pEGFP-C1质粒图谱介绍

pEGFP-C1质粒图谱介绍
pEGFP-C1质粒图谱介绍

(PR29971; published 03 October 2002)

Restriction Map and Multiple Cloning Site (MCS) of pEGFP-C1. All restriction sites shown are unique. The Xba I and Bcl I sites (*) are methylated in the DNA provided by BD Biosciences Clontech. If you wish to digest the vector with these enzymes, you will need to transform the vector into a dam – host and make fresh DNA.

Description

pEGFP-C1 encodes a red-shifted variant of wild-type GFP (1–3) which has been optimized for brighter fluorescence and higher expression in mammalian cells. (Excitation maximum = 488 nm;emission maximum = 507 nm.) pEGFP-C1 encodes the GFPmut1 variant (4) which contains the double-amino-acid substitution of Phe-64 to Leu and Ser-65 to Thr. The coding sequence of the EGFP gene contains more than 190 silent base changes which correspond to human codon-usage preferences (5). Sequences flanking EGFP have been converted to a Kozak consensus translation initiation site (6) to further increase the translation efficiency in eukaryotic cells. The MCS in pEGFP-C1 is between the EGFP coding sequences and the SV40 poly A. Genes cloned into the MCS will be expressed as fusions to the C-terminus of EGFP if they are in the same reading frame as EGFP and there are no intervening stop codons. SV40 polyadenylation signals downstream of the EGFP gene direct proper processing of the 3' end of the EGFP mRNA. The vector backbone also contains an SV40 origin for replication in mammalian cells expressing the SV40 T-antigen. A neomycin resistance cassette (Neo r ), consisting of the SV40 early promoter, the neomycin/kanamycin resistance gene of Tn5, and polyadenylation signals from the Herpes simplex virus thymidine kinase (HSV TK) gene, allows stably transfected eukaryotic cells to be selected using G418. A bacterial promoter upstream of this cassette expresses kanamycin resistance in E. coli . The pEGFP-C1backbone also provides a pUC origin of replication for propagation in E. coli and an f1 origin for single-stranded DNA production.

pEGFP-C1 Vector Information PT3028-5GenBank Accession #: U55763

Catalog #6084-1

(1642)(2577)

Ase I

(597) I (601)

Eco (3854)

G I (1323)

TCC GGA CTC AGA TCT CGA GCT CAA GCT TCG AAT TCT GCA GTC GAC GGT ACC GCG GGC CCG GGA TCC ACC GGA TCT AGA TAA CTG ATC A

Hin d III Xho I Apa I Bsp 120 I Kpn I Asp 718 I Bam H I Xba I* Xma I Sma I

Sac II Sal I Acc I Sac I Ecl 136 II Eco R I Pst I Bsp E I Bgl II Bcl I*

Use

Fusions to the C terminus of EGFP retain the fluorescent properties of the native protein allowing the localization of the fusion protein in vivo. The target gene should be cloned into pEGFP-C1 so that it is in frame with the EGFP coding sequences, with no intervening in-frame stop codons. The recombinant EGFP vector can be transfected into mammalian cells using any standard transfection method. If required, stable transformants can be selected using G418 (7). pEGFP-C1 can also be used simply to express EGFP in a cell line of interest (e.g., as a transfection marker). Location of features

?Human cytomegalovirus (CMV) immediate early promoter: 1–589

Enhancer region: 59–465; TATA box: 554–560

Transcription start point: 583

C→G mutation to remove Sac I site: 569

?Enhanced green fluorescent protein gene

Kozak consensus translation initiation site: 606–616

Start codon (ATG): 613–615; Stop codon: 1408–1410

Insertion of Val at position 2: 616–618

GFPmut1 chromophore mutations (Phe-64 to Leu; Ser-65 to Thr): 805–810

His-231 to Leu mutation (A→T): 1307

Last amino acid in wild-type GFP: 1327–1329

?MCS: 1330–1417

?SV40 early mRNA polyadenylation signal

Polyadenylation signals: 1550–1555 & 1579–1584; mRNA 3' ends: 1588 & 1600

?f1 single-strand DNA origin: 1647–2102 (Packages the noncoding strand of EGFP.)

?Bacterial promoter for expression of Kan r gene

–35 region: 2164–2169; –10 region: 2187–2192

Transcription start point: 2199

?SV40 origin of replication: 2443–2578

?SV40 early promoter

Enhancer (72-bp tandem repeats): 2276–2347 & 2348–2419

21-bp repeats: 2423–2443, 2444–2464, & 2466–2486

Early promoter element: 2499–2505

Major transcription start points: 2495, 2533, 2539 & 2544

?Kanamycin/neomycin resistance gene

Neomycin phosphotransferase coding sequences:

Start codon (ATG): 2627–2629; stop codon: 3419–3421

G→A mutation to remove Pst I site: 2809

C→A (Arg to Ser) mutation to remove Bss H II site: 3155

?Herpes simplex virus (HSV) thymidine kinase (TK) polyadenylation signal

Polyadenylation signals: 3657–3662 & 3670–3675

?pUC plasmid replication origin: 4006–4649

Primer Locations

?EGFP-N Sequencing Primer (#6479-1): 679–658

?EGFP-C Sequencing Primer (#6478-1): 1266–1287

Propagation in E. coli

?Suitable host strains: DH5α, HB101, and other general purpose strains. Single-stranded DNA production requires a host containing an F plasmid such as JM109 or XL1-Blue.

?Selectable marker: plasmid confers resistance to kanamycin (30 μg/ml) to E. coli hosts.

? E. coli replication origin: pUC

?Copy number: ≈500

?Plasmid incompatibility group: pMB1/ColE1

References

1.Prasher, D. C., et al. (1992) Gene 111:229–233.

2.Chalfie, M., et al. (1994) Science263:802–805.

3.Inouye, S. & Tsuji, F. I. (1994) FEBS Letters 341:277–280.

4.Cormack, B., et al. (1996) Gene 173:33–38.

5.Haas, J., et al. (1996) Curr. Biol. 6:315–324.

6.Kozak, M. (1987) Nucleic Acids Res. 15:8125–8148.

7.Gorman, C. (1985) In DNA Cloning: A Practical Approach, Vol. II, Ed. Glover, D. M. (IRL Press, Oxford, UK) pp. 143–190.

Note: The attached sequence file has been compiled from information in the sequence databases, published literature, and other sources, together with partial sequences obtained by BD Biosciences Clontech. This vector has not been completely sequenced.

Notice to Purchaser

Use of BD Biosciences Clontech’s Living Colors? products containing DNA sequences coding for mutant Aequorea victoria green fluorescent protein (GFP) variants or proteins thereof requires a license from Amersham Biosciences under U.S. Patent Nos. 5,625,048; 5,777,079; 6,054,321 and other pending U.S. and foreign patent applications. In addition, certain BD Biosciences Clontech products are made under U.S. Patent No. 5,804,387 licensed from Stanford University.

Not-For-Profit research institutes or entities are granted an automatic license with the purchase of this product for use in non-commercial internal research purposes, the terms of which are disclosed in detail in the license that accompanies the shipment of this product. Such license specifi-cally excludes the right to sell or otherwise transfer this product or its components to third parties.

For-Profit research institutes or entities must obtain a license from Amersham Biosciences. E-mail: gfp@https://www.360docs.net/doc/2618483868.html,

Please contact BD Biosciences Clontech directly for any other assistance, including purchasing and technical support. All companies and institutions purchasing Living Colors? products will be included in a quarterly report to Aurora Biosciences, as required by the BD Biosciences Clontech/Aurora Biosciences license agreement.

This product is intended to be used for research purposes only. It is not to be used for drug or diagnostic purposes nor is it intended for human use. BD Biosciences Clontech products may not be resold, modified for resale, or used to manufacture commercial products without written approval of BD Biosciences Clontech.

? 2002, Becton, Dickinson and Company

知识图谱 概念与技术:第8章 图数据库系统

《知识图谱: 概念与技术》 第8 讲 知识图谱管理系统

Knowledge Graph Serving Systems

Outline ?Knowledge graph serving scenarios ?General design principles of knowledge graph serving systems ?Real-time query processing ?Representative graph systems ?Demo

Knowledge Serving Scenarios

A real-life relation search scenario A News Headline Tom Cruise Admits Katie Holmes Divorced Him To Protect Suri From Scientology 1Tom Cruise –people.person.marriage–(marriage ) –time.event.person –Katie Holmes 2Tom Cruise –people.person.children–(Suri Cruise) –people.person.parent –Katie Holmes 3Tom Cruise –film.actor.film–(Bambi Verleihung2007) –film.filmactor –Katie Holmes 4...

Relation search in knowledge graph Multi-hop Relation Search Discover the hidden relations between entities Enable more than what entity indexes can support Entity A Entity B

第13章++知识图谱与知识推理

第13章知识图谱与知识推理 王泉 中国科学院大学网络空间安全学院 2016年11月

?13.1概述 ?13.2知识图谱构建 ?13.3 知识图谱中的知识推理–13.3.1 表示学习技术 –13.3.2 张量分解技术 –13.3.3 路经排序算法?13.4 本章小结

?13.1概述 ?13.2知识图谱构建 ?13.3 知识图谱中的知识推理–13.3.1 表示学习技术 –13.3.2 张量分解技术 –13.3.3 路经排序算法?13.4 本章小结

实体和关系 ?实体 (entity):现实世界中可区分、可识别的事物或概念–客观对象:人物、地点、机构 –抽象事件:电影、奖项、赛事 ?关系 (relation):实体和实体之间的语义关联 –BornInCity, IsParentOf, AthletePlaysForTeam

?知识图谱 (knowledge graph):实体和关系所构成的异质、有向图,是表征实体间语义关联的语义网络 ?节点代表实体 ?边代表不同类型的关系 (异质) ?两个节点之间有边相连表明它们之间存在相应关系 ?边是有向的表明关系是非对称的

?三元组 (triple/triplet):也称事实 (fact),是最基本的知识存储方式,表现为(主语, 谓词, 宾语)形式 (Tom, BornInCity, Paris) (Tom, LivedInCity, Lyon) (Tom, Nationality, France) (Tom, ClassMates, Bob) (Paris, CityLocatedInCountry, France) (Lyon, CityLocatedInCountry, France) (Bob, BornInCity, Paris)

信息抽取层、知识融合层、知识加工层

《知识图谱构建技术综述》—— 笔记 刘峤李杨段宏刘瑶秦志光《计算机研究与发展》, 2016, 53 (3):582-600 一、摘要 说明知识图谱的定义和内涵 将知识图谱分成信息抽取层、知识融合层、知识加工层 分类说明三个层次涉及的关键技术的研究现状 面临的挑战和关键问题 二、知识图谱的定义与架构 2.1 定义 知识图谱:是结构化的语义知识库,用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系。其基本组成单位是。“实体-关系-实体”三元组,以及实体及其相关属性-值对,实体间通过关系相互联,构成网状的知识结构。 知识图谱本身是一个具有属性的实体通过关系链接而成的网状知识库。(从图的角度看,图中节点表示实体(概念),节点之间的边表示实体与实体之间的关系) 2.2 架构 知识图谱自身的逻辑结构 数据层:知识以事实(fact)为单位存储在图数据库。 模式层:模式层在数据层之上,是知识图谱的核心。储存提炼过的知识,采用本体库进行管理模 式层。 知识图谱所采用的技术(体系)架构(本文的重点) 知识图谱的构建过程是从原始数据出发,采用一系列自动或半自动的技术手段,从原始数据中提取出知识要素(即事实),并将其存入知识库的数据层和模式层的过程.这是一个迭代更新的过程,根据知识获取的逻辑,每一轮迭代包含3个阶段:信息抽取、知识融合以及知识加工。

2.3 构建方式 自顶向下:从高质量数据中提取本体和模式信息,加入到知识库中。 自底向上:从公开采集的数据中提取出资源模式,选择其中置信度较高的新模式,加入到知识库中。 三、知识图谱的构建技术

3.1 信息抽取 信息抽取是一种自动化地从半结构化和无结构数据中抽取实体、关系以及实体属性等结构化信息的技术。关键技术包括:实体抽取、关系抽取和属性抽取。 实体抽取(命名实体识别NER) 指从文本数据集中自动识别出命名实体。(最关键最基础) 关系抽取 1. 实体抽取得到的是离散的命名实体,还需从相关预料中提取出实体之间的关系。 2. 关系抽取就是解决如何从文本语料中抽取式体检关系这一问题。 属性抽取 1. 属性抽取的目标是从不同信息源中采集特定实体的属性信息。由于可以将实体的属性视为实体与 属性值之间的一种名词性关系,因此也可以将属性抽取问题视为关系抽取问题。 2. 属性抽取一般是从百科类网站上的半结构化数据中抽取,或者是采用数据挖掘的办法直接从文本 中挖掘实体属性与属性值之间的关系模式。据此发现对属性名和属性值在文本中的定位。

(完整版)领域应用知识图谱的技术和应用

领域应用 | 知识图谱的技术与应用 本文转载自公众号:贪心科技。 领域应用 | 知识图谱的技术与应用 李文哲开放知识图谱 1周前 本文转载自公众号:贪心科技。 作者 | 李文哲,人工智能、知识图谱领域专家 导读:从一开始的Google搜索,到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统,无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者,我们不要求有任何AI相关的背景知识。 目录: 1.概论 2.什么是知识图谱 3.知识图谱的表示 4.知识抽取 5.知识图谱的存储 6.金融知识图谱的搭建 1.定义具体的业务问题 2.数据收集 & 预处理 3.知识图谱的设计 4.把数据存入知识图谱 5.上层应用的开发 7.知识图谱在其他行业中的应用 8.实践上的几点建议 9.结语 1. 概论

随着移动互联网的发展,万物互联成为了可能,这种互联所产生的数据也在爆发式地增长,而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上,在移动互联网时代则除了个体,这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。在一项任务中,只要有关系分析的需求,知识图谱就“有可能”派的上用场。 2. 什么是知识图谱? 知识图谱是由Google公司在2012年提出来的一个新的概念。从学术的角度,我们可以对知识图谱给一个这样的定义:“知识图谱本质上是语义网络(Semantic Network)的知识库”。但这有点抽象,所以换个角度,从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图(Multi-relational Graph)。 那什么叫多关系图呢?学过数据结构的都应该知道什么是图(Graph)。图是由节点(Vertex)和边(Edge)来构成,但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反,多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边。比如左下图表示一个经典的图结构,右边的图则表示多关系图,因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜色来标记。

人工智能-知识图谱机器大脑中的知识库

知识图谱技术原理介绍 ?莫扎特 ?2016-01-09 17:31:55 ?大数据技术 ?评论(0) ? 作者:王昊奋 近两年来,随着Linking Open Data[1] 等项目的全面展开,语义Web数据源的数量激增,大量RDF数据被发布。互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网(Document Web)转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网(Data Web)。在这个背景下,Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱,分别为Knowledge Graph、知心和知立方,来改进搜索质量,从而拉开了语义搜索的序幕。下面我将从以下几个方面来介绍知识图谱:知识图谱的表示和在搜索中的展现形式,知识图谱的构建和知识图谱在搜索中的应用等,从而让大家有机会了解其内部的技术实现和各种挑战。 知识图谱的表示和在搜索中的展现形式

正如Google的辛格博士在介绍知识图谱时提到的:“The world is not made of strings , but is made of things.”,知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念。其中,每个实体或概念用一个全局唯一确定的ID来标识,称为它们的标识符(identifier)。每个属性-值对(attribute-value pair,又称AVP)用来刻画实体的内在特性,而关系(relation)用来连接两个实体,刻画它们之间的关联。知识图谱亦可被看作是一张巨大的图,图中的节点表示实体或概念,而图中的边则由属性或关系构成。上述图模型可用W3C提出的资源描述框架RDF[2] 或属性图(property graph)[3] 来表示。知识图谱率先由Google提出,以提高其搜索的质量。 为了更好地理解知识图谱,我们先来看一下其在搜索中的展现形式,即知识卡片(又称Knowledge Card)。知识卡片旨在为用户提供更多与搜索内容相关的信息。更具体地说,知识卡片为用户查询中所包含的实体或返回的答案提供详细的结构化摘要。从某种意义来说,它是特定于查询(query specific)的知识图谱。例如,当在搜索引擎中输入“姚明”作为关键词时,我们发现搜索结果页面的右侧原先用于置放广告的地方被知识卡片所取代。广告被移至左上角,而广告下面则显示的是传统的搜索结果,即匹配关键词的文档列表。这个布局上的微调也预示着各大搜索引擎在提高用户体验和直接返回答案方面的决心。 【三大搜索引擎关于姚明的知识卡片(略)】 虽说三大搜索引擎在知识卡片的排版和内容展现上略有不同,但是它们都列出了姚明的身高、体重、民族等属性信息。此外,它们均包含“用户还搜索了”或“其他人还搜”的功能来展现相关的人物。该功能允许用户去浏览其他与姚明相关的人物的详细信息。细心的读者也发现Google在其知识卡片中也展示了很多与姚明相关的图片,以图文并茂的方式来展示姚明的方方面面。百度则结合了百度风云榜的信息,列出了姚明的类别(体坛人物)及其百度指数(今日排名和今日搜索热度等信息)。在搜索结果页面的左上角(在图中未给出),百度还展示了其特有的专题搜索,包含了与姚明相关的百科、图片、微博、新闻、音乐、贴吧和视频等七大类的结果,基本涵盖了用户最基本的需求。搜狗在列出与姚明相关的百科、图片,电影和最新相关消息等专题的同时,其知识卡片额外显示了诸如“主持电视节目”、“效力篮球队”、“人物关系”等各种细粒度的语义关系。当遇到含有歧义的用户查询时,知识卡片还会列出其他可能的查询目标对象。在上面的例子中,搜狗还列出了一项“您是否要找”的功能,列出一位也叫姚明的一级作曲家。该功能用于去歧义,在显示最相关实体的同时也给出其他可能的对象,达到去歧义的作用。当搜索“李娜”或“长城”时,Google和百度也在其知识卡片下方展现了类似的功能。除了给出著名网球运动员李娜和万里长城之外,它们还列出歌手李娜和长城汽车供用户选择和浏览。更值得一提的是,当在搜狗知立方中输入“姚明的老婆的女儿的身高”如此复杂的查询时,其会直接返回其女儿的姓名(姚沁蕾)以及其身高(110cm),并给出推理说明“叶莉的女儿是姚沁蕾”。如此详实的说明不仅为返回的答案提供了很好的解释,从另一个侧面也展示了知识图谱的强大,其不仅能识别出运动员姚明,也能抽取出关系“老婆”和“女儿”和属性“身高”等信息。当我

基于知识图谱和人工智能技术的数据关系智能辨识及可视化应用

XXX公司科学技术项目可行性研究报告 项目名称:基于知识图谱和人工智能技术的数据关系智能辨识及可视化管理研究 申请单位: 起止时间:2020年1月1日-2020年12月31日项目负责人: 通信地址: 邮政编码: 联系电话:

传真: 申请日期:2019.09

一、目的和意义 XXX公司(以下简称“公司”)正在大力推进泛在电力物联网及坚强智能电网建设,对电网及电网企业的信息化水平提出了更高的要求,尤其是对于数据资产的深入挖掘利用、全业务流程的协同贯通,有着迫切的需求。因此,全面建设了全业务统一数据中心,实现了源端全业务融合、后端大数据分析。 随着全业务统一数据中心的全面建设,数据的价值发现及使用越来越受重视。为追求企业数据价值最大化,历史数据贯通以及基于业务规则的数据异常发现势在必行。目前虽然通过主数据管理,统一编码管理等方式进行了数据贯通和数据管理,但是对于历史数据的梳理和贯通却收效胜微。主要存在以下问题: (1)对于历史数据的贯通多采用人工的方式,质量难以得到保证。 (2)需要对原业务系统进行改造,返工工作量及配合成本巨大。 (3)缺乏有效的保障措施,难以确保数据贯通的持续有效。 (4)缺乏知识提取技术,尤其是对于半结构化和非结构化数据知识提取存在盲区,丢失了很多有价值数据,缺乏覆盖电网全业务的知识图谱。 (5)缺少统一的知识库,数据搜索需在多个数据库或应用中分别实现,缺乏关联性,搜索体验差,缺乏智能推荐等功能。 (6)数据资源缺乏全生命周期管控,数据处理各个环节不能有效监管。 因此,亟需在全业务统一数据中心的数据仓库与数据集市之间通过语义标准构建业务数据知识图谱,引入数据化决策模型和监控体系,建立公司信息全息画像,实现业务数据的跨业务贯通,并提供网格化的高速检索和深度挖掘功能,提升企业管理的规范化、标准化、精益化水平。

领域知识图谱的技术与应用

领域应用知识图谱的技术与应用 本文转载自公众号:贪心科技。 领域应用I知识图谱的技术与应用 李文哲开放知识图谱1周前 本文转载自公众号:贪心科技。 作者I李文哲,人工智能、知识图谱领域专家 导读:从一开始的Google搜索,到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统,无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者,我们不要求有任何AI相关的背景知识。 目录: 1.概论 2.什么是知识图谱 3.知识图谱的表示 4.知识抽取 5.知识图谱的存储 6.金融知识图谱的搭建 1.定义具体的业务问题 2.数据收集&预处理 3.知识图谱的设计 4.把数据存入知识图谱 5.上层应用的开发 7.知识图谱在其他行业中的应用 8.实践上的几点建议 9.结语 1.概论 随着移动互联网的发展,万物互联成为了可能,这种互联所产生的数据也在爆发式地增长,而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上,在移动互联网时代则除了个体,这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。在一

项任务中,只要有关系分析的需求,知识图谱就有可能”派的上用场。

2. 什么是知识图谱? 知识图谱是由Google 公司在2012年提出来的一个新的概念。从学术的角度,我们可以 对知识图谱给一个这样的定义: 知识图谱本质上是语义网络(Sema ntic Network )的 知识库”但这有点抽象,所以换个角度,从实际应用的角度出发其实 可以简单地把知识 图谱理解成多关系图(Multi-relational Graph 那什么叫多关系图呢? 学过数据结构的都应该知道什么是图(Graph )。图是由节点 (Vertex )和边(Edge )来构成,但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反, 多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边 。比如左下图表示一个经典的图结构, 右边的图则表示多关系图,因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜 色来标记。 在知识图谱 里, 我们通常用 实体(Entity ) ”来表达图里的节点、用 关系(Relation )”来表达图里的 边”实体指的是现实世界中的事物比如人、地名、概念、药物、公司等 ,关系则用来 表达不同实体之间的某种联系, 比如人-居住在”北京、张三和李四是 朋友”逻辑回归 是深度学习的先导知识”等等。 现实世界中的很多场景非常适合用知识图谱来表达。 比如一个社交网络图谱里,我们既 可以有 人”的实体,也可以包含 公司”实体。人和人之间的关系可以是 朋友”,也可以是 同 事”关系。人和公司之间的关系可以是 现任职”或者曾任职”的关系。类似的,一个风控 知识图谱可以包含 电话”公司”的实体,电话和电话之间的关系可以是 通话”关系,而 且每个公司它也会有固定的电话。 3. 知识图谱的表示 知识图谱应用的前提是已经构建好了知识图谱 ,也可以把它认为是一个知识库。这也是 为什么它可以用来回答一些搜索相关问题的原因,比如在 Google 搜索引擎里输入“ Who is the wife of Bill Gates?,我们直接可以得到答案-“Melinda Gates 。这是因为我们在系 )。 包含一种类型的节点和边 包含多种类型的节点和边 (不同<^状扣師色代憑不岡评奥断节点和边) 节点 节点 边 边 节点 节点 边

领域应用--知识图谱的技术与应用新选.

领域应用| 知识图谱的技术与应用 本文转载自公众号:贪心科技。 领域应用| 知识图谱的技术与应用 李文哲开放知识图谱1周前 本文转载自公众号:贪心科技。 作者| 李文哲,人工智能、知识图谱领域专家 导读:从一开始的Google搜索,到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统,无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者,我们不要求有任何AI相关的背景知识。 目录: 1. 概论 2. 什么是知识图谱 3. 知识图谱的表示 4. 知识抽取 5. 知识图谱的存储 6. 金融知识图谱的搭建 1. 定义具体的业务问题 2. 数据收集& 预处理 3. 知识图谱的设计 4. 把数据存入知识图谱 5. 上层应用的开发 7. 知识图谱在其他行业中的应用 8. 实践上的几点建议 9. 结语 1. 概论

随着移动互联网的发展,万物互联成为了可能,这种互联所产生的数据也在爆发式地增长,而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上,在移动互联网时代则除了个体,这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。在一项任务中,只要有关系分析的需求,知识图谱就“有可能”派的上用场。 2. 什么是知识图谱? 知识图谱是由Google公司在2012年提出来的一个新的概念。从学术的角度,我们可以对知识图谱给一个这样的定义:“知识图谱本质上是语义网络(Semantic Network)的知识库”。但这有点抽象,所以换个角度,从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图(Multi-relational Graph)。 那什么叫多关系图呢?学过数据结构的都应该知道什么是图(Graph)。图是由节点(Vertex)和边(Edge)来构成,但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反,多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边。比如左下图表示一个经典的图结构,右边的图则表示多关系图,因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜色来标记。

质谱及综合谱图解析

质谱及综合谱图解析 1、在质谱中,一个化合物的M+和(M+2)+峰强度几乎相等,预示着它含有哪种元素( ) A. N B. O C. Br D. Cl 1、已知某化合物的化学式为C4H8O。现已测得它的各种谱图如下,试确证其结构。

2、未知物为无色液体,沸点144℃,其四谱数据如下: 质谱: m/z M的含量% 114(M) 100 115(M+1) 7.7 116(M+2) 0.46 可能分子式:Beynon表 分子式M+1 M+2 C4H10O2 6.72 0.59 C6H14N27.47 0.24 C7H14O 7.83 0.47 C7H2N38.36 0.37 紫外光谱: EtOH λmax/nm εmax/L?mol-1?cm-1 275 12 红外和核磁:

3、某化合物,分子式C10H14O,能溶于NaOH,不能溶于NaHCO3,能使溴水褪色,该化合物的IR和1H NMR如下: IR:3250 cm-1有宽峰,830 cm-1有吸收 1H NMR:δ1.3(s,9H),δ4.9(s,1H),δ7.0(m,4H) 4、某化合物,分子式为C8H10O,质谱得到m/z122(M+),IR在3600~3200 cm-1有强的宽峰,在3000 cm-1和750~700 cm-1处也有强的吸收,1H NMR显示:δ2.5(s,1H),δ2.7(t,2H),δ3.7(t,2H),δ7.5(m,5H),请推测其结构。 5、分子式为C9H10O的化合物有如下信号: 1H NMR:δ2.0(s,3H),δ3.75(s,2H),δ7.2(s,5H) IR:3100,3000,1720,740,700 cm-1和其他峰 试推断结构。

中文知识图谱构建的关键技术

Intelligent Search Engine and Recommender Systems based on Knowledge Graph 阳德青 复旦大学知识工场实验室 yangdeqing@https://www.360docs.net/doc/2618483868.html, 2017-07-13

Background ?Knowledge Graph exhibits its excellent performance through the intelligent applications built on it ?As typical AI systems,Search engine and recommender system are very popular and promising in the era of large data ?Many previous literatures and systems have proved KG’s merits on such AI’s applications

KG-based Search Engine

?The keyword of high click frequency are ranked higher ?The pages containing the keywords of more weights are ranked higher ?The pages having more important in-links are ranked higher ?1st:category-based ?Yahoo,hao123 ?2nd:IR-based ?Keyword-based,vector space,Boolean model ?3rd:link-based ?PageRank (Google) However,how to handle it if users want to search something new or the ones of long tail? result in

综合谱图解析

1、某未知物分子式为C5H12O,它的质谱、红外光谱以及核磁共振谱如图,它的紫外吸收光谱在200 nm以上没有吸收,试确定该化合物结构。 1 : 2 : 9 [解] 从分子式C5H12O,求得不饱和度为零,故未知物应为饱和脂肪族化合物。 未知物的红外光谱是在CCl4溶液中测定的,样品的CCl4稀溶液的红外光谱在3640cm-1处有1尖峰,这是游离O H基的特征吸收峰。样品的CCl4浓溶液在3360cm-1处有1宽峰,但当溶液稀释后复又消失,说明存在着分子间氢键。未知物核磁共振谱中δ4. 1处的宽峰,经重水交换后消失。上述事实确定,未知物分

子中存在着羟基。 未知物核磁共振谱中δ0.9处的单峰,积分值相当3个质子,可看成是连在同一碳原子上的3个甲基。δ3.2处的单峰,积分值相当2个质子,对应1个亚甲基,看来该次甲基在分子中位于特丁基和羟基之间。 质谱中从分子离子峰失去质量31(-CH 2OH )部分而形成基峰m/e57的事实为上述看法提供了证据,因此,未知物的结构是 C CH 3 H 3C CH 3 CH 2OH 根据这一结构式,未知物质谱中的主要碎片离子得到了如下解释。 C CH 3 H 3C CH 3 CH 2OH +. C + CH 3 CH 3 H 3C CH 2 OH +m/e31m/e88 m/e57 -2H -CH 3 -CH 3-H CH 3 C CH 2 + m/e29 m/e73 m/e41 2、某未知物,它的质谱、红外光谱以及核磁共振谱如图,它的紫外吸收光谱在210nm 以上没有吸收,确定此未知物。

2 2 6 3 [解] 在未知物的质谱图中最高质荷比131处有1个丰度很小的峰,应为分子离子峰,即未知物的分子量为131。由于分子量为奇数,所以未知物分子含奇数个氮原子。根据未知物的光谱数据亚无伯或仲胺、腈、酞胺、硝基化合物或杂芳环化合物的特征,可假定氮原子以叔胺形式存在。 红外光谱中在1748 cm -1处有一强羰基吸收带,在1235 cm -1附近有1典型的宽强C -O -C 伸缩振动吸收带,可见未知物分子中含有酯基。1040 cm -1处的吸收带则进一步指出未知物可能是伯醇乙酸酯。 核磁共振谱中δ1.95处的单峰(3H ),相当1个甲基。从它的化学位移来看,很可能与羰基相邻。对于这一点,质谱中,m/e43的碎片离子(CH 3C=O)提供了有力的证据。在核磁共振谱中有2个等面积(2H)的三重峰,并且它们的裂距相等,相当于AA ’XX'系统。有理由认为它们是2个相连的亚甲-CH 2-CH 2,其中去屏蔽较大的亚甲基与酯基上的氧原子相连。 至此,可知未知物具有下述的部分结构: CH 2 CH 2 O C O CH 3 从分子量减去这一部分,剩下的质量数是44,仅足以组成1个最简单的叔胺基 CH 3CH 3 N ,正好核磁共振谱中δ2. 20处的单峰(6H ),相当于2个连到氮原子 上的甲基。因此,未知物的结构为 CH 2 CH 2 O C O CH 3 CH 3CH 3 N 此外,质谱中的基峰m /e 58是胺的特征碎片离子峰,它是由氮原子的β位上的碳碳键断裂而生成的。结合其它光谱信息,可定出这个碎片为 CH 2 CH 3CH 3 N 3、待鉴定的化合物(I )和(II )它们的分子式均为C 8H 12O 4。它们的质谱、红外光谱和核磁共振谱见图。也测定了它们的紫外吸收光谱数据:(I)λmax 223nm ,

知识图谱技术原理介绍

知识图谱技术原理介绍 近两年来,随着Linking Open Data1等项目的全面展开,语义Web数据源的数量激增,大量RDF数据被发布。互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网(Document Web)转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网(Data Web)。在这个背景下,Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱,分别为Knowledge Graph、知心和知立方,来改进搜索质量,从而拉开了语义搜索的序幕。下面我将从以下几个方面来介绍知识图谱:知识图谱的表示和在搜索中的展现形式,知识图谱的构建和知识图谱在搜索中的应用等,从而让大家有机会了解其内部的技术实现和各种挑战。 知识图谱的表示和在搜索中的展现形式 正如Google的辛格博士在介绍知识图谱时提到的:“The world is not made of strings , but is made of things.”,知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念。其中,每个实体或概念用一个全局唯一确定的ID来标识,称为它们的标识符(identifier)。每个属性-值对(attribute-value pair,又称A VP)用来刻画实体的内在特性,而关系(relation)用来连接两个实体,刻画它们之间的关联。知识图谱亦可被看作是一张巨大的图,图中的节点表示实体或概念,而图中的边则由属性或关系构成。上述图模型可用W3C提出的资源描述框架RDF2或属性图(property graph)3来表示。知识图谱率先由Google提出,以提高其搜索的质量。 为了更好地理解知识图谱,我们先来看一下其在搜索中的展现形式,即知识卡片(又称Knowledge Card)。知识卡片旨在为用户提供更多与搜索内容相关的信息。更具体地说,知识卡片为用户查询中所包含的实体或返回的答案提供详细的结构化摘要。从某种意义来说,它是特定于查询(query specific)的知识图谱。例如,当在搜索引擎中输入“姚明”作为关键词时,我们发现搜索结果页面的右侧原先用于置放广告的地方被知识卡片所取代。广告被移至左上角,而广告下面则显示的是传统的搜索结果,即匹配关键词的文档列表。这个布局上的微调也预示着各大搜索引擎在提高用户体验和直接返回答案方面的决心。图1从左到右依次是Google、百度和搜狗在搜索结果首页中所展现的与姚明相关的知识卡片。1https://www.360docs.net/doc/2618483868.html,/ 2https://www.360docs.net/doc/2618483868.html,/TR/rdf-concepts/ 3https://https://www.360docs.net/doc/2618483868.html,/tinkerpop/blueprints/wiki/Property-Graph-Model

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