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药物知识图谱构建全流程指南

共计 30 章节
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01
课程导论
什么是知识图谱 · 为什么需要药物知识图谱 · 课程目标与结构
课程导论什么是知识图谱
02
药物知识图谱基础概念
实体 · 关系 · 属性
药物知识图谱基础…实体
03
药物数据源概览
公开数据库（DrugBank · PubMed · CTD
药物数据源概览DrugBank
04
知识图谱构建流程总览
数据采集 · 本体设计 · 信息抽取
知识图谱构建流程…数据采集
05
领域本体设计与构建
本体建模方法 · 药物相关本体（如Disease On… · Gene Ontology）
领域本体设计构建
06
本体工程实践
使用Protégé构建药物本体 · 导入与导出
本体工程实践Prot
07
非结构化数据获取
爬虫技术（Scrapy · BeautifulSoup）用于文献…
非结构化数据获取Scrapy
08
结构化数据获取
API调用（如DrugBank AP… · PubMed E-utilities… · 数据库导出
结构化数据获取API
09
数据清洗与预处理
去重 · 缺失值处理 · 数据格式标准化
数据清洗预处理
10
命名实体识别（NER）基础
规则方法 · 基于CRF · 基于深度学习（BERT
NER命名实体识别
11
药物命名实体识别实践
使用预训练模型（如BioBERT · PubMedBERT）识别药物 · 疾病
药物命名实体识别…BioBERT
12
关系抽取（RE）基础
管道方法 · 联合方法 · 远程监督
RE关系抽取
13
药物关系抽取实践
基于BERT的关系分类 · 药物-疾病 · 药物-靶点等关系
药物关系抽取实践BERT
14
事件抽取与知识扩展
药物副作用事件 · 药物相互作用事件抽取
事件抽取知识扩展
15
知识融合概述
实体链接 · 实体对齐 · 冲突解决
知识融合概述实体链接
16
实体链接（Entity Linking）
指代消解 · 链接到标准数据库（如DrugBank… · MeSH）
EntityLinking
17
实体对齐（Entity Alignment）
跨数据库对齐方法（基于属性 · 基于图 · 基于嵌入）
EntityAlignment
18
知识图谱存储方案
Neo4j图数据库 · JanusGraph · RDF存储（Virtuoso
知识图谱存储方案Neo4j
19
使用Neo4j存储药物知识图谱
CQL语法 · 数据导入（LOAD CSV · APOC）
Neo4j使用
20
知识图谱查询与可视化
Cypher查询 · 前端可视化（D3.js · vis.js）
知识图谱查询可视化
21
知识推理基础
规则推理（Datalog · SWRL） · 基于图推理（Path Ranking…
知识推理基础Datalog
22
药物知识图推理实践
药物重定位推理 · 副作用预测推理
药物知识图推理实…药物重定位推理
23
知识图谱质量评估
完整性 · 准确性 · 一致性评估方法
知识图谱质量评估完整性
24
知识图谱更新与维护
增量更新策略 · 版本控制 · 数据漂移处理
知识图谱更新维护
25
大规模知识图谱构建工具
DeepDive · Snowball · Open Information E…
大规模知识图谱构…DeepDive
26
药物知识图谱应用案例
药物-靶点预测 · 药物相互作用发现 · 个性化用药
药物知识图谱应用…药物
27
与大型语言模型结合
利用LLM增强知识图谱构建（GPT · LLaMA用于实体和关系提取）
大型语言模型结合LLM
28
项目实战
从零构建一个药物-疾病知识图谱（选型 · 数据源 · 实现）
项目实战从零构建一个药物
29
部署与上线
知识图谱服务API开发（Flask/… · 容器化部署
部署上线
30
课程总结与未来展望
知识图谱+大模型趋势 · 联邦知识图谱 · 可解释性
课程总结未来展望