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Robustes, erklärbares Deep-Learning-Framework zur Integration und Visualisierung von Multi-Channel-Omics-Daten.
AggMap (Aggregated Mapping) ist ein spezialisiertes Deep-Learning-Framework, das die Herausforderungen hochdimensionaler, heterogener Omics-Daten adressiert. Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden, die oft mit Feature-Sparsity und Rauschen zu kämpfen haben, verwendet AggMap eine einzigartige „Puzzle“-Strategie, um Features in einen 2D-Raum zu projizieren. Dieser Prozess bewahrt lokale Feature-Korrelationen, wodurch Deep-Learning-Architekturen – insbesondere CNNs – räumliche Muster in biologischen Datensätzen effektiv erlernen können. Das Tool ist auf hohe Erklärbarkeit ausgelegt und bietet visuelle Heatmaps, die hervorheben, welche Merkmale am stärksten zur Vorhersage beigetragen haben – ein entscheidender Aspekt für die klinische und biologische Forschung. Es unterstützt die Integration mehrerer Kanäle, sodass Forscher verschiedene Omics-Typen (z. B. Transkriptomik, Proteomik und Epigenomik) in einem einheitlichen Eingabeformat kombinieren können. Das Framework ist primär in Python und Jupyter Notebooks implementiert, was den Zugang für Datenwissenschaftler und Bioinformatiker erleichtert, die fortschrittliche Machine-Learning-Workflows in ihre Forschungspipelines integrieren möchten.
💡Highlights
- ├─Puzzle-artiges Feature-Mapping
- ├─Multi-Channel-Omics-Integration
- └─Erklärbare visuelle Heatmaps
🎯Für
- ├─Bioinformatiker
- ├─Computerbiologen
- └─Datenwissenschaftler