第一篇文章是2022年1月31日发表在Nature biote上的文章“A knowledge graph to interpret clinical proteomics data“，作者用蛋白质组学知识图谱，提供了从组学数据到辅助临床决策的可靠的、并经过验证的分析框架。
论文链接：
https://www.nature.com/articles/s41587-021-01145-6
代码：
https://github.com/MannLabs/CKG
第二篇论文是2022年2月11日发表在Nautre comm上的文章“Machine learning prediction and tau-based screening identifies potential Alzheimer’s disease genes relevant to immunity”。为基于元路径的机器学习开发了(ProteinGraphML)知识图谱。作者基于Target Central Resource Database 蛋白知识图谱和通过元路径匹配将证据路径转换为向量，然后提取了基因和疾病之间的特征，最后使用称为MPxgb(AD)的XGBoost训练和优化了模型。
论文链接：
https://www.nature.com/articles/s42003-022-03068-7
第三篇文章是2022年1月23日发表在ICLR2022上的文章“OntoProtein：Protein Pretraining with Gene ontology embedding”。作者将GO（基因本体）中的结构用于蛋白质预训练模型的通用框架，构建了一个新的大规模知识图谱，该知识图谱中的所有节点由GO及其相关蛋白质组成，基因注释文本或蛋白质序列描述。
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2201.11147
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