知识图谱的价值包括以下内容:从单个用例开始,链接几个数据集和报告,然后有机地向其添加数据和链接,使其成为动态结构。有了用例后,确定所需的内容并根据分类法对其进行分类。虽然您可以参考行业标准分类法来获取想法,但请花时间使分类法对您的组织有意义,并了解用户如何组织他们的信息。购买现成的分类法或聘请顾问为您做这件事必然会导致问题。当您使用语义索引将用户自己的单词替换为同义词以更好地理解它们的含义时,组织结构会变得更加强大 - 本体。请求者不需要知道确切的标签即可检索他们想要的信息。让业务用户与分类学家、信息架构师和数据科学家一起参与知识图谱的持续开发。向知识图谱中添加描述性元数据,例如报告的版本或数据沿袭,以便用户可以判断它是否是正确的数据以及其质量是否可接受。
乳腺癌则不然,这表明这两个肿瘤进展阶段之间存在重要的生物学差异。由于乳腺癌死亡主要是由于转移性疾病,因此,详细了解转移性进化的生物学将有助于改善乳腺癌患者的预后。不幸的是,虽然已在 2000 多名患者中广泛分析了原发性乳腺癌的基因组图谱 (3),但转移性乳腺癌的类似数据相对稀少。临床前模型和患者队列中的复发性乳腺癌研究表明 (4-12),在肿瘤复发过程中,癌症会发生相当大的分子和细胞进化。与此观察结果一致,在 20% 至 25% 的患者中,原发性肿瘤和转移性肿瘤之间的激素受体 (HR) 和 HER2 状态不一致 (13)。此外,虽然原发性肿瘤中的大多数致癌驱动突变都保留在转移瘤中(从其克隆关系可以预料到),但转移性肿瘤除了在其原发性肿瘤中检测到的突变外,还携带其他致癌突变(8、10、12)。最近在配对的原发性和转移性肿瘤中使用靶向测序面板以及在非配对转移瘤中使用高通量测序的研究发现了几个似乎在乳腺癌转移瘤中优先发生突变的基因,包括 ESR1 (14)、ERBB2 (12)、JAK2 (10)、NF1 (12),
• 网络运营数据过载 • 数据分析和洞察提取困难 • 复杂的数据关联要求 • 服务和客户关联 • 数据存储和格式差异 • 上下文理解和关系映射 • 数据收集中上下文的丢失 • 数据收集方法和解释 • 组织孤岛 • 多个事实来源 • 机器可读知识
摘要 知识密集型任务对机器学习 (ML) 技术提出了重大挑战。常用的方法,例如大型语言模型 (LLM),在应用于此类任务时往往会表现出局限性。尽管如此,人们已经做出了显著的努力来缓解这些挑战,重点是通过知识图谱 (KG) 来增强 LLM。虽然 KG 在表示知识方面具有许多优势,但它们的开发成本可能会阻碍广泛的研究和应用。为了解决这一限制,我们引入了一个框架,用于使用完善的通用 KG 来丰富小规模领域特定知识图谱的嵌入。采用我们的方法,当链接到大量通用 KG 时,适度的领域特定 KG 可以从下游任务的性能提升中受益。实验评估表明性能显着增强,Hits @ 10 指标最高可提高 44%。这个相对未被探索的研究方向可以催化知识图谱更频繁地融入知识密集型任务中,从而产生更稳健、更可靠的机器学习实现,这比普遍存在的 LLM 解决方案更少产生幻觉。
• 农业是 CRISPR 技术应用的主要领域之一。 • 中国是全球CRISPR发明的领先国家,农业是该技术应用的重要关注点。 • 美国是产生与农业领域的CRISPR技术相关的专利申请家族数量最多的国家,并且获得了广泛的地域保护。 • 大部分存款与教学和研究机构有关,尤其是美国的机构。 • 在 CRISPR 技术在农业应用相关发明开发方面表现突出的公司包括 Corteva、拜耳、利马格兰集团、Sakata Seed、先正达和 KWS。 • 利马格兰集团、坂田种子、先正达和 KWS 的发明大部分来自其各自的原产国:法国、日本、瑞士和德国。 • 在该地区的主要储户中,一些较小的公司也开展了重要的发明开发活动,例如 Benson Hill、Inari Agriculture Technology、Pairwise Plants Services 和山东顺风生物科技。
2 DTD:文档类型定义,定义 SGML 系列标记语言(SGML、XML、HTML)文档类型的标记声明。通过合法元素和属性列表定义 XML 文档的合法组成部分。XSD:XML 模式定义:W3C 建议正式描述 XML 文档中的元素并验证文档中每一项内容 [Lagoze]。具体化:将语句视为资源的能力,从而对该语句做出断言(在 FOL [McCarthy'87,79] 中推理,与出处有关)。
知识图谱 [39](KG)是一种用于知识表示的抽象,通过表示诸如纽约市和美国之类的实体(即节点)以及连接这些实体的二元关系,对一个或多个领域的知识进行编码;例如,纽约市和美国通过关系国家连接起来,即纽约市有美国这个国家。大多数 KG 还包含将实体与文字连接起来的关系,即来自已知数据结构的值,如字符串、数字、日期等;例如,连接纽约市和整数 1624 的关系 solved 描述实体纽约市的属性。更一般地,我们可以从双重视角看待知识图谱:将其视为有向标记多图,其中节点表示实体或文字,标记边表示实体之间或实体与文字之间的特定关系;以及一组陈述,也称为事实,具有主语-谓语-宾语三元组的形式,例如(纽约市,国家,美国)和(纽约市,定居,1624)。在下文中,我们将使用符号 (h, r, t)(头,关系,尾)来标识知识图谱中的陈述,就像在有关知识图谱嵌入的文献中经常使用的那样。知识图谱中描述的实体通常使用一组类型来组织,例如城市和国家,也称为概念、类或数据类型(当称为
即便如此,在计算机被广泛使用之前,生物学家偶尔也会忽略一个酶位点,从而对后续实验造成不幸的后果。当然,有许多程序可以将 DNA 序列转换成限制性图谱。然而,限制性图谱通常是在确定 DNA 序列之前构建的。这些图谱有时是确定 DNA 序列的准备工作,但它们的构建也可能是其他实验的第一步。请参阅 [6] 的综述。许多生物学家目前参与基因组分析。基因组是指生物体的所有 DNA。直到最近,最常分析的是长度为 100 到 10,000 个字母的小片段。为了组织基因组 DNA,一种方法是制作易于管理的小片段的限制性图谱,并利用这些图谱来确定片段的重叠,从而构建一个包含大部分基因组的图谱。Kohara el a/。 (41 已成功使用此策略绘制了 E. Cofi 的整个基因组图谱。Lander 和 Waterman 151 对这一过程进行了数学分析,他们的结论之一是图谱应尽可能详细,且区域应尽可能长。在构建限制性图谱时,会出现一些有趣而困难的数学问题。限制性图谱绘制有几种实验方法,每种方法都有其优点和缺点。在这里,我们将关注绘制两种限制性酶位点位置的问题。在实践中,构建这种图谱的一种方法是通过测量两种酶分别单独消化 DNA 以及然后两种酶一起消化 DNA 的片段长度(而不是顺序)。根据片段长度数据确定切口位置的问题称为双消化问题 (DDP)。在 Fitch 等人的论文中,图谱构建问题是通过集合分割问题来解决的:如何选择双消化片段的子集,其长度之和始终等于单消化片段长度。在 Goldstein 和 Waterman [3] 的论文中,他们通过旅行商问题的启发式算法——随机退火来解决该问题。DDP 限制映射有多难?Goldstein 和 Waterman 131 给出了一个答案,他们证明它是 NP 难的。因此必须使用启发式方法。虽然近似解似乎很容易获得,就像在旅行商问题的许多变体中一样,但这里的情况更成问题。分子生物学家希望找到正确的图谱,即与未知 DNA 序列一致的图谱。因此,通过某个任意目标函数衡量的“接近”最优的图谱可能远远不能被生物学家接受。映射算法应该生成尽可能小的图谱集,这些图谱可靠地包含生物学上正确的图谱。
在陆地定居后的1.5-2亿年左右,陆地植被以无种子植物为主。现代无种子植物是一个并系群落,以苔藓植物(苔类、地钱和角苔)、石松植物和蕨类植物为代表(图1)。从进化角度来看,无种子植物是追溯陆地植物进化重大转变的关键;从应用角度来看,它们是更好地理解种子、果实和花等农学重要性状的生物学的重要外群。无种子谱系的系统发育关系一直存在广泛争议,尤其是苔藓植物之间的关系。几乎所有苔藓、苔类、角苔和维管植物之间的分支顺序的可能组合都是根据形态学、核糖体和/或细胞器DNA证据提出的(参见参考文献1-3)。直到最近,使用转录组和基因组数据集的系统发育基因组学研究才开始提供更明确的答案。Wickett 等人 1 首次应用大量核基因来推断绿色植物的系统发育。在他们的研究中,苔藓和苔类之间的姐妹关系得到了强有力的支持,而角苔的位置则因数据类型(核苷酸与氨基酸)、子集(密码子位置或过滤阈值)和推理方法(连接与物种树方法或最大似然与贝叶斯)1 而异。随后,Puttick 等人 2 和 de Sousa 等人 2 3 使用可以更好地模拟速率和成分异质性的方法重新分析了 Wickett 等人 1 的数据集。这两项研究都证实,苔藓和地钱组成一个进化枝,而 de Sousa 等人 3 则进一步以高置信度将苔藓植物解析为单系植物。然而,应该强调的是,Wickett 等人 1 的数据集中金鱼藻的代表性非常有限,只有两种密切相关的 Nothoceros 物种的转录组。2019 年,随着千株植物 (1KP) 转录组 4 的全面发布,采样更加均衡。1KP 4 和 Harris 等人 5 的分析都支持将金鱼藻置于苔藓和地钱的姐妹地位。最近对金鱼藻基因组的分析进一步支持了所有苔藓植物的单系性 6、7。越来越多的证据表明,现存的陆地植物基本上是由