学术背景 蛋白质复合物三维结构的解析是现代结构生物学、分子机理研究、药物设计乃至于人工蛋白质设计等领域的核心课题。蛋白质的功能往往由其结构所决定，而众多生物过程涉及蛋白质间复杂的相互作用。虽然传统的实验手段（如X射线晶体学、冷冻电镜、NMR等）虽能解析蛋白质的三维结构，但耗时繁琐、成本高昂，难以满足高通量或大规模研究需求。近年来，数据驱动的蛋白质结构预测方法（如AlphaFold、RoseTTAFold等）取得了革命性突破，尤其是在单体蛋白模型的准确度方面甚至能够媲美实验结构。然而，蛋白质复合物结构预测的准确度仍未达到单体预测的高度，特别是在多聚体与抗体-抗原等复杂体系中，仍有巨大的提升空间。 在实际应用中，研究者往往需要从机器学习或深度学习模型产生的大量“候选结构”(decoys)中筛选出...

一、研究背景与学科前沿 癌症预后分析一直是医学领域的核心研究方向。近年来，随着高通量测序技术（high-throughput sequencing technologies）的广泛应用，科学家们得以深入探索癌症患者的分子生物标志物（biomarker）和临床特征，从而帮助临床医生更准确地评估患者的生存风险，制定个体化治疗策略。传统的 Cox 比例风险模型（Cox proportional hazards model）作为经典的生存分析工具，因其优秀的统计基础和适应性而被广泛应用于癌症预后研究。 然而，随着深度学习（Deep Learning, DL）以及多组学（omics）数据的引入，科学家们逐步认识到传统 Cox 模型在特征提取和复杂关系建模方面的不足。许多基于深度学习的方法往往侧重于特征...

基于双视图图-图表示学习的图级异常检测研究 学术背景 在当今数据驱动的世界中，图（Graph）作为一种强大的数据结构，被广泛应用于社交网络分析、金融欺诈检测和生物信息学等领域。图能够有效地表示复杂的关系数据，例如社交网络中的用户关系、金融交易中的资金流动以及化学分子中的原子和化学键关系。然而，随着图数据的广泛应用，如何从大量图数据中检测出异常的图样本（Graph-Level Anomaly Detection, GLAD）成为了一个重要的研究问题。 现有的GLAD方法通常依赖于图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）来提取图级表示，并基于这些表示进行异常检测。然而，GNNs的局限性在于其感受野（receptive field）有限，可能无法捕捉到图中潜在的异常信息...

基于图神经网络的对话情感识别新方法 研究背景 情感识别（Emotion Recognition, ER）是人机交互（Human-Computer Interaction, HCI）中的重要组成部分，旨在通过分析语音、文本、视频等多模态数据，识别人类的情感状态。这一技术在医疗、教育、社交媒体和聊天机器人等领域具有广泛的应用前景。近年来，情感识别的研究逐渐从单句情感分析转向对话情感识别（Emotion Recognition in Conversations, ERC），即识别对话中每一句话的情感状态。与单句情感分析相比，对话情感识别更具挑战性，因为对话中的情感不仅受当前语句的影响，还受到上下文语境和说话者之间互动的影响。 传统的对话情感识别方法主要依赖于循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（...

基于Delaunay三角剖分的3D形状表示学习 学术背景 在计算机视觉和图形学领域，从点云数据中重建表面是一个长期存在的问题。传统的隐式方法（如Poisson表面重建）通过计算隐式函数并使用Marching Cubes算法提取表面，虽然能够生成水密（watertight）的网格，但在处理复杂结构时往往会导致细节丢失和过度平滑。另一方面，显式方法（如Delaunay三角剖分）通过点集的三角剖分直接构建网格，能够更好地保留尖锐特征和细节，但在复杂拓扑结构上推断三角形连接性仍然具有挑战性。 近年来，基于学习的方法在表面重建任务中取得了显著进展。然而，现有的学习型显式方法在处理复杂结构时仍然存在困难，尤其是在推断局部形状连接性时，容易产生伪影和非水密三角形。为了解决这些问题，本文提出了一种基于Del...

基于时空图的智能电网对抗性虚假数据注入逃逸攻击的生成与检测 背景介绍 随着现代智能电网的不断发展，电网作为一种典型的网络化信息物理系统（Cyber-Physical Systems, CPS），因其需要在不同组件之间交换大量数据，面临各种安全威胁。其中，虚假数据注入攻击（False Data Injection Attacks, FDIAs）因其能够篡改传感器数据而备受关注。攻击者可以借助这些虚假数据绕过传统的坏数据检测系统（Bad Data Detection, BDD），从而导致错误的操作决策，甚至可能使系统过载。然而，传统FDIAs相对简单，其明显的数据异常容易被数据驱动的机器学习模型检测到。 相比之下，对抗性虚假数据注入逃逸攻击（Adversarial False Data Inje...

基于图神经网络的肺癌表示学习 背景介绍 随着数字病理学的快速发展，基于图像的诊断系统在精确病理诊断中变得越来越重要。这些系统依赖于用于全切片图像（Whole Slide Images, WSIs）上的多实例学习（Multiple Instance Learning, MIL）技术。然而，如何有效表示WSIs仍然是一个亟需解决的问题。深度神经网络的出现使得视觉计算取得了突破性进展，但面对每个WSI中庞大的像素量，现有的神经网络方法仍面临巨大挑战。近年来，一些研究已经探索了基于图的模型，以期在嵌入和表示WSIs的过程中捕捉图像中的复杂关系。 文章来源 本文的研究由以下作者完成：Rukhma Aftab, Yan Qiang, Juanjuan Zhao, Zia Urrehman和Zijuan ...

基于分层负采样的图对比学习用于药物-疾病关联预测的研究 针对药物-疾病关联（RDAs）的预测在揭示疾病治疗策略和促进药物重新定位方面起着至关重要的作用。然而，现有的方法在预测药物和疾病之间的候选关联时，主要依赖于有限的领域特定知识，因而效果受限。此外，将药物-疾病关系的未知信息简单地定义为负样本存在固有不足。为克服这些挑战，本文提出了一种新的基于分层负采样的图对比模型，称为HSGCL-RDA，该模型旨在预测药物和疾病之间的潜在关联。 研究背景与研究问题 药物开发与疾病进展控制过程漫长且昂贵，而随着疾病数量及其变异的不断增加，对有效药物的需求也在增长。全球性疾病爆发（如新冠肺炎）对现有药物的治疗提出了极大挑战，迫切需要快速开发新的治疗药物。研究现有药物的新用途涉及许多挑战。现有的算法模型虽然在...

CIGNN: 基于因果关系和图神经网络的无袖带连续血压估计框架 背景介绍 根据世界卫生组织（WHO）的数据，全球约有11.3亿人受到高血压的影响，预计到2025年这一数字将增加到15亿。高血压是心血管疾病的一个重要风险因素，这包括心脏病和中风，这些都是全球主要的死亡原因。高血压的普及进一步增加了痴呆和残疾的负担，因此，预防和管理高血压对于改善全球健康结果至关重要。 连续血压（BP）测量能够为高血压的诊断和预防提供丰富的信息。通过连续监测血压，我们可以更全面地了解患者的血压模式和趋势，这可以指示是否需要治疗或调整当前的治疗方案。此外，连续血压监测相比传统间歇性血压测量有更多优势，因为血压可能会受到诸如压力、体力活动和药物依从性等因素的影响。无袖带连续血压测量利用可穿戴生理传感器的优势，能够实现...

基于知识增强的图主题Transformer在可解释生物医学文本摘要中的应用 研究背景 由于生物医学文献发表量持续增加，自动生物医学文本摘要任务变得愈加重要。2021年，仅在PubMed数据库中就发表了1,767,637篇文章。现有的基于预训练语言模型（Pre-trained Language Models，简称PLMs）的摘要方法虽然提升了摘要性能，但在捕捉领域特定知识和结果可解释性方面存在显著局限。这可能导致生成的摘要缺乏连贯性，包括冗余句子或重要领域知识的遗漏。此外，变压器模型的黑箱特性使得用户难以理解摘要生成的原因和方式，因此在生物医学文本摘要中，包含领域特定知识和可解释性对提高准确性和透明度至关重要。 研究来源 本文的论文由Qianqian Xie、Prayag Tiwari（IEE...