自闭症谱系障碍（ASD）是一种以重复行为、狭窄的兴趣和严重的社交互动缺陷为特征的异质性疾病，意即在不同个体中表现差异较大。中国学龄前儿童自闭症的患病率约为1%。目前，自闭症的诊断依赖于诊断量表和医生询问，这种主观性强的评估方式极大地影响了诊断结果，给医疗、社会和教育护理带来了重大挑战。本文通过结合图卷积网络（Graph Convolutional Networks，GCN）与静态功能磁共振成像（rs-fMRI）数据，提出一种多功能连接基图卷积网络（mfc-GCN）框架，以实现对自闭症谱系障碍（Autism Spectrum Disorder，ASD）的早期诊断。本文由Chaoran Ma、Wenjie Li、Sheng Ke、Jidong Lv、Tiantong Zhou和Ling Zou共...

非小细胞肺癌的免疫疗法疗效预测：多视角自适应加权图卷积网络研究报告 背景介绍 肺癌是一种具有极高发病率和较差预后效果的恶性肿瘤，长期以来其致命率居高不下。在所有的肺癌患者中，非小细胞肺癌（Non-Small Cell Lung Cancer，简称NSCLC）约占85%。作为一种新兴的治疗手段，肿瘤免疫疗法为癌症患者提供了新的治疗思路。然而，免疫疗法费用高昂，且仅有约20%到50%的患者能够通过免疫疗法获得满意的疗效。此外，在治疗过程中，免疫性肺炎和肝炎等副作用可能发生。因此，在患者接受免疫疗法治疗前预测其疗效具有重要意义。 近年来，以机器学习为基础的放射组学在预测NSCLC免疫疗法的疗效方面表现出潜力。放射组学特征已经被证明为有效预测免疫疗法疗效的代理标志物。然而，大多数研究仅考虑了个体患者...

##基于生物网络学习蛋白质知识来预测药物-靶点亲和力 背景介绍 药物-靶点亲和力（drug-target affinity, DTA）预测在药物发现环节中占据重要地位。高效且准确的DTA预测可以显著缩短新药开发的时间和经济成本。近年来，深度学习技术的爆炸性发展为DTA预测提供了强大的支持。现有的DTA预测方法主要分为基于1D蛋白质序列和基于2D蛋白质结构图的方法。然而，这些方法仅关注靶蛋白的内在特性，忽略了过往研究中明确揭示的蛋白质交互的广泛先验知识。 针对上述问题，本文提出了一种名为MSF-DTA（基于多源特征融合的药物-靶点亲和力）的端到端DTA预测方法。MSF-DTA通过利用邻接蛋白的信息，增强蛋白质的表示，并使用高级图预训练框架VG-AE（变分图自动编码器）来学习这些表示，使得预测结...

基于知识图谱的社交增强可解释推荐系统 引言 随着互联网世界信息量的不断增加，用户和商品的相关信息也迅速扩展，导致信息过载问题日益严重。推荐系统通过为用户推荐少量符合其偏好的商品，能够有效缓解这一问题，不仅能帮助用户迅速获取感兴趣的内容，还能帮助企业实现精准营销，提升客户忠诚度。在电子商务、社交媒体和搜索引擎等多种平台上，推荐系统扮演着越来越重要的角色。 推荐系统的性能高度依赖于推荐技术。早期的协同过滤（Collaborative Filtering, CF）方法通过推荐与用户曾经互动过的物品相似的其他物品来实现推荐。然而，当用户与物品之间的互动稀疏时，CF方法效果不佳。为了解决这一限制，各种辅助信息如物品属性、用户信息和上下文被整合到模型中。尤其是，当侧信息被转化为特征向量并与用户和物品ID...

基于图的条件生成对抗网络用于生成合成功能性脑网络诊断重度抑郁症 研究背景： 重度抑郁症（Major Depressive Disorder, MDD）是一种广泛存在的精神障碍，影响数百万人的生活，并且对全球健康构成重大威胁。研究表明，通过静息态功能磁共振成像（resting-state functional magnetic resonance imaging, rs-fMRI）提取的功能连接性（functional connectivity, FC）能够揭示与MDD相关的功能连接模式，在精准诊断中起到重要作用。然而，由于相关数据的有限性，为稳健的MDD诊断带来挑战。为应对这一挑战，近年来一些研究尝试使用深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）架构来构建生成对抗网络...