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計量生物学日本語公開済み

高次双曲埋め込みで科学者とタンパク質をより一貫的にクラスタリング

2026年11月3日arXiv: 2610.41684v1

まず新しい埋め込み手法「高次双曲埋め込み(HHO)」が紹介される。

HHOは複数ノードの関係を直接2層ネットワークに変換し、Poincaré円盤上に埋め込む。

コラという共著者ネットワークでは、HHOで計算した三角形面積の中央値が0.577になり、61.3 %の三角形が従来のペアワイズ埋め込みより小さくなる。領域の分離度は弱く、fold=1.05、P=0.533の差があった。

図 3c–e: コラ共著者ネットワークの三角形面積比の分布と距離保持度の変化。cは面積比分布、dは面積密度、eはハイパーボリック距離と最短経路距離のSpearman相関。
Figure 3. 図 3c–eは、コラ共著者ネットワークにおける三角形面積比 (log10(A_HHO/A_pairwise)) の中央値が0.577、61.3 %の三角形がHHOで小さくなることと、HHOでの領域分離度がfold 1.05、P=0.533であることを示す。Guillemaud, Martin, Latora, Vito, Chavez, Mario · arXiv:2610.41684v1 · Figure 3: · CC BY 4.0

結合が多いタンパク質相互作用ネットワーク(E. coli)では、HHOで99.7 %の埋め込み三角形が縮小され、中央値は7.9×10⁻⁴。従来に比べ、P=0.993と0.704へと高くなった。

図 4c–e: E. coliネットワークの三角形面積比の分布と距離保持度の変化。cは面積比分布、dは面積密度、eはハイパーボリック距離と最短経路距離のSpearman相関。
Figure 4. 図 4c–eは、E. coliタンパク質相互作用ネットワークにおける三角形面積比 (log10(A_HHO/A_pairwise)) の99.7 %がHHOで縮小し、領域分離度がP=0.993であることと、HHOでの距離保持度のSpearman相関が0.683であることを示す。Guillemaud, Martin, Latora, Vito, Chavez, Mario · arXiv:2610.41684v1 · Figure 4: · CC BY 4.0

両データセットで、双曲距離と最短経路長のSpearman相関は、コラで-0.0784から0.417へ、E. coliで0.712から0.683へと改善。

HHOは高次相互作用を捉えつつ、図 3の対数比(c–e)や図 4の面積比とSpearman相関(c–e)で定量的に評価される。こうした結果は、従来手法よりも高次構造をより忠実に表現できることを示す。

元論文

Hyperbolic embedding of higher-order simplicial networks

計量生物学物理学
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