摘要：蛋白质相互作用（PPI）网络通过节点（蛋白质）和边（相互作用）展示生物分子关系，在疾病机制、药物靶点发现和功能研究中具有重要价值。常用数据库包括STRING、BioGRID等，分析方法涵盖网络拓扑、社区发现和图深度学习。在单细胞转录组分析中，PPI网络构建流程包括：筛选差异基因、基因名转换、数据库查询及可视化。典型应用包括利用STRINGdb获取子网络，用于图神经网络建模和hub蛋白识别。该

辨别式AI擅长分类和识别，如判断图片是猫还是狗、识别垃圾邮件等。它通过建立分界线对输入信息进行分类，常用于图像识别、情绪分析等场景。与生成式AI不同，辨别式AI不创造内容，而是输出判断结果。两者各司其职，在智能系统中常协同工作。

本文提出了一种新的单细胞RNA测序（scRNA-seq）聚类方法——单细胞多融合图神经网络（scMFGNN），以解决现有方法在处理scRNA-seq数据时的两个主要局限：一是未能充分考虑节点属性与拓扑信息在可靠性上的差异，二是缺乏融合多尺度判别信息的能力。scMFGNN通过引入多融合图神经网络（MFGNN）和零膨胀负二项分布（ZINB）模块，动态融合多尺度表示，并自适应地整合节点表示与拓扑结构信息

模型鲁棒性是人工智能、机器学习和数据分析领域中的关键指标，衡量模型在非理想条件下保持稳定性能的能力。鲁棒性体现在模型对数据扰动、输入噪声、异常样本、分布漂移或对抗攻击等外部干扰的抵抗能力。随着AI技术在医疗、金融、工业等关键领域的广泛应用，对模型鲁棒性的要求日益提高。鲁棒性可从数据层面、模型结构层面和泛化能力层面进行分析，其重要性在于确保模型在实际应用中的可靠性和安全性。提升模型鲁棒性的方法包括数

单细胞测序（scRNA-seq）技术相较于传统的整体RNA测序，能够以更高的分辨率揭示细胞间的差异性，从而揭示生物研究中的异质性。scRNA-seq数据集的分析依赖于细胞亚群的划分。当缺乏合适的参考信息（例如特定标记基因或单细胞参考图谱）时，无监督聚类方法成为主要选择。然而，scRNA-seq数据本身具有稀疏性和高维性的特点，这对传统聚类方法构成了挑战。因此，研究人员提出了多种基于深度学习的方法来

通过向数据或计算结果添加随机噪声，保护单个数据点的信息，即使攻击者知道数据的大部分内容，也无法推测出某个具体个体的信息。：现有技术（如全同态加密、联邦学习）的计算开销较高，未来优化方向包括量子计算、硬件加速（GPU、TPU、FPGA）。：允许对加密数据进行计算，解密后结果与对原始数据计算的结果一致，从而保证数据在计算过程中仍然加密。：多个数据方在不暴露数据的情况下，共同计算某个函数的值，确保计算过

数据湖用于存储海量的结构化和非结构化数据，而实时计算则确保数据能够被迅速处理和分析，以支持业务决策、流式数据分析和机器学习应用。：无服务器（Serverless）计算框架，如 AWS Athena、Google BigQuery。通过 ACID 事务（如 Delta Lake）增强数据一致性。：如 JSON、Parquet、ORC、CSV、Avro 等。：数据不需要预定义模式（Schema-on-

例如，在保险行业的客户分析中，我们可能会收集客户的年龄、收入、购买记录、索赔次数等多个变量，这些数据构成了一个典型的。K-Means 聚类（K-Means Clustering）：用于将客户分为不同群体（高净值客户 vs 普通客户）。包括统计分析（PCA、因子分析）、机器学习（回归、聚类）和时间序列分析（ARIMA、LSTM）。线性回归（Linear Regression）：用于预测连续变量（如预

与传统聚类方法（如 K-means）仅针对样本（行）或特征（列）进行独立聚类不同，协同聚类旨在发现。例如，在生物信息学中，协同聚类可用于发现某些基因在特定实验条件下具有相似的表达模式，从而揭示潜在的生物学机制。随着计算能力的提升和深度学习的融合，协同聚类的应用前景将更加广阔。：如用户-物品评分数据，协同聚类可提高模式发现能力。协同聚类是一种强大的数据分析方法，能够同时发现。：算法的效果依赖于适当的

是一种模型压缩技术，通过将大模型（教师模型）中学到的知识传递给小模型（学生模型），从而使小模型在性能上接近大模型，同时保持较低的计算复杂度和参数量。这项技术可以有效地优化深度学习模型，特别是在处理计算资源有限的设备上时，可以减少模型的体积，提高推理速度。通常指的是拥有大量参数和复杂结构的深度学习模型，例如 GPT 系列、BERT 等自然语言处理模型，或者用于图像识别的深度卷积神经网络。大模型通过训