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生命科学的开源知识图生态系统
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。
生物医学知识图：域的调查，任务...
生物医学知识图（BKG）已成为组织和利用整个生物医学领域发现的庞大而复杂的数据的强大工具。然而，当前对BKG的评论通常将其范围限制在特定的领域或方法上，从而忽略了更广泛的景观和快速的技术进步来重塑它。在本调查中，我们通过从三个核心角度提供对BKG的系统审查来解决这一差距：域，任务和应用程序。我们首先研究了如何从不同的数据源构建的BKG，包括分子相互作用，药理数据集和临床记录。接下来，我们讨论BKGS启用的基本任务，重点是知识管理，检索，推理和解释。最后，我们重点介绍了精确医学，药物发现和科学研究中的现实世界应用，这说明了BKG在多个领域的翻译影响。通过将这些观点综合为一个统一的框架，这项调查不仅阐明了BKG研究的当前状态，而且为将来的探索建立了基础，从而实现了创新的方法论进步和实践实现。
使用LLMS评估知识图构建
“知识图”一词自1972年以来就已经存在，但是当前的定义可以追溯到2012年的Google。随后是Airbnb，Amazon，Ebay，Facebook，IBM，LinkedIn，Microsoft和Uber等公司的类似公告，从而导致各种行业采用知识图（KG）。因此，近年来，该领域的学术研究激增，关于KGS的科学出版物越来越多[1]。这些图是利用基于图的数据模型来有效地管理，集成和提取来自大型和多样化数据集的宝贵见解[2]。kgs是结构化知识的存储库，组织成三联的集合，被指定为𝐾𝐺=（ℎ，𝑟，𝑡）⊆×𝑅×𝐸×𝐸×𝐸，其中e代表实体集，r代表关系的集合[1]。在图中，节点表示各个层次，实体或概念。这些节点包括各种类型，包括人，书籍或城市，并与位于，生活或与之合作之类的关系相互联系。kg的本质融合了多种类型的关系，而不是仅限于单一类型。kg的总体结构构成了一个实体网络，其语义类型，属性和互连。因此，构建kg需要有关
知柏地黄汤作用机制解析...
收到日期：2022 年 9 月 27 日；修改并接受日期：2022 年 10 月 13 日；J-STAGE 提前在线出版日期：2022 年 10 月 27 日 *这三位作者对这项工作的贡献相同。 通讯作者：郭晓丹，厦门大学医学院中山医院肾内科，厦门市思明区湖滨南路 201-209 号，邮编：361000。电子邮箱：guoxiaodanzz@163.com ©2022 东北大学医学出版社。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0 国际许可协议 (CC-BY-NC-ND 4.0) 分发。任何人都可以下载、重复使用、复制、转载或分发本文，无需修改或改编，用于非营利目的，只要他们正确引用原作者和来源。 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
使用知想学策略的效果 - kwl- ...
摘要 本研究旨在调查 KWL 策略对四年级学生科学成绩及其使用态度的影响。它比较了不同科学主题教学方法的结果以及学生对其使用的态度。该研究采用准实验设计案例研究。研究对象为 62 名学生，分为两组：一组为实验组（n = 31），另一组为对照组（n = 31）。设计了成就测试和问卷以确认研究的有效性和可靠性。使用 SPSS 分析数据。研究结果显示，实验组和对照组之间存在统计学上的显著差异，实验组的态度和积极性也对使用 KWL 策略更为积极。该研究建议进一步研究在小学教育中使用 KWL 策略。
metagenomickg：元基因组应用的知识图
动机：微生物群落中的庞大的体积和种类的基因组含量使宏基因组学成为丰富的生物医学知识的领域。为了穿越这些复杂的社区及其众多的未知数，宏基因组学通常取决于不同的参考数据库，例如基因组分类数据库（GTDB），基因和基因组（KEGG）的京都百科全书（KEGG）以及细菌和病毒生物影响中心（BV-BRC），以便各种分析。这些数据库对于微生物群落的遗传和功能注释至关重要。尽管如此，这些数据库的命名法或标识符不一致提出了有效整合，表示和利用的挑战。知识图（kgs）通过将生物学实体及其相互关系组织到凝聚力网络中提供了适当的解决方案。图形结构不仅促进了隐藏模式的揭幕，而且还通过更深入的见解丰富了我们的生物学理解。尽管KG在各种生物医学领域都表现出了潜力，但它们在宏基因组学中的应用仍未得到充实。结果：我们介绍了元素元，这是一个专门针对宏基因组分析的新知识图。metagenomickg从广泛使用的数据库中整合了与广泛使用的数据库的分类学，功能和发病机理相关的信息，并将这些信息与已建立的生物医学知识图联系起来，以扩大生物学联系。通过几种用例，我们证明了它在微生物和疾病之间的关系，生成特定于样品的图形嵌入并提供可靠的病原体预测方面的假设产生的实用性。可用性和实现：构建Metagenomickg和复制所有分析的源代码和技术详细信息，请访问github：https：//github.com/koslickilab/metagenomickg。我们还托管了一个neo4j实例：http：//mkg.cse.psu.edu：7474用于访问和查询此图。联系人：dmk333@psu.edu补充信息：在线生物信息学上获得。
研究社区的知识图基础架构
●KG是一个图形结构的知识库，其中包含术语（词汇或本体论）和通过术语相关的数据实体； ●KGS基于语义Web技术（RDF，SPARQL等），通常用于敏捷数据集成； ●KGS已经被德国的研究数据生产商和经理广泛使用。
适应性注意力网络，用于几个知识图
几乎没有图形（kg）的完成是当前研究的重点，在该研究中，每个任务都旨在查询相互关系的事实，鉴于其几乎没有射击的参考实体对。最近的尝试通过了解实体和参考的静态表示，忽略其动态属性，即实体可能在任务关系中表现出不同的作用，并且参考可能对查询做出不同的贡献，从而解决了这一问题。这项工作通过学习自适应实体和参考表示，提出了一个自适应注意网络，以完成几次kg的完成。特定地，通过自适应邻居编码器来建模，以辨别其面向任务的角色，而参考文献则由自适应查询感知的聚合器建模，以区分其贡献。通过注意力学，实体和参考都可以捕获其细粒度的语义含义，从而使表达更具表现力。这将在几次镜头中对知识获取更具预测性。在两个公共数据集上的链接预测中的评估表明，我们的方法实现了不同少量大小的新最先进的结果。源代码可在https：// github上找到。com/jiaweisheng/faan。
公告：日本陆上自卫队福知山警备队作战部队
包括。 ）、其他生活用品等 （2）店铺位置：京都府福知山市雨田番地陆上自卫队福知山警备队福利中心前 （3）店铺开业时间：2025 年 4 月 1 日至 2026 年 3 月 31 日 4. 公示时间：2024 年 8 月 26 日（星期一）至 2024 年 9 月 9 日（星期一） 5. 分发招募要则及规范
