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定量生物学 > 定量方法

arXiv:2509.18050 (q-bio)
[提交于 2025年9月22日 ]

标题: 为什么我们需要所有生物:探索帝王蝶知识图谱以辅助机制发现

标题: Why we need all the organisms: an exploration of the Monarch knowledge graph to aid mechanism discovery

Authors:Katherina Cortes, Daniel Korn, Sarah Gehrke, Kevin Schaper, Corey Cox, Patrick Golden, Aaron Odell, Bryan Laraway, Madan Krishnamurthy, Justin Reese, Harry Caufield, Sierra Moxon, Ellen Elias, Christopher J Mungall, Melissa Haendel
摘要: 通过使用模式生物进行的研究对于理解人类基因、疾病和表型的生物学基础至关重要。 模式生物为实验提供了易于处理的系统,以增强对进化树中保守的生物机制的理解。 数十年的模式生物研究已经产生了大量数据;然而,这些数据分散在许多领域、生物体和生物学研究领域中。 知识图谱(KGs)是一种计算方法,可以以可解析的格式聚合和整理分散的信息。 通过统一不同研究、生物体和时间点的数据,KG研究人员可以创建新的有针对性的假设。 在这里,我们展示了如何通过基因、疾病和表型将模式生物与人类和其他生物连接起来,从而提供比仅依靠一个生物体所能提供的更广泛的遗传生物学理解。 利用诸如Monarch KG等资源是减少重复实验并发现之前未探索的方向的好方法。
摘要: Research done using model organisms has been fundamental to the biological understanding of human genes, diseases and phenotypes. Model organisms provide tractable systems for experiments to enhance understanding of biological mechanisms conserved across the evolutionary tree. Decades of model organism research has generated vast amounts of data; however, this data is split across many domains, organisms, and biological fields of research. Knowledge graphs (KGs) are a computational way to aggregate and compile disparate information in a parsable format. By unifying data across studies, organisms and time points, KG researchers can create novel targeted hypotheses. Here we demonstrate how model organisms are connected to humans and other organisms through genes, diseases and phenotypes allowing for a broader understanding of genetic biology than just one organism alone can provide. Utilizing resources such as the Monarch KG is a great way to reduce redundant experiments and find directions previously unexplored.
主题: 定量方法 (q-bio.QM)
引用方式: arXiv:2509.18050 [q-bio.QM]
  (或者 arXiv:2509.18050v1 [q-bio.QM] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2509.18050
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Katherina Cortes [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2025 年 9 月 22 日 17:25:22 UTC (8,567 KB)
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