利用包括病毒突变信息、时间发生性和伴随病毒载量测量在内的历史知识进行权重分析，研究指出从历史信息中获取的潜在艾滋病毒储存库能够显著提高对治疗结果的预测准确性，突变的时间动态对 HIV 感染复杂性提供了重要洞察。

Nov, 2023

本文首次提出了病患超图网络（PHGN），并在感染舌咽癌（OPC）患者的计算机断层扫描（CT）辐射组学特征上进行了针对二分类和时间分析的研究，与图神经网络和基准线性模型进行了比较。

Oct, 2023

提出了 EmerGNN，一种利用生物医学网络中丰富信息能够有效预测新兴药物相互作用的图神经网络。EmerGNN 通过提取药物对之间的路径、在药物之间传播信息，并结合路径上的相关生物医学概念来学习药物的成对表示。权重不同的生物医学网络边指示了目标药物相互作用预测的相关性。总体而言，EmerGNN 在预测新兴药物相互作用方面具有比现有方法更高的准确性，并能识别出生物医学网络上最相关的信息。

Nov, 2023

利用深度量子神经网络的结构，提出一种用于预测药物效果的混合量子模型，并在减小的癌症药物敏感性基因组数据集上进行定量分析，表明该型混合量子模型比经典算法预测的药效值高出 15% 以上。

Nov, 2022

本文提出了一种名为 OOD-GNN 的图神经网络，它通过使用利用随机傅里叶特征的非线性图表示装饰方法来消除图表示中相关和不相关部分之间的统计依赖关系，进而使其能够实现对训练图数据分布以外的新颖测试图数据的良好性能。经实验证明，该方法在两个合成和 12 个真实数据集上均远远优于现有的最优基准模型。

Dec, 2021

本文通过引入因果关系，基于图神经网络框架提出一种面向在线广告的点击率预测模型（Causal-GNN），采用结构化特征表达学习方法（GraphFwFM）和 GraphSAGE 分别学习特征、用户和广告的图表示，并在三个公共数据集上的实验证明了本模型在 AUC 和 Logloss 上的优越性以及 GraphFwFM 在因果关系特征图上捕捉高阶特征表示的有效性。

Jan, 2023

通过模型解释技术，本文综述了图神经网络在功能磁共振成像数据集上应用于疾病预测任务中的应用，特别关注所生成的神经变性疾病和神经精神障碍的潜在生物标记的稳健性，并建议建立新的标准来评估这些潜在生物标记的稳健性。

May, 2024

本文提出了一种名为 StableGNN 的基于因果关系的图神经网络框架，该框架从图数据中提取高级表示，并利用因果推断的区分能力帮助模型消除虚假相关性，具有良好的有效性、灵活性和解释性。

Nov, 2021

本文介绍了一种基于 SMILES 字符串的 Hypergraph 神经网络模型，用于药物 DDI 预测问题。通过从 SMILES 字符串中提取化学亚结构来创建一个超图，利用注意力机制的超图边编码器来捕捉药物相似性，并使用解码器预测药物对之间的相互作用，实验结果表明，该模型可以有效预测 DDIs，并优于基线方法，最大 ROC-AUC 和 PR-AUC 分别达到 97.9％和 98.1％。

Jun, 2022

本文探讨了图神经网络在面临敌对攻击时的脆弱性，并提出了一种名为 Pro-GNN 的框架，以基于真实世界图形的内在属性来联合学习结构性图形和稳健性 GNN 模型以应对此问题。通过实验表明，Pro-GNN 在防御敌对攻击方面表现优异。

May, 2020