Oct, 2023

基于图神经网络的单细胞数据方法：最近的综述

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TL;DR图神经网络是通过揭示基因和细胞之间的深层连接来重塑我们对生物医学和疾病的理解。本文总结了过去几年针对单细胞数据量身定制的图神经网络方法，并强调了以图注意力网络为中心的多样化图深度学习架构及其在单细胞数据上的几个目标，包括细胞类型注释、数据整合和插补、基因调控网络重建、聚类等。预计在生物医学领域中，随着不断产生的大规模组学数据和细胞与基因之间的相互关联性加强，图神经网络将成为单细胞分析工作的核心。
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发现论文，激发创造
  • 计算机视觉中的图神经网络 —— 架构、数据集和常见方法

    该研究整理并总结了关于应用于计算机视觉的基于图神经网络（GNNs）及其派生物（如 GAT、GCN 和 GRN）的方法的论文，从网络结构、数据集、以及与其他领域的关联等三个方面进行了详细阐述。

    Dec, 2022

  • 图神经网络：方法和应用综述

    本文介绍了图神经网络（GNNs）的设计管道，详细讨论了其各个组成部分的变体，对其应用进行了系统分类，并提出了四个开放性问题供未来研究。

    Dec, 2018

  • 深度图神经网络的系统综述：挑战、分类、架构、应用与生物信息学的潜在用途

    深度学习在图神经网络中的非欧几里得空间的生物信息学研究中具有潜在的优势，能够解决与生物相关的复杂图形问题。

    Nov, 2023

  • 自动图神经网络

    本研究提出自动设计深层 GNN 的方法，其中添加了新型的跳跃连接以促进特征重用和缓解梯度消失问题，并允许进化算法在演化过程中增加 GNN 层数来生成更深的网络，在 Cora、Citeseer、Pubmed 和 PPI 数据集上实验表明，GNNs 的生成结果具有最先进的性能。

    Nov, 2020

  • 揭开图：图神经网络与图生成

    综述了图神经网络 (GNNs) 的应用、图数据和深度学习的扩展，以及 GNNs 的高级领域：图生成。

    Mar, 2024

  • GTAGCN：广义拓扑适应图卷积网络

    基于广义聚合网络和拓扑自适应图卷积网络的混合方法，适用于顺序数据和静态数据的类型，在节点和图分类中都有良好的表现。

    Mar, 2024

  • 图神经网络综述

    该论文综述了图神经网络在数据挖掘和机器学习领域的广泛应用，提出了四种图神经网络的分类，并讨论了在各个领域中的应用以及图神经网络的开放源代码、基准数据集和模型评估，并提出了该领域的潜在研究方向。

    Jan, 2019

  • 组织病理学中的图神经网络：新兴趋势和未来方向

    综述了整个切片图像（WSIs）中图神经网络（GNNs）的应用，讨论了它们在组织病理学中的应用，并探讨了未来发展趋势。通过对四个新兴趋势的深入探索，提供了关于 GNNs 在组织病理学分析中发展的见解，并提出了未来的研究方向。该分析旨在通过图神经网络引领研究人员和从业者探索创新的方法和方法，推动组织病理学分析的发展。

    Jun, 2024

  • scBiGNN: 基于双层图表示学习的单细胞 RNA 测序数据细胞类型分类

    通过建立基于基因和细胞层面的双层图表征学习方法（scBiGNN），在单细胞分类中同时挖掘基因之间和细胞之间的关系，以提高分类准确性。实验证明，scBiGNN 在单细胞 RNA 测序数据的细胞类型分类中优于现有方法。

    Dec, 2023

  • 使用图注意力网络从单细胞数据预测疾病状态

    用单细胞 RNA 测序结合图注意力网络的方法预测多发性硬化症患者的疾病状态，准确率达 92％，并发现了与预测相关的重要细胞类型和基因。同时，该方法为单细胞数据推断一个新的特征空间，并利用注意力权重学习一个可以在可视化中呈现的新低维度嵌入，这是首次将图注意力和深度学习应用于预测单细胞数据的疾病状态。

    Feb, 2020