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彭钱钱做《针对图结构学习(GSL)问题中多截面图降噪的贝叶斯生成模型》报告

点击图片可观看该研究的汇报视频。如无跳转，可复制链接https://www.bilibili.com/video/BV1Ar4y1o7r6。 关键词：贝叶斯算法设计，图结构学习，证据上界，变分方法的神经网络实例化。 论文链接：https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-40283-8_31

思卓等撰写的AGAC-GDAS评测论文发表在Communications in Computer and Information Science

引用格式： Sizhuo Ouyang, Xinzhi Yao, Yuxing Wang, Qianqian Peng, Zhihan He, Jingbo Xia*. Text Mining Task for “Gene-Disease” Association Semantics in CHIP 2022. In: Tang, B., et al. Health Information Processing. Evaluation Track Papers. CHIP 2022. Communications in Computer and Information Science, 2023, 1773:3-13. Springer, Singapore. 论文链接：https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-99-4826-0_1

课题组测试发布“AD-LitPathoNet/老年痴呆病病理网络”数据库

AD-LitPathoNet是“阿兹海默症-富文本证据病理网络”（Pathology Network with Rich Literature Evidence）的简称。AD-LitPathoNet提供便捷可交互的基因和表型搜索服务，从而提供关联推荐、互作富集，以及文本证据的可视化呈现。AD-LitPathoNet提供的启发性的文献证据自动化搜索服务无商业用途，旨在为AD-机理探索的科学研究提供服务。 数据访问网址：http://lit-evi.hzau.edu.cn/AD-LitPathoNet  指南视频: Part 1. 《数据服务总体框架》2分29秒 访问指南: Part 2. 《网页服务介绍，以基因搜索为例》2分57秒 访问指南: Part 3. 《知识发现算法，以表型搜索为例》3分24秒 数据内涵：数据包含阿兹海默（Alzheimer’s Disease, AD）相关PubMed摘要和PMC全文文献。针对以上文献数据，课题组利用所开发的语料库及自然语言处理工具获取了海量的基因、突变，表型实体及其关联性描述，从而搭建了AD-LitPathoNet文献证据网络并提供数据服务。 数据规模：AD-LitPathoNet 包含与AD病理机制知识表示相关的 PubMED摘要篇数：110,664 PMC全文篇数: 49,269 条目（句子）数量：864,855 携带突变描述的基因数量: 6,831 标准HPO条目数量: 1,678 标准HPO条目数量: 4,355 标准MeSH条目数量: 2,975 1. AD-LitPathoNet 的病理机制知识表示范式 AD-LitPathoNet 以丰富的基因-表型关联文本证据为基础，搭建可追溯的病理机制表示范式（Traceable pathology mechanism representation）。其中使用到的分子标记物主要为基因及突变，表型描述的术语采用Gene Ontology (GO)， Human Phenotype Ontology (HPO)及Medical Subject Headings (MeSH)三个标准本体。 首先，AD-LitPathoNet 从文本中捕获突变、基因（或蛋白）实体以及 “occurred_in” 关系；同时，挖掘基因突变引发的下游生物过程（GO）、表型（HPO）和症状（MeSH），并识别基因和表型关联的“caused”关系。由此，“可追溯的病理机制表示范式”对上游基因、突变和下游表型数据间的机理描述给出了明确的定义。 可追溯性病理机制包含两个内涵：ContinueContinue reading “课题组测试发布“AD-LitPathoNet/老年痴呆病病理网络”数据库”