“生物实体和关联的高级数据模型”
项目描述
生物链接模型
快速入门文档：
如需全面了解 biolink 模型，请观看 Chris Mungall在 ICBO 2020 上的演讲。
有关 Biolink 模型的快速介绍，请参阅以下资源：
- Biolink 数据模型简介
- Biolink Model - 用于生命科学的社区驱动数据模型（Biocuration 2020）
另请参阅Biolink 模型指南以帮助理解、管理和使用模型。
介绍
Biolink 模型的目的是提供生物实体（基因、疾病、表型、途径、个体、物质等）、它们的属性、关系以及它们可以关联的枚举方式的高级数据模型。
表示独立于存储技术或元模型（Solr 文档、neo4j/属性图、RDF/OWL、JSON、CSV 等）。提供了到这些中的每一个的不同映射。
Biolink 模型的规范是使用linkml构建的单个 YAML 文件。YAML 的基本元素是：
- 类定义：表示“命名事物”和“关联”的上层类的定义
- 插槽定义：插槽的定义（也称为属性），可用于将这些类的成员与其他类或数据类型相关联。槽统称为谓词、节点属性和边属性
该模型本身正在以下项目中使用：
组织
事实的主要来源是biolink-model.yaml。这是一个 YAML 文件，旨在相对简单地以其原生形式查看和编辑。
yaml定义目前用于派生：
- JSON 模式
- Python 数据类
- Java代码生成
- ProtoBuf 定义
- GraphQL
- RDF
- 猫头鹰
- RDF 形状表达式
- JSON-LD 上下文
- 图形可视化
- GOlr YAML 模式
- 这些可以编译成 Solr XML 模式
- 这些也是 BBOP/AmiGO 框架中使用的中间目标
- 降价文档
制作和构建说明
先决条件：Python 3.7+ 和 pipenv
要安装 pipenv，
pip3 install pipenv
要安装项目，
make install
要从 Biolink Model YAML 重新生成工件，
make
注意： Makefile 需要安装以下依赖项：
jsonschema
一般安装使用
pip3 install jsonschema
jsonschema2pojo
如果您在 Mac 上，可以使用以下命令安装它brew：
brew install jsonschema2pojo
对于其他操作系统环境，请下载最新版本，然后将其解压缩到您的执行路径中。例如
wget https://github.com/joelittlejohn/jsonschema2pojo/releases/download/jsonschema2pojo-1.0.2/jsonschema2pojo-1.0.2.tar.gz
tar -xvzf jsonschema2pojo-1.0.2.tar.gz
export PATH=$PATH:`pwd`/jsonschema2pojo-1.0.2/bin
图形可视化
请参阅GraphViz 站点以在您的操作系统中安装。
如何以编程方式使用 Biolink Model YAML？
对于 CURIE 查找、通过同义词查找类、获取父级、获取祖先等操作，请使用biolink-model-toolkit。它为遍历 Biolink 模型提供了方便的方法。
引用 Biolink 模型
Unni DR, Moxon SAT, Bada M, Brush M, Bruskiewich R, Caufield JH, Clemons PA, Dancik V, Dumontier M, Fecho K, Glusman G, Hadlock JJ, Harris NL, Joshi A, Putman T, Qin G, Ramsey SA , Shefchek KA, Solbrig H, Soman K, Thessen AE, Haendel MA, Bizon C, Mungall CJ, 生物医学数据翻译联盟 (2022)。Biolink 模型：临床、生物医学和转化科学中知识图谱的通用模式。临床翻译科学。威利；2022 年 6 月 6 日；https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/cts.13302
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源分布
内置分布
biolink_model -3.0.3-py3-none-any.whl 的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 9cc9e92c6c0a92f9099dd60635936d300558051420c15bb8d6b225ba005e0072 |
|
| MD5 | 8f2e6e801cd060cde16c3b23482158b8 |
|
| 布莱克2-256 | 07364e10a01c4224d4e06acc67c0ca77b215810f4e944e2c8bb9a72c4e6f4b94 |