图神经课程资料

📚 一、中文教程 / 课程推荐（免费 & 高质量）

1. 清华大学《图神经网络GNN原理与实践》课程

讲师：朱军、唐源（清华人工智能研究院）
平台：清华学堂在线（免费）
🔗 地址：https://next.xuetangx.com/course/THU08091000320

适合：对图神经网络零基础但数学背景尚可的学生
🎯 优点：系统性强，从 GCN、GAT 到 GraphSAGE、图自编码器、时空图都有涵盖

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2. 哔哩哔哩《图神经网络系列教程》

讲解者：米修AI、图学习实战派
平台：Bilibili
🔗 https://space.bilibili.com/34930859/channel/seriesdetail?sid=304209

🌱 适合：零基础，强调 PyTorch 实现与可视化
🎯 包含：GCN实现、动态图分析、图注意力机制、文本/生物等多领域案例

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3. 中文图神经网络库文档（PyG 中文指南）

文档地址：https://pyg.org.cn/

PyTorch Geometric (PyG) 是当前主流的 GNN 工具库之一，这个中文网站不仅翻译了所有文档，还附带例子与项目实战。

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📘 二、中文综述 / 教材式论文（带生物背景）

✅ 1. 《图神经网络及其在生物信息学中的应用》

作者：中科院自动化所 & 华中科技大学联合团队
📖 收录于：《计算机学报》，2023年第46卷
🔗 万方链接（可访问全文）

内容亮点：

• 专门一节介绍 GNN 在生物领域的五类任务：PPI预测、基因调控网络、细胞分类、空间组学、药物发现；
• 强调 GCN 与 GAT 的对比；
• 图建模方式（空间图 / 结构图）讲解极好。

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✅ 2. 《图神经网络的研究进展与生物医学应用》

作者：复旦大学生命科学学院团队
📖 来源：生物信息学（Bioinformatics，中文核心），2022年
🔗 中国知网链接

内容亮点：

• 强调蛋白互作预测（PPI）与药物化合物结构预测；
• 以 GCN 推断调控模块为主线，附多个模型对比；
• 适合生物背景读者阅读。

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✅ 3. 《空间转录组中的图模型方法综述》

作者：南开大学/天津大学 联合组学团队
📖 发表在《生物数学学报》，2023年
🔗 百度学术收录

内容亮点：

• 系统梳理了 spaGCN、STAGATE、SOTIP 等方法；
• 较好解释了如何建空间图，如何联合表达+位置；
• 对图卷积的生物含义解释到位。

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📦 三、额外推荐资料（含 notebook 实例）

类型	名称	说明
📓 教学 notebook	Awesome-GNN-Biology	GitHub 项目，整理了 GNN 在蛋白/基因/空间组学中的代码与数据
🧑‍🏫 生信博客	图神经网络在生物中的应用	B站与知乎上搜索“图神经网络 生信”关键词，有不少博主讲解实际用法与可复现代码

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✅ 总结推荐路径：

1. 先看清华图神经课程 → 搭配 PyG 中文指南练习代码
2. 阅读中科院综述文章，了解生物场景中怎么建图、怎么解释结果
3. 最后再学习 spaGCN 等空间特化模型，看南开综述或直接跑 SpaGCN 的 GitHub 示例

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