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...

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...

背景与研究动机 众所周知，食物营养与人类健康密切相关。科学研究表明，膳食营养不当与200多种疾病有联系，尤其在考虑肠道微生物代谢的情况下，食物营养成分与疾病之间的复杂交互作用更是难以系统化和实际应用。正因为如此，开发一个整合全面知识并提供实用应用的框架变得十分迫切，以支持获取饮食相关的查询。 研究来源 本文是一项由Chengcheng Fu、Xueli Pan、Jieyu Wu、Junkai Cai、Zhisheng Huang、Frank Van Harmelen、Weizhong Zhao、Xingpeng Jiang和Tingting He共同撰写的研究。这项研究的参与者来自湖北省人工智能与智能学习重点实验室、华中师范大学计算机科学学院以及Vrije Universiteit Amst...

##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...