The Wheat and Rice Genomics Scientific Literature Knowledge Graphs
2025
Ayadi, Nadia, Yacoubi | Michel, Franck | Bossy, Robert | Courtin, Marine | Happi Happi, Bill, Gates | Larmande, Pierre | Nedellec, Claire | Faron, Catherine | Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL) ; Université de Lyon | Université Côte d'Azur (UniCA) | Mathématiques et Informatique Appliquées du Génome à l'Environnement [Jouy-En-Josas] (MaIAGE) ; Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE) | Diversité, adaptation, développement des plantes (UMR DIADE) ; Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [Occitanie])-Université de Montpellier (UM) | Andra Waagmeester | M. Scott Marshall | Andrea Splendiani
International audience
Afficher plus [+] Moins [-]anglais. This paper presents a generic semantic model to describe, structure, and integrate the named entities automatically extracted from scientific texts, represented as annotations. This model has been used to construct knowledge graphs from two distinct agricultural corpora consisting of PubMed scientific publications on wheat and rice genetics. The named entities to be recognized are genes, phenotypes, traits, genetic markers, and taxa. For both corpora, named entities were automatically extracted using natural language processing tools. The RDF model was populated using a mapping-based transformation pipeline implemented with the Morph-xR2RML tool which takes CSV files as input. The resulting RDF knowledge graphs are deployed and query-able through dedicated web applications.
Afficher plus [+] Moins [-]Mots clés AGROVOC
Informations bibliographiques
Cette notice bibliographique a été fournie par Institut national de la recherche agronomique
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