論文の概要: Coronavirus Knowledge Graph: A Case Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.10287v1
• Date: Sat, 4 Jul 2020 03:55:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-13 13:11:57.242514
• Title: Coronavirus Knowledge Graph: A Case Study
• Title（参考訳）: コロナウイルス知識グラフの1例
• Authors: Chongyan Chen, Islam Akef Ebeid, Yi Bu and Ying Ding
• Abstract要約: 我々は、新型コロナウイルス関連の専門家やバイオエンティティを特定するために、機械学習、ディープラーニング、知識グラフの構築とマイニング技術をいくつか使用しています。 関連疾患,薬物候補,遺伝子,遺伝子変異,関連化合物の予測手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.646516629534201
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The emergence of the novel COVID-19 pandemic has had a significant impact on global healthcare and the economy over the past few months. The virus's rapid widespread has led to a proliferation in biomedical research addressing the pandemic and its related topics. One of the essential Knowledge Discovery tools that could help the biomedical research community understand and eventually find a cure for COVID-19 are Knowledge Graphs. The CORD-19 dataset is a collection of publicly available full-text research articles that have been recently published on COVID-19 and coronavirus topics. Here, we use several Machine Learning, Deep Learning, and Knowledge Graph construction and mining techniques to formalize and extract insights from the PubMed dataset and the CORD-19 dataset to identify COVID-19 related experts and bio-entities. Besides, we suggest possible techniques to predict related diseases, drug candidates, gene, gene mutations, and related compounds as part of a systematic effort to apply Knowledge Discovery methods to help biomedical researchers tackle the pandemic.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックの出現は、ここ数カ月で世界の医療と経済に大きな影響を与えた。 ウイルスの急速な普及は、パンデミックとその関連トピックに対処するバイオメディカル研究の急増につながった。 バイオメディカル研究コミュニティがcovid-19の治療法を理解し、最終的に発見するための重要な知識発見ツールの1つは、ナレッジグラフである。 cord-19データセットは、新型コロナウイルス(covid-19)と新型コロナウイルス(covid-19)のトピックスで最近公開されたフルテキストの研究記事のコレクションである。 ここでは、いくつかの機械学習、ディープラーニング、知識グラフ構築およびマイニング技術を使用して、pubmedデータセットとcord-19データセットから洞察を形式化し、抽出し、covid-19関連の専門家とバイオエンティティを特定する。 さらに, バイオメディカル研究者がパンデミックに対処するための知識発見手法を適用するための体系的な取り組みの一環として, 関連疾患, 薬物候補, 遺伝子, 遺伝子変異, 関連化合物を予測する技術を提案する。

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