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翻译研究需要生物组织多个尺度的数据。测序和多摩学技术的进步提高了这些数据的可用性，但研究人员面临着重大的整合挑战。知识图（kgs）用于对复杂现象进行建模，并存在自动构造它们的方法。但是，解决复杂的生物医学整合问题需要在知识建模的方式上灵活。此外，现有的KG施工方法提供了强大的工具，以固定或有限选择的成本在知识表示模型中。pheknowlator（表型知识翻译器）是一个语义生态系统，用于自动化公平（可访问，可访问，可互操作和可重复使用的）本体理学基础KGS的构建，具有完全可定制的知识表示。生态系统包括kg施工资源（例如，数据准备API），分析工具（例如，SPARQL端点资源和抽象算法）和基准（例如，预构建KGS）。我们通过系统地将其与现有的开源kg施工方法进行了系统的比较，并分析其计算性能时，我们评估了生态系统。具有灵活的知识表示，Pheknowlator可以完全自定义的KG，而不会损害性能或可用性。
生命科学的开源知识图生态系统
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