02 2021 档案

[论文笔记] :Temporal Graph Networks for Deep Learning on Dynamic Graphs
摘要:本篇文章发表在ICLR2020上,对动态图的进行连接预测和结点分类。TGN中,作者除利用传统的图神经网络捕捉非欧式结构生成embedding外,还利用动态图所中时序信息。 TGN主要是由编码器和解码器构成,其中编码器负责将动态网络的每个结点编码成一个向量,解码器会根据具体的训练问题对编码后的向量计算 阅读全文

posted @ 2021-02-25 16:00 若流芳千古 阅读(2444) 评论(0) 推荐(0) 编辑

[论文笔记] Detecting early-warning signals for sudden deterioration of complex diseases by dynamical network biomarkers
摘要:这篇文章是我不擅长的数学,所以很多地方都是我定理并没有很严格的证明。 这篇文章陈洛阳老师2012年3月发表在SCIENTIFIC REPORTS上 通过动态网络生物标记物检测复杂疾病突然恶化的预警信号,这篇文章基于的假设是很多疾病的恶化过程往往不是连续的过程而是存在突变的点, 这类似于非线性动态系统 阅读全文

posted @ 2021-02-21 22:24 若流芳千古 阅读(430) 评论(0) 推荐(0) 编辑

堆和优先队列的写法
摘要:priority_queue 常见用法详解 //priority_queue又称优先队列,其底层时用堆来实现的。 //在优先队列中,队首元素一定是当前队列中优先级最高的那一个。 桃子(优先级 3) 梨子(优先级 4) 苹果(优先级 1) //那么出队顺序是:梨子(4) -> 桃子(3) -> 苹果( 阅读全文

posted @ 2021-02-20 15:45 若流芳千古 阅读(136) 评论(0) 推荐(0) 编辑

[论文笔记] :Detection for disease tipping points by landscape dynamic network biomarkers
摘要:文章给出了一个可以对单样本识别在整个疾病进化过程中的关键基因的方法,这些关键基因很可能指导预后。 创新点:先前的动态模型寻找的方法往往不能对单样本进行分析,而是需要对不同时间结点构建的不同基因网络进行差异分析,寻找网络在不同样本中的突变点作为疾病的转折状态点,但是在真实的生物问题中往往测得的时间结点 阅读全文

posted @ 2021-02-19 16:45 若流芳千古 阅读(520) 评论(0) 推荐(0) 编辑

[论文笔记] :Cell-specific network constructed by single-cell RNA sequencing data
摘要:传统的构建基因共表达网络的方法都是基于所有细胞的相似性,忽略了细胞之间的异质性,此方法提出了一种可以为每一个细胞构建此细胞对应的基因共表达网络的方法,并构建gene在不同细胞网络中的度矩阵,此度矩阵衡量了基因的重要程度,对度矩阵进行常规的聚类和分析操作为单细胞数据的特征分析提供了新的思路。【详见摘要 阅读全文

posted @ 2021-02-19 11:07 若流芳千古 阅读(671) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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