Nov, 2023

RNA-KG: 一个基于本体的知识图谱，用于表示涉及 RNA 分子的相互作用

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TL;DRRNA-KG 是一个包含来自 50 多个公共数据库的 RNAs 的生物知识图谱，集成了与基因、蛋白质和化学物质的功能关系以及本体论基础的生物医学概念；通过利用基于实例的语义抽象知识模型生成 RNA-KG，并对其进行拓扑分析，RNA-KG 可以被直接探索、可视化，或通过计算方法推断其异质节点和边缘中的生物医学知识。
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发现论文，激发创造
  • 多模式蛋白知识图谱构建及应用

    本文介绍了 ProteinKG65，一个专门用于蛋白质科学的知识图谱，它基于基因本体论和 Uniprot 知识库，并整合了多种知识，主要旨在将基因本体论的知识应用于蛋白质功能及结构预测，文中还展示了 ProteinKG65 的潜在应用。

    May, 2022

  • 癌症生物标志物发现的生物医学知识图谱

    本文描述了如何构建一个特定领域的知识图谱，以帮助癌症生物标志物的发现和查询，并使用语义技术和信息抽取方法集成相关领域的知识和数据，提供交互式解释和问题回答。

    Feb, 2023

  • 从大型语言模型到知识图谱：癌症生物标志物发现

    开发了一个基于领域知识图谱和语义推理的癌症特定生物标志物发现和交互式问答系统，使用生物医学数据、领域本体论、信息提取方法以及大型语言模型进行知识图谱的构建和更新。

    Oct, 2023

  • 开放研究知识图谱中生物分析的数字化

    该论文介绍了 ORKG-assays 工具，一个帮助科学家将他们的学术贡献语义化的 AI 工具，它利用了 AI 聚类算法，可以帮助药学研究人员在药物开发方面智能地访问语义化的生物分析集合。

    Mar, 2022

  • 可扩展的人类基因组变异知识图谱构建与推理

    这项研究将来自 RNA - 测序的新冠病毒感染患者的变异级别信息表示为一个统一的、大规模的知识图谱，并使用该图谱进行了分类任务和图机器学习的案例研究。

    Dec, 2023

  • KG-Hub -- 构建和交换生物知识图谱

    KG-Hub 是一个平台，它通过一种简单、模块化的提取 - 转换 - 加载（ETL）模式来生成符合 Biolink Model 的图形数据，易于集成任何 OBO 本体论，支持对上游数据源的缓存下载、版本化和自动更新构建，提供易于重复使用的转换子图，并支持基于知识图的机器学习。

    Jan, 2023

  • 自动生成基因本体描述的图中图网络

    本研究提出了一种新的任务：Gene Ontology 术语描述生成，通过使用 Graph-in-Graph 网络来有效利用 GO 的结构信息进行生物学功能的推导和合适的描述生成，实验结果表明，该网络可以大幅度提高不同序列到序列模型的性能，具有重要的生物医学应用价值。

    Jun, 2022

  • Know2BIO: 演进中的生物医学知识图谱全面双视角基准

    我们提出了一个面向生物医学领域的异构知识图谱基准测试平台 Know2BIO，它从 30 个不同的数据源中整合数据，并捕捉了 11 个生物医学类别中的复杂关系。通过在 Know2BIO 上评估知识图谱表示模型，我们展示了其在生物医学领域中作为知识图谱表示学习基准测试的有效性。

    Oct, 2023

  • 通过自动化知识图生成和丰富加速医学知识发现

    医疗知识图谱自动化 (M-KGA) 是一种创新方法，通过利用用户提供的医学概念并利用 BioPortal 本体进行语义增强，以整合预训练嵌入向量，从而提高知识图谱的完整性。该方法引入了基于聚类和基于节点的两种方法，以发现知识图谱中隐藏的连接，通过对电子健康记录中 100 个频繁出现的医学概念进行严格测试，展示了有望解决现有知识图谱自动化技术限制的潜力。

    Apr, 2024

  • 生命科学开源知识图谱生态系统

    PheKnowLator 是一个语义生态系统，用于自动构建可完全定制的本体支撑知识图谱，旨在解决生物医学研究中数据整合和表示的挑战。

    Jul, 2023