报告题目一：生物学知识图谱的构建
报告时间：2022年10月22日上午8:30-9:10
报告人：赵其昌
报告地点：计算机楼313报告厅
摘要：
知识图谱成为一种流行的建模复杂生物系统的方法，它可以对生物实体之间的相互作用及其对生物系统的影响进行建模。在这次报告中，我将介绍生物学知识图谱的构建步骤和后续分析过程。本次汇报主要分为四个部分，第一部分简介生物知识图谱的定义，第二部分简述生物知识图谱的主要构建步骤，第三部分以Bioteque为实例介绍知识图谱构建后的分析过程，第四部分提出我在知识图谱学习过程中了解到的困难和挑战。
报告人简介：
赵其昌是中南大学计算机学院20级在读博士生，目前的研究兴趣包括机器学习，深度学习和生物信息学。
报告题目二：知识图谱嵌入方法及其在推荐系统上的应用
报告时间：2022年10月22日上午9:10-9:50
报告人：罗熠
报告地点：计算机楼313报告厅
摘要：
本报告简介知识图谱嵌入方法如何将存储在知识图谱中的信息能够被程序所用，和使用知识图谱提高推荐系统性能的方法。主要内容共分为三部分，首先介绍知识图谱嵌入技术相关术语，了解知识图谱嵌入的基本概念。然后介绍三大类型嵌入方法：基于翻译距离，基于语义匹配和基于神经网络。最后介绍知识图谱在推荐系统上的应用方法。
报告人简介：
罗熠是中南大学计算机学院22级在读博士生，研究方向：生物信息学和数据分析。
报告题目三： 知识图谱与医学影像领域
报告时间：2022年10月22日上午9:50-10:30
报告人： 颜泉
报告地点：计算机楼313报告厅
摘要：
知识图谱可以提供丰富的专业概念和相关关系，对于辅助医学影像的分析有着很大的潜力。利用知识图谱将领域知识融入深度学习模型是当前的一个研究热点。本次报告分为三个部分：首先介绍知识图谱在医学影像领域的应用场景，然后对每个应用场景介绍一个具有代表性的案例，最后介绍目前的挑战与未来方向。
报告人简介：
颜泉是中南大学计算机学院21级在读硕士生。研究方向：知识图谱在医学影像诊断的应用。
报告题目四： 基于知识图谱和推荐系统的药物-靶点相互作用预测框架
报告时间：2022年10月22日上午10:30-11:10
报告人： 赵皓晨
报告地点：计算机楼313报告厅
摘要：
药物-靶标相互作用 (DTI) 的识别在药物开发的各种应用中起着至关重要的作用，例如先导发现、药物再利用以及阐明可能的脱靶或副作用。然而，用于 DTI 检测的传统生物实验通常既昂贵又耗时。在过去的几十年中，已经开发了许多用于 DTI 识别的计算方法，以缩小药物和蛋白质候选物的搜索空间，以降低成本并加快药物发现和开发的效率。但现有方法仍然存在 DTI 数据集高度稀疏和冷启动问题。本次报告将分享一个结合知识图 (KG) 和推荐系统的 DTI 预测统一框架（KGE_NFM）。该框架首先学习 KG 中各种实体的低维表示，然后通过神经分解机 (NFM) 集成多模态信息。 KGE_NFM在三个现实场景下进行了评估，并在四个基准数据集上实现了准确和稳健的预测，尤其是在蛋白质冷启动的场景中。实验结果表明，KGE_NFM 为将 KG 和基于推荐系统的技术集成到一个统一的框架中以进行新的 DTI 发现提供了有价值的见解。
报告人简介：
赵皓晨是中南大学计算机学院19级在读博士生。主要研究药物副作用预测和药物重定位问题。
报告题目五：基于知识图谱的药物-药物相互作用预测
报告时间：2022年10月22日上午11:10-11:50
报告人： 钟键
报告地点：计算机楼313报告厅
摘要：
知识图谱是一种大规模语义网络，合并了多个数据源，利用图的形式展现数据实体的语义关系。目前，大多数药物相关知识是临床评估和上市后监测的结果；导致信息量有限。现有数据驱动的药物相互作用预测方法通常依赖于单一信息源，如何有效利用生物医学知识图谱进行药物相互作用预测成为一个热点的问题。在本次报告中，我们将介绍知识图谱在药物相互作用预测问题中的最新研究进展。
报告人简介：
钟键是中南大学计算机学院19级在读博士生。主要研究蛋白质相互作用预测和药物相互作用预测问题。
报告题目六：知识图谱在蛋白质组学上的应用
报告时间：2022年10月22日上午11:50-12:30
报告人：梁潇
报告地点：计算机楼313报告厅
摘要：
本次报告主要分为两部分：1.介绍蛋白质组学研究中的基本概念和术语。 2.分享目前知识图谱在蛋白质组学上的具体应用。本次报告将分享临床知识图谱（Clinical Knowledge Graph，CKG），这是一个开源的知识图谱平台，目前包含近2000万个节点和2.2亿个相互关系，用于蛋白质组学和多组学数据的透明、自动化的集成分析。报告将分享CKG是如何解决个性化医疗与数据驱动的临床决策过程中的一些主要瓶颈问题，并帮助临床决策。。
报告人简介：
梁潇是中南大学计算机学院22级在读博士生。研究方向：生物信息学。
