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...

基于预训练大型语言模型的人类蛋白质必要性预测与分析 学术背景 人类必需蛋白质（Human Essential Proteins, HEPs）对个体的生存和发育至关重要。然而，实验方法识别HEPs通常成本高、耗时长且劳动强度大。此外，现有的计算方法仅在细胞系水平上预测HEPs，但HEPs在活体人类、细胞系和动物模型之间差异显著。因此，开发一种能够在多个水平上全面预测HEPs的计算方法显得尤为重要。最近，大型语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理领域取得了显著成功，蛋白质语言模型（Protein Language Models, PLMs）也因其能够在大规模蛋白质序列上进行预训练而崭露头角。然而，PLMs是否能够显著提高蛋白质必要性预测任务的效果仍然未知...