基于多源数据的疾病知识图谱构建研究

[目的/意义]基于PubMed、OMIM等医学数据库中的多源数据设计疾病知识图谱构建方案,为疾病的生物学实验研究及诊断治疗提供参考和依据。[方法/过程]首先利用语义分析工具SemRep抽取SPO三元组,通过实体对齐、关系映射等数据处理方法进行知识融合,然后利用Neo4j图数据库实现知识存储及可视化展示,以多囊卵巢综合征为例进行实证检验和分析,最终获得61589个SPO三元组、34697个实体和27种语义关系并归纳总结7种语义模式。[局限]数据处理时,涉及人工审查,但由于数据量较大,审查过程中可能存在些许误差。[结果/结论]本研究改进现有的知识融合方法,验证了该疾病知识图谱构建方案的可行性。为后续基于疾病知识图谱进行医学领域知识发现探索奠定基础。