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小麦和水稻基因组学科学文献知识图
本文提出了一种通过从文本科学语料库中提取相关实体并以结构化和有意义的方式组织它们来构建两个特定领域知识图的方法。该方法使用语义Web技术，涉及重复使用共享的基于RDF的标准词汇。theaiageresearchgroup 1收集了8,496Scientificarticlespublybethighthewewewnebetnexweew中与小麦的选择有关。我们使用alvisnlp [1]工作流程来识别指定的实体（NE）以及小麦品种和表型之间的关系。总共有88,880个提及4,318个不同命名的实体已被识别为frompubMedAbstractsantles。同样，收集的ThediaDeresearchGroup 217,058Sci-InfificarticlespublyBetebethextewnekewnevewnemtheybetebetikeentbewnextectikeentebetike from thearoryzabasedatabase [2]，该[2]在手术中检查了与水稻基因组学相关的PubMed条目。我们使用hunflair ner tagger [3]在标题和文章摘要中提取NES。总共确定了351,003个提及63,591个不同的NE。双皮属性介于thatrefertogenes，遗传标记，特征，表型，分类群和品种实体中提到的标题和摘要出版物中提到的实体。在可能的情况下，这些NE与现有语义资源相关。小麦表型和特质提及与小麦特质本体论3（WTO）中的类别有关，分类单元与NCBI 4分类学类别有关。inderfaphsthecorepartofthedatamodelisbasadeonthew3cwebannotationology（OA），已与不同的词汇相辅相成，描述了Yacoubi等人中描述的文档。[4]。施工管道涉及两个主要步骤。首先，我们使用SPARQL微服务[5]来查询PubMed的Web API，并将文章的元数据（包括标题和摘要）转换为RDF 5。其次，使用Alvisnlp [1]和Hunflair [3]来提取和链接
基于本体的知识图，用于供应链和操作映射⋆
21世纪见证了供应链（SC）转变为复杂的全球网络。虽然对世界经济至关重要，但这些SC仍然容易受到暴露透明度，沉默和效率挑战的中断[7，4]。除了技术进步之外，公司必须解决有关数据共享的知名度有限，大数据复杂性，技术技能障碍和信任的问题[8，1，5]。知识管理概念（例如知识图）通过系统地组织信息来提供有希望的解决方案。研究证明了各种SC应用中知识图的潜力，包括动力设备，铁路运输和半导体行业[13、9、11]。本文提出了一个知识图，该知识图带有本体论主链，用于支持链和操作映射。所提出的方法首先定义控制知识图的本体，并充当其工作的一种元模型。在查询效率，可解释性和简单性方面，将方法与典型的数据存储解决方案进行了比较。提议的
使用知识图用于智能供应链操作
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博士论文介绍的通知（公开听证会）
在哺乳动物中，胰腺是一种重要的器官，既可以执行消化（外分泌）和血糖调节（内分泌）功能，而在人类中，它也参与了严重的疾病，例如糖尿病。胰腺被认为是脊椎动物的通用器官，但它们的结构和功能因鱼而异。在脊椎动物的进化中，胰腺演变为包括内分泌细胞和外分泌细胞，这在从鱼到两栖动物的过渡中看到了这一变化。这一进化步骤强调了两栖动物在研究胰腺发育中的重要性。在这项研究中，我们使用伊比利亚蜘蛛（Pleurodeles waltl）研究了胰腺的基本结构，发育过程和再生能力，这是一种主要用于尾尾两栖动物的模型动物。 NEWT胰腺由单个哺乳动物样器官组成，包括外分泌和内分泌组织，并且没有在鱼中发现的肝癌。另一方面，已经揭示了胰腺样组织，被认为是尾胆道独有的，与鱼类胰腺类似。在发育过程中，在原始肠道的发育阶段，在两个裤子芽中的每一个中都开发了两个不同类型的胰腺细胞，并且具有复杂功能的胰腺是独立于肠道形成的，当胰腺由胰腺芽融合在一起时，它们与胰腺类似于胰腺中的胰腺类似的过程，如胰腺中的麦芽麦芽剂中的胰腺。接下来，我们通过破坏CRISPR-CAS 9来调查PDX1基因的效果，PDX1基因是脊椎动物胰腺发展的主要因素，发现在NEWT中开发了未开发的胰腺，随后可以生存。此外，对PDX基因的同步分析表明，除了Newts中的PDX1外，PDX2基因仅在某些鱼类中存在于某些鱼类中，也存在于基因组中。最后，除去了NEW的胰腺，并通过观察细胞增殖模式和测量血糖水平来检查胰腺的再生能力。胰腺去除会诱导临时细胞增殖，但并未导致完整的形态学和结构再生。在这项研究中获得的结果提供了对脊椎动物胰腺的进化轨迹的见解，从消化功能所涉及的原始作用中，以发展为能量代谢的复杂调节，尤其是负责血糖调节的独立器官。我的研究表明，纽特胰腺在填补有关脊椎动物胰腺功能进化的重要知识中的空白方面起着重要作用。
营养全
我们知道，即使是冷冻蔬菜也是叶酸和维生素 C 的丰富来源 - 但您是否知道土豆通常为人们的饮食提供非常大量的维生素 C？黑醋栗和黑莓是维生素 C、纤维和植物营养素的丰富来源，甚至果酱中也是如此！各种酱汁和果汁中的西红柿提供维生素 C 和番茄红素，冷冻豌豆提供叶酸、维生素 C 和纤维，洋葱和大蒜可增强人体抵抗感冒的能力，生姜也是如此。辣椒和胡椒再次保护我们，是维生素的丰富来源。储藏柜餐应该仍然包含大量这些丰富的免疫系统增强剂，甚至可以补充荨麻汤，以及花园野外的其他美味佳肴（注意准确识别，但可以尝试亚历山大、便士馅饼（Pennywort）和焯过的蒲公英叶！）。种植芝麻菜是孩子们的一项很棒的活动，可以保证快速补充维生素 C、叶酸和富含铁的食物。请记住，咖喱中加入姜黄、黑胡椒、孜然（只需使用咖喱酱）是另一种增强免疫系统的好方法，还能改善情绪！
数据和文本挖掘SUMGNN：通过有效的知识图摘要
动机：由于药物与药物相互作用（DDI）数据集和大型生物医学知识图（kgs）的可用性不断提高，因此使用机器学习模型可以准确检测不良DDI。然而，这在很大程度上仍然是一个开放的问题，如何有效利用大型和嘈杂的生物医学kg进行DDI检测。由于其巨大的大小和公斤的噪音量，将KG与其他较小但较高质量的数据直接整合在一起通常是不那么好处（例如实验数据）。大多数现有方法完全忽略了kgs。有些试图通过图形神经网络将KG与其他数据直接集成在一起，成功有限。此外，大多数预先的作品都集中在二进制DDI预测上，而多型DDI药理学效应预测更有意义但更艰巨的任务。结果：要填补空白，我们提出了一种新方法sumgnn：知识汇总图形神经网络，该网络可以通过子图提取模块来启用，该模块可以有效地锚定在kg的相关子图上的基于自我意见的基于子分类的知识中的相关子图中的相关范围，以生成多个元素的知识和数据集成的多个频道和数据集成的频道和数据。 significant- ly improved multi-typed DDI predictions.sumgnn的表现优于最佳基线高达5.54％，而在低数据关系类型中，绩效增长尤为重要。此外，SUMGNN通过每个预测的生成的推理路径提供了可解释的预测。可用性和实施：该代码可在补充材料中找到。联系人：cao.xiao@iqvia.com补充信息：补充数据可在Online Bioinformatics获得。