机构名称：
¥ 2.0
近年来，使用知识图谱作为机器学习方法的数据源来解决生命科学中的复杂问题的做法迅速流行起来。我们的生物洞察知识图谱 (BIKG) 结合了来自公共和内部数据源的药物开发相关数据，为一系列任务提供洞察：从确定新目标到重新利用现有药物。除了对组织知识图谱的常见要求（例如能够精确捕获领域并让用户能够搜索和查询数据）之外，专注于处理多种用例和支持特定于用例的机器学习模型还带来了额外的挑战：数据模型还必须简化以执行下游任务；图内容必须易于针对不同的用例进行定制；需要对图内容进行不同的投影以支持更广泛的不同消费模式。在本文中，我们描述了在实现 BIKG 图时的主要设计选择，并讨论了其生命周期的不同方面：从图构建到利用。
支持药物开发的综合知识图谱
主要关键词
相关文件推荐
