論文の概要: An Open-Source Knowledge Graph Ecosystem for the Life Sciences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05727v2
• Date: Tue, 30 Jan 2024 07:27:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-31 19:16:38.464579
• Title: An Open-Source Knowledge Graph Ecosystem for the Life Sciences
• Title（参考訳）: 生命科学のためのオープンソースの知識グラフエコシステム
• Authors: Tiffany J. Callahan, Ignacio J. Tripodi, Adrianne L. Stefanski, Luca Cappelletti, Sanya B. Taneja, Jordan M. Wyrwa, Elena Casiraghi, Nicolas A. Matentzoglu, Justin Reese, Jonathan C. Silverstein, Charles Tapley Hoyt, Richard D. Boyce, Scott A. Malec, Deepak R. Unni, Marcin P. Joachimiak, Peter N. Robinson, Christopher J. Mungall, Emanuele Cavalleri, Tommaso Fontana, Giorgio Valentini, Marco Mesiti, Lucas A. Gillenwater, Brook Santangelo, Nicole A. Vasilevsky, Robert Hoehndorf, Tellen D. Bennett, Patrick B. Ryan, George Hripcsak, Michael G. Kahn, Michael Bada, William A. Baumgartner Jr, Lawrence E. Hunter
• Abstract要約: PheKnowLatorは、存在論的基盤を持つ知識グラフの構築を自動化するセマンティックエコシステムである。 エコシステムには、KG構築リソース、分析ツール、ベンチマークが含まれている。 PheKnowLatorは、パフォーマンスやユーザビリティを損なうことなく、完全にカスタマイズ可能なKGを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.665519167428707
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Translational research requires data at multiple scales of biological organization. Advancements in sequencing and multi-omics technologies have increased the availability of these data, but researchers face significant integration challenges. Knowledge graphs (KGs) are used to model complex phenomena, and methods exist to construct them automatically. However, tackling complex biomedical integration problems requires flexibility in the way knowledge is modeled. Moreover, existing KG construction methods provide robust tooling at the cost of fixed or limited choices among knowledge representation models. PheKnowLator (Phenotype Knowledge Translator) is a semantic ecosystem for automating the FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable) construction of ontologically grounded KGs with fully customizable knowledge representation. The ecosystem includes KG construction resources (e.g., data preparation APIs), analysis tools (e.g., SPARQL endpoints and abstraction algorithms), and benchmarks (e.g., prebuilt KGs and embeddings). We evaluated the ecosystem by systematically comparing it to existing open-source KG construction methods and by analyzing its computational performance when used to construct 12 large-scale KGs. With flexible knowledge representation, PheKnowLator enables fully customizable KGs without compromising performance or usability.
• Abstract（参考訳）: 翻訳研究は、生物組織の複数のスケールのデータを必要とする。 シークエンシングとマルチオミクス技術の進歩はこれらのデータの可用性を高めているが、研究者は重要な統合課題に直面している。 知識グラフ(KG)は複雑な現象をモデル化するために使われ、それらを自動的に構築する手法が存在する。 しかし、複雑なバイオメディカルな統合問題に取り組むには、知識のモデル化方法の柔軟性が必要である。 さらに、既存のkg構築手法は、知識表現モデルの中で固定あるいは制限された選択のコストで堅牢なツールを提供する。 PheKnowLator (Phenotype Knowledge Translator) は、完全にカスタマイズ可能な知識表現を持つ存在論的基盤を持つKGのFAIR (Findable, Accessible, Interoperable and Reusable) 構築を自動化するセマンティックエコシステムである。 エコシステムには、KG構築リソース(データ準備APIなど)、分析ツール(SPARQLエンドポイントや抽象化アルゴリズムなど)、ベンチマーク(KGや組み込みなど)が含まれている。 本研究では,既存のオープンソースkg構築手法と体系的に比較し,その計算性能を解析し,大規模kgの構築に用いた。 柔軟な知識表現により、pheknowlatorは性能やユーザビリティを損なうことなく、完全にカスタマイズ可能なkgsを実現する。

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