representaciones adicionales obtenidas de fuentes de lenguaje. Para cada gen, calculamos una representación general que incluye tanto sus datos biológicos como su representación textual. Esto permite que el modelo aprenda de múltiples tipos de información simultáneamente.

Evaluación del Rendimiento

Para evaluar la efectividad de nuestro modelo, medimos su capacidad para predecir el efecto de las perturbaciones genéticas. Utilizamos conjuntos de datos que contenían ejemplos de perturbaciones de un gen y de dos genes. Al comparar nuestro enfoque con modelos tradicionales, nuestro objetivo era ver si nuestro método combinado podía mejorar significativamente las predicciones.

Resultados de Nuestra Evaluación

Al evaluar el rendimiento, encontramos que:

  1. Predicciones Mejoradas: La adición de representaciones basadas en lenguaje mejoró claramente la capacidad del modelo para predecir cambios en la expresión génica a partir de perturbaciones.

  2. Mayor Impacto en Casos Complejos: Las mejoras más notables se observaron en perturbaciones de dos genes, que son inherentemente más desafiantes debido a las posibles interacciones entre genes. El conocimiento basado en lenguaje proporcionó un contexto más rico para hacer estas predicciones.

  3. Diferentes Fuentes de Conocimiento Proporcionan Beneficios Únicos: Nuestros hallazgos también sugieren que ciertos tipos de conocimiento de la literatura son particularmente útiles para diferentes tipos de perturbaciones. Por ejemplo, la información sobre componentes celulares fue especialmente valiosa para las perturbaciones de un gen.

Conclusión

La combinación de datos obtenidos de experimentos e insights de la literatura científica ofrece una forma poderosa de modelar el comportamiento génico en la biología de células individuales. Nuestro trabajo destaca la importancia de incorporar conocimiento basado en lenguaje para entender mejor las perturbaciones genéticas. Al aprovechar este enfoque, podemos mejorar las capacidades predictivas de los modelos más allá de depender únicamente de datos experimentales.

Direcciones Futuras

De cara al futuro, hay muchas posibilidades emocionantes para explorar más a fondo. Podemos investigar más sobre cómo diferentes tipos de información basada en lenguaje influyen en el rendimiento del modelo y crear estrategias para curar el conocimiento de manera más efectiva. Además, probar nuestros modelos combinados en conjuntos de datos diversos y en preguntas biológicas más complejas podría generar valiosos insights. El potencial para mejorar nuestra comprensión de la función génica a través de este enfoque multimodal abre nuevas avenidas en la investigación biológica.

En resumen, la integración de datos de lenguaje y experimentales no solo mejora el rendimiento del modelo, sino que también nos ayuda a descubrir insights biológicos más profundos, lo que lleva a avances significativos en el campo de la biología de células individuales.

Fuente original

Título: scGenePT: Is language all you need for modeling single-cell perturbations?

Resumen: Modeling single-cell perturbations is a crucial task in the field of single-cell biology. Predicting the effect of up or down gene regulation or drug treatment on the gene expression profile of a cell can open avenues in understanding biological mechanisms and potentially treating disease. Most foundation models for single-cell biology learn from scRNA-seq counts, using experimental data as a modality to generate gene representations. Similarly, the scientific literature holds a plethora of information that can be used in generating gene representations using a different modality - language - as the basis. In this work, we study the effect of using both language and experimental data in modeling genes for perturbation prediction. We show that textual representations of genes provide additive and complementary value to gene representations learned from experimental data alone in predicting perturbation outcomes for single-cell data. We find that textual representations alone are not as powerful as biologically learned gene representations, but can serve as useful prior information. We show that different types of scientific knowledge represented as language induce different types of prior knowledge. For example, in the datasets we study, subcellular location helps the most for predicting the effect of single-gene perturbations, and protein information helps the most for modeling perturbation effects of interactions of combinations of genes. We validate our findings by extending the popular scGPT model, a foundation model trained on scRNA-seq counts, to incorporate language embeddings at the gene level. We start with NCBI gene card and UniProt protein summaries from the genePT approach and add gene function annotations from the Gene Ontology (GO). We name our model "scGenePT", representing the combination of ideas from these two models. Our work sheds light on the value of integrating multiple sources of knowledge in modeling single-cell data, highlighting the effect of language in enhancing biological representations learned from experimental data.

Autores: Ana-Maria Istrate, D. Li, T. Karaletsos

Última actualización: Oct 28, 2024

Idioma: English

Fuente URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.10.23.619972

Fuente PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.10.23.619972.full.pdf

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

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