图池化作为图神经网络中重要的组件,在获取图的多粒度信息的过程中扮演了重要角色。而当前的图池化操作均以平等地位看待数据点,普遍未考虑利用邻域内数据之间的偏序关系,从而造成图结构信息破坏。针对此问题,本文提出一种基于偏序关系的多视图多粒度图表示学习框架(multi-view and multi-granularity graph representation learning based on partial order relationships,MVMGr-PO),它通过从节点特征视图、图结构视图以及全局视图对节点进行综合评分,进而基于节点之间的偏序关系进行下采样操作。相比于其他图表示学习方法,MVMGr-PO可以有效地提取多粒度图结构信息,从而可以更全面地表征图的内在结构和属性。此外,MVMGr-PO可以集成多种图神经网络架构,包括GCN(graph convolutional network)、GAT(graph attention network)以及GraphSAGE(graph sample and aggregate)等。通过在6个数据集上进行实验评估,与现有基线模型相比,MVMGr-PO在分类准确率上有明显提升。
青少年抑郁症是一种严重的情绪障碍,影响着全球数百万青少年。尽管其病因复杂,涉及遗传、生物学、心理和环境等多方面因素,但近年来的研究表明,肠道微生物群与抑郁症的发生和发展密切相关。本研究旨在通过分析16S扩增子测序数据,鉴定青少年抑郁症患者的肠道菌群生物标志物。我们从公共数据库中收集了414个肠道样本,涵盖儿童、青少年和老年人群体,并使用16S扩增子测序数据进行微生物群落分析。通过多样性分析、线性判别分析(LDA)和代谢通路分析,我们发现青少年抑郁症患者的肠道菌群多样性与健康对照组存在显著差异,且某些菌属(如普雷沃菌属、戴阿利斯特杆菌属)在抑郁症患者中显著富集。此外,代谢通路分析揭示了抑郁症患者在氨基酸代谢、脂肪酸代谢和厌氧代谢等方面的显著变化。研究结果表明,肠道菌群的失调可能与青少年抑郁症的发病机制密切相关,肠道菌群有望成为抑郁症的潜在生物标志物,并为未来的诊断和治疗提供新的思路。Adolescent depression is a severe mood disorder affecting millions of teenagers worldwide. Although its etiology is complex, involving genetic, biological, psychological, and environmental factors, recent studies have shown a close relationship between gut microbiota and the onset and progression of depression. This study aims to identify gut microbiota biomarkers in adolescent depression by analyzing 16S amplicon sequencing data. We collected 414 gut samples from public databases, covering children, adolescents, and elderly populations, and performed microbial community analysis using 16S amplicon sequencing data. Through diversity analysis, linear discriminant analysis (LDA), and metabolic pathway analysis, we found significant differences in gut microbiota diversity between adolescent depression patients and healthy controls. Certain genera (e.g., Prevotella, Dialister) were significantly enriched in depression patients. Additionally, metabolic pathway analysis revealed significant changes in amino acid metabolism, fatty acid metabolism, and anaerobic metabolism in depression patients. The results suggest that gut microbiota dysbiosis may be closely related to the pathogenesis of adolescent depression. Gut microbiota holds promise as a potential biomarker for depression and may provide new insights for future diagnosis and treatment.
多数基于卷积神经网络的语义分割算法伴随庞大的参数量和计算复杂度,限制了其在实时处理场景中的应用。为解决该问题,提出了一种基于全局-局部上下文网络(GLCNet)的轻量级语义分割算法。该算法主要由全局-局部上下文(GLC)模块和多分辨率融合(MRF)模块构成。全局-局部上下文模块学习图像的全局信息和局部上下文信息,使用残差连接增强特征之间的依赖关系。在此基础上,提出了多分辨率融合模块聚合不同阶段的特征,对低分辨率特征进行上采样,与高分辨率特征融合增强高层特征的空间信息。在Cityscapes和Camvid数据集上进行测试,平均交并比(mIoU)分别达到69.89%和68.86%,在单块NVIDIA Titan V GPU上,速度分别达到87帧/s和122帧/s。实验结果表明:所提算法在分割精度、效率及参数量之间实现了较好的平衡,参数量仅有0.68×10^(6)。
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