論文の概要: The Digitalization of Bioassays in the Open Research Knowledge Graph
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.14574v1
- Date: Mon, 28 Mar 2022 08:35:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-30 03:54:22.764784
- Title: The Digitalization of Bioassays in the Open Research Knowledge Graph
- Title（参考訳）: オープンリサーチ知識グラフにおけるバイオアッセイのデジタル化
- Authors: Jennifer D'Souza and Anita Monteverdi and Muhammad Haris and Marco
Anteghini and Kheir Eddine Farfar and Markus Stocker and Vitor A.P. Martins
dos Santos and S\"oren Auer
- Abstract要約: ORKG-assaysはPythonで書かれたAIマイクロサービスである。
AIベースのクラスタリングアルゴリズムを使用しており、900以上のバイオアッセイと5,514のユニークなプロパティ値ペアを103の述語で比較すると、競合的なパフォーマンスを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.508148285794385
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Background: Recent years are seeing a growing impetus in the semantification
of scholarly knowledge at the fine-grained level of scientific entities in
knowledge graphs. The Open Research Knowledge Graph (ORKG)
https://www.orkg.org/ represents an important step in this direction, with
thousands of scholarly contributions as structured, fine-grained,
machine-readable data. There is a need, however, to engender change in
traditional community practices of recording contributions as unstructured,
non-machine-readable text. For this in turn, there is a strong need for AI
tools designed for scientists that permit easy and accurate semantification of
their scholarly contributions. We present one such tool, ORKG-assays.
Implementation: ORKG-assays is a freely available AI micro-service in ORKG
written in Python designed to assist scientists obtain semantified bioassays as
a set of triples. It uses an AI-based clustering algorithm which on
gold-standard evaluations over 900 bioassays with 5,514 unique property-value
pairs for 103 predicates shows competitive performance. Results and Discussion:
As a result, semantified assay collections can be surveyed on the ORKG platform
via tabulation or chart-based visualizations of key property values of the
chemicals and compounds offering smart knowledge access to biochemists and
pharmaceutical researchers in the advancement of drug development.
- Abstract（参考訳）: 背景:近年は、知識グラフにおける科学的実体のきめ細かいレベルでの学術的知識の分別化の推進力が高まっている。
Open Research Knowledge Graph (ORKG) https://www.orkg.org/ は、この方向の重要なステップであり、構造化され、きめ細かなマシン可読データとして何千もの学術的貢献がある。
しかし、非構造的、非機械可読テキストとして貢献を記録するという伝統的なコミュニティの慣習を変える必要がある。
そのため、学術的貢献の容易かつ正確なセマンティフィケーションを可能にする科学者のために設計されたAIツールが強く求められている。
orkgアッセイというツールを紹介します。
実装: orkg-assaysは、pythonで書かれたフリーで利用可能なaiマイクロサービスで、科学者が三つ組として分離バイオアッセイを得るのを支援するように設計されている。
900以上のバイオアッセイをゴールド標準で評価し、103の述語に対して5,514のユニークな特性値ペアを持つaiベースのクラスタリングアルゴリズムを使用する。
結果と考察結果: 医薬品開発の発展にともなう, バイオケミストや製薬研究者へのスマートな知識アクセスを提供する化学物質および化合物の重要な性質値の集計やチャートに基づく視覚化を通じて, ORKGプラットフォーム上での分離されたアッセイコレクションを調査することができる。
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