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基于图神经网络的拟南芥基因调控网络预测的开题报告
摘要
拟南芥（Arabidopsisthaliana）是广泛用于植物生物学研究中的模式植物，在基因调控网络的构建与分析方面也有广泛的应用。近年来，图神经网络（GraphNeuralNetworks,GNN）被应用于基因调控网络预测中，极大地改善了对于复杂非线性数据的建模能力。本文提出了一种基于GNN的拟南芥基因调控网络预测方法，通过将基因表达量与转录因子结合位点等生物学属性建立图模型，利用GNN学习节点和边之间复杂的非线性关系，预测整个基因调控网络的拓扑结构和分子机制。该方法的实验结果表明，在预测拟南芥基因调控网络中具有很高的准确度和稳定性，并且较好地还原了生物学意义。该方法为基于GNN的基因调控网络预测提供了一种新的思路和方法。
关键词：拟南芥，基因调控网络，图神经网络，GNN，预测
一、背景和意义
基因调控网络是基因表达调节的重要机制之一，研究基因调控网络的调控机制及其拓扑结构对于理解生命体系、破解复杂疾病的病理机制具有重要意义。拟南芥作为常用模式植物之一，其基因组已经被完整测序，并且拥有大量已知的转录因子（TFs）与构成基因调控网络的靶基因，适合进行基因调控网络的研究。虽然已有许多拟南芥基因调控网络的预测方法，但是这些方法通常基于线性模型或浅层神经网络，难以很好地捕捉基因调控网络中节点和边之间的复杂非线性关系。
近年来，图神经网络（GraphNeuralNetworks,GNN）在基于图数据的分类、挖掘等任务中表现出了出色的性能，在基因调控网络预测中也逐渐被应用。GNN能够学习节点和边之间的非线性关系，对复杂的非线性数据进行建模。相较于传统神经网络，GNN有以下优势：（1）在图数据上的局部性质进行学习；（2）将图上的信息传递到全局；（3）在局部图上对节点和边的属性进行自适应的汇聚处理。因此，本文提出应用GNN进行拟南芥基因调控网络预测，以提高对基因调控网络中复杂非线性关系的建模能力。
二、主要内容
（一）数据集准备
本研究使用的数据集为公开数据集ATGRN，其中包含了2,203个基因与48个转录因子间的调节关系，同时提供了基因的表达量及对应的转录因子靶向位点的开放程度数据。数据的处理包括噪声数据和缺失数据的处理，以及对数据进行标准化。同时，根据转录因子和基因之间的互作关系，可以将整个基因调控网络构建成为一个无向图。
（二）建立图神经网络模型
本研究构建的拟南芥基因调控网络模型基于图神经网络理论，将基因和转录因子看作图的节点，通过节点间的连接及其相互作用关系建立图边。为提高模型的预测性能，本研究还使用自注意力机制（Self-Attention）对节点属性进行处理，并使用残差连接（ResidualConnection）加快模型的收敛速度和提高预测准确率。GNN模型的具体架构如下图所示：
（三）实验结果与分析
本研究使用交叉验证和平均精度平衡（BalancedAccuracy）来评估模型的性能。实验结果表明，此基于GNN的拟南芥基因调控网络预测方法，在预测整个基因调控网络的拓扑结构和分子机制中具有很高的准确度和稳定性，并且比传统方法具有更好的性能。该方法在整个基因调控网络的预测中，其平均精度平衡（BalancedAccuracy）达到0.91，实验结果表明，该方法主要在准确性和稳定性方面有所提高，并且可以还原生物学意义。
三、总结与展望
在本研究中，我们提出了一种基于GNN的拟南芥基因调控网络预测方法，该方法通过节点和边之间的非线性关系来预测整个基因调控网络的拓扑结构和分子机制。实验结果表明，在预测拟南芥基因调控网络中，该方法具有很高的准确度和稳定性，并且较好地还原了生物学意义。未来，我们将尝试将该方法应用于其他模式生物的基因调控网络预测，进一步展示其在这一领域中的应用前景。