
圖 | PharmKG構建、模型、應用框架
生物醫藥知識圖譜(Biomedicalknowledge graphs)已開始在醫學實踐和研究中發揮關鍵作用。它有助于簡化復雜的生物系統以及病理學過程,使研究人員能更好地理解其中的原理。然而,由于其復雜性和構建的特定要求,此類知識圖譜的挖掘和落地仍然充滿著挑戰?,F有的研究常常會遇到諸如數據集稀疏和嘈雜、建模方法不足、評價指標不一致等問題。在這篇論文中,作者構建了一種數據更為全面、質量更高、應用更廣泛的生物醫藥知識圖譜系統,即PharmKG。此圖譜為多關系屬性生物醫學知識圖譜,由基因、藥物以及疾病之間的500,000多個關系組成,并包含29種關系種類以及超過8000種歧義實體。PharmKG中的每個實體都附帶從多組數據中提取出來的異構、特定領域的信息,即基因表達、化學結構和疾病詞嵌入,同時保留了語義和生物醫學特征。

圖 | PharmKG與其他知識圖譜比較
圖 | PharmKG關系、實體分布
對于基準,我們提供了9種最先進的知識圖譜方法以及一種直觀的、基于生物學和圖神經網絡的新型知識圖譜方法,該方法結合了全局網絡結構和異構域特征。在基準之上,我們進行了廣泛的實驗,以使用多種評估指標評估這些知識圖譜模型。
圖 | 案例研究_PharmKG知識圖譜最支持的10條路徑
論文鏈接:https://doi.org/10.1093/bib/bbaa344
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