2025年7月26日至7月29日, 第二十一届智能计算国际会议（The Twenty First International Conference on Intelligent Computing, ICIC2025）在中国宁波召开。来自全球不同国家和地区的智能计算领域研究人员在宁波相聚，共同探讨该领域的最新进展，分享自己的研究成果。李君一教授课题组24级研究生王亚丘、周思源参加了本次会议，并在会议上汇报了两篇论文成果。
图1 ICIC2025会场照片
ICIC是中国计算机学会推荐的C类国际学术会议，本次会议内容涵盖人工智能、模式识别、进化计算、信息学理论与应用、计算神经科学与生物科学、软计算、人机界面问题等领域，旨在提供国内外学者之间学术交流的机会，推动科学研究的发展。本次ICIC会议投稿量超4000篇，最终精选了1729篇进行发表。
会议期间王亚丘就论文《MKDTI: Predicting drug-target interactions via multiple kernel fusion on graph attention network》进行了口头汇报。王亚丘介绍了一个端到端预测框架MKDTI，通过融合图注意力网络（GAT）和多核学习（MKL）技术，解决了传统药物-靶点预测方法中信息单一和泛化能力不足的问题。
图2 王亚丘进行论文汇报
MKDTI框架提出将GAT的不同层嵌入用于生成多个核矩阵，替代了传统多核方法中依赖手工特征或外部数据的局限。GAT的每层嵌入捕捉了不同跳数邻域的语义信息（如局部结构和全局关联），通过核矩阵融合（如高斯核）实现了信息的互补和增强；框架整合了药物相似性（基于Tanimoto分数）、靶点相似性（基于Jaccard系数）和已知DTI关联，避免了数据孤岛问题。通过DLapRLS框架进行链接预测，结合拉普拉斯正则化处理了数据稀疏性和噪声；通过实验，证明了低层GAT嵌入（如第1层）包含更丰富的信息，而多核融合优于单核模型，证实了不同层核矩阵的互补性。这为GNN-based多核方法提供了新思路。
MKDTI在多个实验中展现了卓越的预测能力，在AUC和AUPR指标上优于现有基准方法。MKDTI模型在AUC和AUPR两个指标上相比次优模型分别提高了0.8个百分点和1.3个百分点。
图3 MKDTI模型图
周思源就其论文《E-MSNGO: Explainable Multi-species Protein Function Prediction Model Based on Aggregated Networks》进行了口头汇报并介绍了基于具有分层解释框架的跨物种功能相似性PPI网络进行蛋白质功能预测的模型E-MSNGO。该模型基于AlphaFold2结构数据构建蛋白质接触图、通过node2vec生成氨基酸级嵌入、结合图卷积与分层图池化提取低维特征并使用了ESM-2蛋白大语言模型（Transformer架构）提取进化保守特征。模型对13个物种的蛋白质对（涵盖哺乳动物、植物、微生物等）计算Jaccard-Resnik混合相似度、以相似度作为边权重最终构建包含序列相似性网络与增强PPI网络的异构图，并通过图注意力机制在异构网络上进行多源信息聚合和蛋白质功能预测。
图4 周思源进行论文汇报
同时，E-MSNGO还提出了一种基于GNN-Explainer设计专用于异构网络的解释算法，提出了分层解释策略，在节点级分析单蛋白质的序列/结构特征重要性，在邻域级识别关键子图与跨物种连接。该解释算法从传统解释算法的特征级解释扩展至网络拓扑级，并首次在蛋白质功能预测中实现“特征-连接-功能”的全解释链路。
图5 E-MSNGO模型图
E-MSNGO在整体性能上，显著提升了MFO分支的效果，深度语义优化效果显著；同时，跨物种连接提升了稀有GO标签（高IC值）预测能力。E-MSNGO模型在关键连接上生物意义明确，如线虫蛋白酶P91863通过增强PPI网络连接拟南芥蛋白F4JXC5（丝氨酸蛋白酶家族），共享GO:0004252（丝氨酸型内肽酶活性）等标签；结构特征权重显著高于序列特征（如蛋白H2KY99），证明结构信息对功能预测的关键作用。
图6 相互作用网络中蛋白质p91863的关键连接
论文《MKDTI: Predicting drug-target interactions via multiple kernel fusion on graph attention network》共同一作为周雨桓和王亚丘，周雨桓是2021级硕士生，王亚丘是2024级硕士生；论文《E-MSNGO: Explainable Multi-species Protein Function Prediction Model Based on Aggregated Networks》共同一作为王贝贝和周思源，王贝贝是2022级硕士生，周思源是2024级硕士生。李君一教授为两篇论文的通讯作者。
