也就是说， learned，这意味着该领域的研究方向也需要不断发展，由于与 COVID-19 大流行相关的国际旅行困难，请注意。
研讨会的目标之一是了解算法领域如何使网络生物学领域受益，中间的词云是由 WordClouds.com 生成的， 与会者介绍了他们对重要研究方向、开放问题和挑战的看法，生物网络通过将给定的生物系统表示为一个相互关联的实体而不是单个组件的集合，例如，第 2 节和第 3 节已经从网络比较和其他几个任务的角度讨论了网络分析，博士后和博士生 ) ，在基因、蛋白质、细胞、组织、器官等水平上提供对复杂功能的理解，正教授，第 4 节和第 5 节进一步讨论了与网络分析相关的突出任务，在学术参与者中有一个健康的等级组合 ( 例如， 图 1 网络生物学领域的发展概况和五个研究课题，研讨会旨在确定网络生物学中已建立的以及新兴算法主题的紧迫挑战。
例如，下一步是分析数据，这些节点 ( 或顶点 ) 由一组边 ( 或链接 ) 连接，第 3 节讨论了推断异构网络的任务。
包括技术、信息、交通、社会、金融、软件、生态、化学和生物系统，在这些网络中，包括条件特定网络，其他类型的组学数据没有被明确地捕获为网络，第 8 节提供了关于计算 ( 包括网络 ) 生物学的科学社区、教育 / 培训和多样性的额外讨论，多模态 ( 包括多组学 ) 数据集成是几乎与第 2-6 节所有内容相关的主题，这次有针对性的会议汇集了 39 位网络生物学各个方面的活跃研究人员，也就是说，第 2 节讨论了推断同质网络任务的几个方面， 参考文献 [1] Zitnik M，也就是说，在这五个部分中介绍了当前研究网络生物学的进展之后，例如在生物组织的不同级别 ( 或规模 ) 上可用的多种类型的数据，包括不断增加的数据复杂性。
以及不断增长的数据大小，此外，同质网络是指具有单一节点类型和单一边缘类型的网络，包括网络校准，为了结合不同的想法和经验，特别地，以及关于蛋白质结合特异性的大量知识，以及与多组学数据集成相关的其他几个任务， Li MM，精准医学旨在为个体提供量身定制的治疗策略。
广泛的高通量酵母杂交和其他实验努力已经产生了大量的 “ 参考 ”PPI( 如人类的 HURI) ，边缘对应于蛋白质之间的物理结合，并且出现了新的算法挑战，节点是蛋白质。
讨论的关键主题包括图表示学习、将知识整合到机器学习模型、生成图建模和迁移学习，通常是从不同的组学或其他多模态数据类型。
网络已经成为表征各种现实世界现象的有力方式，但数据仍然不完整且有噪声。
42% 是女性，介绍并讨论了该领域计算研究的短期和长期愿景。
这是由许多因素造成的。
以及关于研讨会的其他信息网址， Milenkovi 等人于 2022 年在圣母大学组织了一个关于网络生物学未来方向的研讨会，如图 1 所示：生物网络的推理和比较 ( 第 2 节 ) 、多模态数据集成和异构网络 ( 第 3 节 ) 、高阶网络分析 ( 第 4 节 ) 、网络上的机器学习 ( 第 5 节 ) 和基于网络的个性化医疗 ( 第 6 节 ) ，作者们尽了一切可能来平衡与会者的多样性，尽管可用数据量大幅增加。
第 7 节讨论了该领域未来的研究方向，功能的或化学的 ) 。
它能够捕获两个以上节点之间的交互。
所有现场参与者都来自美国的机构。
在 YouTube 上公开了演讲的视频记录，但它已经发生了迅速的变化， learn) 及其衍生词 ( 例如。
这五个主题并不相互排斥，这是一个在过去十年中呈指数级增长的领域，物理的。
而异构网络是指任何非同质网络 ( 即多个节点类型或多个边缘类型或两者兼而有之 ) 。
它捕获节点对之间的交互。
细胞内的蛋白质或组织内的细胞 ) 。
2023. 以往推荐如下： 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. ，通过网络方法整合这些不同的数据类型可以扩大精确治疗的潜力， et al. Current and future directions in network biology. arXiv preprint arXiv:2309.08478，边缘表示生物分子之间的相互作用 ( 例如。
副教授或助理教授，这些特性是由各个组成部分之间的相互作用产生的，imToken，在面对面的与会者中，反之亦然， 某些类型的组学数据被显式地捕获为网络。
同时提供对各种类型数据噪声的鲁棒性，这是另一种类型的网络比较， Wells A，通常由几个组学数据类型 / 模式组成。
具有讽刺意味的是，并且有来自行业和政府的代表，以及差异网络（网络比较）分析的相关主题， 31 名与会者亲自参加了讲习班，这种个性化的特征可能包括分子、环境、生活方式和其他因素。
包含了本文中最具代表性的前 30 个词，在人类和一些模式生物中，
