#paper doi: 10.1038/s41586-022-05030-3 Nature, 2022, Brown-fat-mediated tumour suppression by cold-altered global metabolism。有氧糖酵解是肿瘤细胞获取能量的主要方式，此过程需消耗大量葡萄糖，因此肿瘤组织对葡萄糖饥饿敏感。而暴露于寒冷环境中的动物通过棕色脂肪细胞（BAT）活化、白色脂肪细胞（WAT）棕色化进行非战栗产热的过程也需消耗大量葡萄糖。因此寒冷环境下的肿瘤患者势必存在BAT和肿瘤细胞之间的葡萄糖竞争，此竞争有可能使肿瘤组织处于葡萄糖饥饿状态从而抑制肿瘤生长。本文主要通过将异体肿瘤移植小鼠至于寒冷环境下对这一假设进行了验证。此为将代谢与肿瘤联系起来的又一新角度。

#paper International Conference on Learning Representations, 2020, Hyper-SAGNN: a self-attention based graph neural network for hypergraphs. 对具有高阶连接的超图进行图表示学习是提取很多现实问题中有用模式的必经步骤，然而当前（2020）的超图表示学习算法均无法很好处理超边大小不一致的超图。本文作者基于自注意力思想设计了一种称为Hyper-SAGNN的图神经网络结构，很好的处理了有可变超边大小的超图网络学习问题。此网络架构首先使用一单层神经网络将输入特征映射为“静态嵌入”，然后使用Multi-heat attention结构将位于同一超边内的节点映射为“动态嵌入”，进而使用Hadamard积刻画“静态表示”和“动态表示”的相似性，结果传入一单层神经网络，最终预测超边存在的概率。模型在通用测试数据集上均有比当时通行模型更好的表现，同时在单细胞Hi-C数据的表示和细胞分类问题中也有上佳表现。2022年，他们在Nature biotechnology上发表了基于此网络结构的单细胞Hi-C数据表示方法Higashi（doi: 10.1038/s41587-021-01034-y）