DATA / SHAPE

DATA

图谱表示

Graph representation

疾病—基因—药物—证据关系图

VISUAL LANGUAGE

知识图谱、关系投影、相似性地图

疾病—基因—药物—证据关系图

CONTENT STATUS机器核验通过REVIEWED2026-07-20SOURCES2 个来源

CONTEXT / PATH

一条数据记录不是终点。沿着这条路径，可以回到方法，也可以继续进入关系和指标。

01 · METHOD

知识图谱机器学习

02 · DATA图谱表示Graph representation03 · GRAPH数据 → 特征从记录中提取可比较的特征04 · INDEX测量口径单位、范围与不确定性

PRODUCED BY

哪些方法会产生它？

知识图谱机器学习网络分析

FIELDS

一条记录由哪些字段组成？

EXAMPLE / STRUCTUREGraph representation

PUBLIC RECORD / REFERENCEP04637 / P53_HUMAN向量表示是分析产物，必须保留实体、关系来源和模型版本，不能脱离图谱解释。核验：2026-07-26 · UniProt release 2026_02打开 UniProtKB

LOCAL SNAPSHOTUniProtKB REST JSON869,335 bytes · SHA-256 452B62F11172…打开本地快照

字段含义示例

entity被表示的对象或实体disease_12

context实体所在的关系上下文gene / drug

vector用于计算相似度的表示[-0.12, 0.48, …]

confidence关系或表示的可信度0.81

DIMENSIONS

它记录哪些维度？

实体
关系
上下文
向量表示

QUALITY

需要保留什么质量信息？

实体标准化
关系来源
版本记录
可解释性

GOVERNANCE

使用这类数据前要确认什么？

UNITS / 量纲

单位与口径

实体：entity_id
向量：dimensionless
相似度：按模型定义

MISSING / 缺失

缺失值规则

未连接实体、低置信关系和未生成向量要分别标记。

PRIVACY / 隐私

隐私与访问

涉及人群或临床数据时，向量可能保留可识别模式，应进行隐私和泄露风险评估。

INTERPRETATION

从原始记录到可分析结果

层级问题示例边界

原始记录仪器实际留下什么？疾病—基因—药物—证据关系图先检查质量、缺失和批次。

分析特征可以比较什么？实体 · 关系 · 上下文 · 向量表示特征不等于机制或诊断。

研究指标如何形成可定义的测量？单位、范围、时间窗口必须注明样本和适用人群。

RELATIONS

从数据进入下一层

特征原始数据如何成为可分析特征关系特征之间如何形成研究关系指标定义单位、范围和不确定性

SOURCES / EVIDENCE

来源与证据状态

机器核验通过

专业数据库NCBINational Library of Medicine 专业数据库UniProtUniProt Consortium

当前数据形态页是方法与数据的结构化入口；具体数据集、版本和下载地址仍需在来源中心逐条补充。

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TRACE / SOURCES

从数据形态回到来源入口

02 SOURCES

NCBINational Library of Medicine · 访问日期待补

45 个站内内容节点 · 版本信息待核对

原始来源

UniProtUniProt Consortium · 访问日期待补

12 个站内内容节点 · 版本信息待核对

原始来源

追溯路径只说明“这条内容从哪里来、覆盖了什么”，不自动代表来源支持所有推断。阅读健康与医学内容时，还需同时核对研究人群、时间窗口和限制条件。

FORMATS可用格式

TSV / XML source annotation · derived vector file

METADATA字段字典入口打开官方说明

TERMS许可与访问

向量是二次分析产物，需额外记录模型、参数和来源版本。

CHECKSUM校验摘要

待实际抓取文件后记录