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基于 RDF 知识图谱的药物安全机器学习:以 Reactome 数据为例的研究

Machine Learning upon RDF Knowledge Graphs for Drug Safety: A Case Study on Reactome Data.

机构信息

Institute of Applied Biosciences, Centre for Research & Technology Hellas, Thermi, Thessaloniki, Greece.

出版信息

Stud Health Technol Inform. 2024 Aug 22;316:873-874. doi: 10.3233/SHTI240550.

DOI:10.3233/SHTI240550
PMID:39176931
Abstract

Artificial Intelligence (AI), particularly Machine Learning (ML), has gained attention for its potential in various domains. However, approaches integrating symbolic AI with ML on Knowledge Graphs have not gained significant focus yet. We argue that exploiting RDF/OWL semantics while conducting ML could provide useful insights. We present a use case using signaling pathways from the Reactome database to explore drug safety. Promising outcomes suggest the need for further investigation and collaboration with domain experts.

摘要

人工智能(AI),特别是机器学习(ML),因其在各个领域的潜力而受到关注。然而,将符号 AI 与知识图上的 ML 集成的方法尚未得到充分关注。我们认为,在进行 ML 时利用 RDF/OWL 语义可以提供有用的见解。我们提出了一个使用 Reactome 数据库中的信号通路的用例,以探索药物安全性。有希望的结果表明需要进一步调查和与领域专家合作。

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