Gut microbiota plays a crucial role in modulating pig development and health, and gut microbiota characteristics are associated with differences in feed efficiency. To answer open questions in feed efficiency analysis, biologists seek to retrieve information across multiple heterogeneous data sources. However, this is error-prone and time-consuming work since the queries can involve a sequence of multiple sub-queries over several databases. We present an implementation of an ontology-based Swine Gut Microbiota Federated Query Platform (SGMFQP) that provides a convenient, automated, and efficient query service about swine feeding and gut microbiota. The system is constructed based on a domain-specific Swine Gut Microbiota Ontology (SGMO), which facilitates the construction of queries independent of the actual organization of the data in the individual sources. This process is supported by a template-based query interface. A Datalog+-based federated query engine transforms the queries into sub-queries tailored for each individual data source, and an automated workflow orchestration mechanism executes the queries in each source database and consolidates the results. The efficiency of the system is demonstrated on several swine feeding scenarios.


翻译:古特微生物在调节猪的发育和健康方面发挥着关键作用,而肠内微生物特性与饲料效率的差异有关。为了回答饲料效率分析方面的公开问题,生物学家寻求从多种不同的数据来源检索信息。然而,这是容易出错和费时的工作,因为查询可能涉及多个数据库的多个子查询序列。我们介绍了一个基于本体的Sweine Gut Micioto Freed Query平台(SGMFQP)的实施,该平台为猪喂养和肠内微生物提供了方便、自动和有效的查询服务。该系统基于一个特定的网域Sweine Gut Miciota Ontlogy(SGMO),它有助于构建独立于单个来源数据实际组织的查询。这一过程得到基于模板的查询界面接口的支持。一个基于数据+的基式查询引擎将查询转换为针对每个数据来源的子查询,一个自动工作流程调控机制在每一个源数据库中进行查询并整合结果。该系统的效率在几种猪喂养情景中得到了证明。

0
下载
关闭预览

相关内容

Automator是苹果公司为他们的Mac OS X系统开发的一款软件。 只要通过点击拖拽鼠标等操作就可以将一系列动作组合成一个工作流,从而帮助你自动的(可重复的)完成一些复杂的工作。Automator还能横跨很多不同种类的程序,包括:查找器、Safari网络浏览器、iCal、地址簿或者其他的一些程序。它还能和一些第三方的程序一起工作,如微软的Office、Adobe公司的Photoshop或者Pixelmator等。
NeurlPS 2022 | 自然语言处理相关论文分类整理
专知会员服务
47+阅读 · 2022年10月2日
自然语言处理顶会NAACL2022最佳论文出炉!
专知会员服务
41+阅读 · 2022年6月30日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
LibRec 精选:基于LSTM的序列推荐实现(PyTorch)
LibRec智能推荐
50+阅读 · 2018年8月27日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
13+阅读 · 2018年4月18日
VIP会员
相关资讯
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员