Neues Framework für Zero-Shot-Vorhersage in biologischen Netzwerken
Biologische Netzwerke, die mehrere Interaktionstypen zwischen Entitäten abbilden, sind entscheidend für das Verständnis komplexer Systeme. Traditionelle Ansätze vernachlässigen häufig die Mehrfachstruktur, integrieren n…
- Biologische Netzwerke, die mehrere Interaktionstypen zwischen Entitäten abbilden, sind entscheidend für das Verständnis komplexer Systeme.
- Traditionelle Ansätze vernachlässigen häufig die Mehrfachstruktur, integrieren nicht ausreichend strukturelle und sequentielle Informationen und stoßen bei der Vorhersag…
- Um diese Lücken zu schließen, präsentiert ein neues Framework, das auf kontextbewusster Repräsentationslernen und Wissensdistillation basiert.
Biologische Netzwerke, die mehrere Interaktionstypen zwischen Entitäten abbilden, sind entscheidend für das Verständnis komplexer Systeme. Traditionelle Ansätze vernachlässigen häufig die Mehrfachstruktur, integrieren nicht ausreichend strukturelle und sequentielle Informationen und stoßen bei der Vorhersage von Interaktionen für bislang unbekannte Entitäten ohne Nachbarschaftsdaten an ihre Grenzen.
Um diese Lücken zu schließen, präsentiert ein neues Framework, das auf kontextbewusster Repräsentationslernen und Wissensdistillation basiert. Es nutzt domänenspezifische Basismodelle, um reichhaltige Einbettungen zu erzeugen, führt einen topologie‑sensiblen Graph‑Tokenizer ein, der die Mehrfachstruktur und höhere Verbindungen erfasst, und setzt kontrastives Lernen ein, um die Einbettungen über verschiedene Modalitäten hinweg zu harmonisieren. Durch eine Lehrer‑Student‑Distillation wird zudem eine robuste Zero‑Shot‑Generalisation ermöglicht.
Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass das System die aktuellen Spitzenmethoden bei der Interaktionsvorhersage in multiplex biologischen Netzwerken übertrifft. Damit eröffnet es neue Möglichkeiten, vielfältige biologische Interaktionen zu untersuchen und die Entwicklung personalisierter Therapien voranzutreiben.
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