論文の概要: Biomedical Knowledge Graph Refinement and Completion using Graph Representation Learning and Top-K Similarity Measure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.10540v1
• Date: Fri, 18 Dec 2020 22:19:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-01 19:07:17.193208
• Title: Biomedical Knowledge Graph Refinement and Completion using Graph Representation Learning and Top-K Similarity Measure
• Title（参考訳）: グラフ表現学習とトップk類似度尺度を用いた生体医学知識グラフの洗練・完成
• Authors: Islam Akef Ebeid, Majdi Hassan, Tingyi Wanyan, Jack Roper, Abhik Seal, Ying Ding
• Abstract要約: 本研究は,統合生物医学知識グラフ chem2bio2rd の離散表現の学習を実証する。 学習した埋め込みベクトル間の単純なトップKコサイン類似度尺度を用いて知識グラフの補完と洗練を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4660617536303606
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Knowledge Graphs have been one of the fundamental methods for integrating heterogeneous data sources. Integrating heterogeneous data sources is crucial, especially in the biomedical domain, where central data-driven tasks such as drug discovery rely on incorporating information from different biomedical databases. These databases contain various biological entities and relations such as proteins (PDB), genes (Gene Ontology), drugs (DrugBank), diseases (DDB), and protein-protein interactions (BioGRID). The process of semantically integrating heterogeneous biomedical databases is often riddled with imperfections. The quality of data-driven drug discovery relies on the accuracy of the mining methods used and the data's quality as well. Thus, having complete and refined biomedical knowledge graphs is central to achieving more accurate drug discovery outcomes. Here we propose using the latest graph representation learning and embedding models to refine and complete biomedical knowledge graphs. This preliminary work demonstrates learning discrete representations of the integrated biomedical knowledge graph Chem2Bio2RD [3]. We perform a knowledge graph completion and refinement task using a simple top-K cosine similarity measure between the learned embedding vectors to predict missing links between drugs and targets present in the data. We show that this simple procedure can be used alternatively to binary classifiers in link prediction.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフは異種データソースを統合するための基本的な方法の1つだ。 異種データソースの統合は、特にバイオメディカル領域において重要であり、薬物発見のような中心的なデータ駆動タスクは、異なるバイオメディカルデータベースの情報を統合することに依存する。 これらのデータベースには、タンパク質(PDB)、遺伝子(遺伝子オントロジー)、薬物(DrugBank)、疾患(DDB)、タンパク質-タンパク質相互作用(BioGRID)など様々な生物学的実体と関係がある。 不均一な生物医学データベースを意味的に統合するプロセスには、しばしば不完全さが伴う。 データ駆動型薬物発見の品質は、使用される採掘方法の精度とデータの品質にも依存している。 したがって、完全かつ洗練されたバイオメディカル知識グラフを持つことは、より正確な薬物発見結果を達成するための中心となる。 本稿では、最新のグラフ表現学習と埋め込みモデルを用いて、バイオメディカル知識グラフの洗練と完全化を提案する。 この予備的な研究は、統合バイオメディカル知識グラフChem2Bio2RD[3]の学習離散表現を示す。 学習された埋め込みベクトル間の単純なトップkコサイン類似度尺度を用いて,知識グラフの補完・精細化タスクを行い,データに存在する薬物と標的間の欠落リンクを予測する。 リンク予測において,この単純な手続きをバイナリ分類器に代えて使用できることを示す。

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