Fugu-MT 論文翻訳(概要): A large collection of bioinformatics question-query pairs over federated knowledge graphs: methodology and applications

論文の概要: A large collection of bioinformatics question-query pairs over federated knowledge graphs: methodology and applications

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06010v1
Date: Tue, 8 Oct 2024 13:08:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-01 11:40:34.091179
Title: A large collection of bioinformatics question-query pairs over federated knowledge graphs: methodology and applications
Title（参考訳）: 知識グラフを用いたバイオインフォマティクスの問合せ-問合せ--方法論と応用
Authors: Jerven Bolleman, Vincent Emonet, Adrian Altenhoff, Amos Bairoch, Marie-Claude Blatter, Alan Bridge, Severine Duvaud, Elisabeth Gasteiger, Dmitry Kuznetsov, Sebastien Moretti, Pierre-Andre Michel, Anne Morgat, Marco Pagni, Nicole Redaschi, Monique Zahn-Zabal, Tarcisio Mendes de Farias, Ana Claudia Sima,
Abstract要約: 本稿では,生物情報学の知識グラフを用いた人文自然言語質問とそれに対応するSPARQLクエリについて紹介する。既存の標準に基づいて,サンプルを最小限のメタデータで一様に表現する手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0838491111002084
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Background. In the last decades, several life science resources have structured data using the same framework and made these accessible using the same query language to facilitate interoperability. Knowledge graphs have seen increased adoption in bioinformatics due to their advantages for representing data in a generic graph format. For example, yummydata.org catalogs more than 60 knowledge graphs accessible through SPARQL, a technical query language. Although SPARQL allows powerful, expressive queries, even across physically distributed knowledge graphs, formulating such queries is a challenge for most users. Therefore, to guide users in retrieving the relevant data, many of these resources provide representative examples. These examples can also be an important source of information for machine learning, if a sufficiently large number of examples are provided and published in a common, machine-readable and standardized format across different resources. Findings. We introduce a large collection of human-written natural language questions and their corresponding SPARQL queries over federated bioinformatics knowledge graphs (KGs) collected for several years across different research groups at the SIB Swiss Institute of Bioinformatics. The collection comprises more than 1000 example questions and queries, including 65 federated queries. We propose a methodology to uniformly represent the examples with minimal metadata, based on existing standards. Furthermore, we introduce an extensive set of open-source applications, including query graph visualizations and smart query editors, easily reusable by KG maintainers who adopt the proposed methodology. Conclusions. We encourage the community to adopt and extend the proposed methodology, towards richer KG metadata and improved Semantic Web services.
Abstract（参考訳）: 背景。過去数十年間、いくつかのライフサイエンスリソースは、同じフレームワークを使用してデータを構造化し、相互運用性を促進するために、同じクエリ言語を使用してそれらにアクセスできるようにした。知識グラフは、汎用グラフフォーマットでデータを表現する利点から、バイオインフォマティクスの採用が増加している。例えば、Yummydata.orgは60以上の知識グラフを技術的クエリ言語であるSPARQLを通じてカタログ化している。 SPARQLは、物理的に分散した知識グラフでさえ、強力な表現力のあるクエリを可能にするが、そのようなクエリを定式化することは、ほとんどのユーザにとって課題である。したがって、ユーザに対して関連データの検索を指導するため、これらのリソースの多くは代表的な例を提供する。これらの例は、もし十分な数のサンプルが提供され、異なるリソースにわたって共通の、機械可読で標準化されたフォーマットで公開された場合、機械学習にとって重要な情報源となる。発見。 SIBスイスバイオインフォマティクス研究所(SIB Swiss Institute of Bioinformatics)のさまざまな研究グループで数年間に渡り収集された、連合生物インフォマティクス知識グラフ(KG)上の、人間の記述する自然言語質問とそれに対応するSPARQLクエリについて紹介する。コレクションには、65のフェデレーションクエリを含む1000以上のサンプル質問とクエリが含まれている。既存の標準に基づいて,サンプルを最小限のメタデータで一様に表現する手法を提案する。さらに,提案手法を採用したKGメンテナが容易に再利用可能な,クエリグラフの可視化やスマートクエリエディタなど,幅広いオープンソースアプリケーションを紹介した。結論。我々はコミュニティに対して,提案手法の採用と拡張,KGメタデータの充実,セマンティックWebサービスの改善を奨励する。

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