本研究提出了一种新的整合多种蛋白质网络、提取蛋白质特征的方法用于预测蛋白质功能。其特点在于使用深度自编码器来融合多个网络的信息并提取特征（相对于其领域之前的方法mashup），并在yeast和human的数据集上进行了验证，显示出良好的效果。

主要介绍了如何使用搜索框进行搜索和过滤样本，并进一步实现分组

对变分自编码器（VAE）原论文的阅读。本文提出了一种新的技术，可以非常有效率地建模带有连续隐变量的数据。即特定是使用了神经网络来参数化后验分布和似然函数，并提出了重参数化的技巧来配合Monte Carlo梯度估计，从而可以使用SGD对上述模型进行训练。从另一个角度，其将自编码器和概率模型结合在一起，探索了一种新的自编码器框架。

叙述了UCSC Xena所管理的数据集，以及如何下载这些数据集。关于这些数据集只是进行了一个列举，详细信息需要去查看对应数据集的官网获得

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主要介绍了spreadsheet在不同数据类型下的不同表示，重点是copy number和mutation数据的展示

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在正常的工作中，经常使用到git，那自然.gitignore文件的使用是必须要掌握的。所幸我们一般用到的的.gitignore的规则都比较简单，而且其语法是使用的通配符语法，容易掌握，这里将它的语法进行一下归纳整理，便于之后查阅。 这里的内

本研究提出了一个基于VAE的多组学模型，可以进行多组学降维和基于此的end-to-end的分类任务。本研究在TCGA pan-cancer的癌症类型分类任务上验证了该模型，体现出优异的性能。在我看来，其依据染色体分组提取特征的思路是亮点之一。

本研究是一项多组学亚组聚类的方法学研究。本研究提出了一种基于graph kernel和multi-view clustering的多组学聚类方法，其可以将pathway数据和多组学数据（RNAseq、somatic mutations和RPPA等）结合进行聚类分析。在TCGA-KIRC上进行了验证，效果不错。