Bakgrund: Biomedicinska data, t.ex. Från kunskapsbaser och ontologier görs allt mer tillgängliga i enlighet med öppna länkade dataprinciper, i bästa fall som tredubbla RDF-data. Detta är ett nödvändigt steg mot enhetlig tillgång till biologiska datamängder, men detta kräver fortfarande lösningar för att fråga ut flera endpoints för att deras heterogena data så småningom ska kunna hämta all meningsfull information. Föreslagna lösningar är baserade på frågefederation metoder, som kräver inlämning av SPARQL-frågor till slutpunkter. På grund av de tillgängliga uppgifternas storlek och komplexitet måste dessa lösningar optimeras för effektiva hämtningstider och för användare inom life science-forskning. Sist men inte minst måste dataresursernas tillförlitlighet när det gäller tillgång och kvalitet övervakas med tiden. Vår lösning (BioFed) federerar data över 130 SPARQL-slutpunkter inom life sciences och skräddarsyr frågeinlämning enligt härkomstinformationen. BioFed har utvärderats mot den toppmoderna lösningen FedX och utgör ett viktigt riktmärke för life science-domänen. Den effektiva katalogiseringen av det federerade frågebehandlingssystemet "BioFed", det trefaldiga mönstret klokt källval och den semantiska källan normalisering utgör kärnan i vår lösning. Den samlar in och integrerar data från nyligen identifierade offentliga slutpunkter för federerad tillgång. Grundläggande härkomstinformation är kopplad till de insamlade uppgifterna. Sist men inte minst använder BioFed den senaste SPARQL-standarden (dvs. 1.1) för att utnyttja alla fördelar för frågeförbundet. Utvärderingen bygger på 10 enkla och 10 komplexa frågor, som behandlar data i 10 stora och mycket populära datakällor (t.ex. Dugbank, Sider). Resultat: BioFed är en lösning för en enda åtkomstpunkt för ett stort antal SPARQL-slutpunkter som tillhandahåller life science-data. Det underlättar effektiv frågegenerering för dataåtkomst och ger grundläggande härkomstinformation i kombination med de insamlade uppgifterna. BioFed stöder helt SPARQL 1.1 och ger tillgång till endpointens tillgänglighet baserat på EndpointData-grafen. Vår utvärdering av BioFed mot FedX baseras på 20 heterogena federerade SPARQL-frågor och visar konkurrenskraftig prestanda i jämförelse med FedX, vilket kan tillskrivas tillhandahållandet av härkomstinformation för källvalet. Slutsats: Att utveckla och testa federerade frågemotorer för life science-data är fortfarande en utmanande uppgift. Enligt våra resultat är det fördelaktigt att optimera källvalet. Katalogiseringen av SPARQL-slutpunkter, inklusive typ- och fastighetsindexering, leder till effektiv sökning av dataresurser via webben av data. Detta skulle till och med kunna förbättras ytterligare genom användning av ontologier, t.ex. för abstrakt normalisering av frågetermer.
PIBAS FedSPARQL federerar data genom att utföra redan fördefinierade Federerade SPARQL-frågor och detta skiljer sig från en federerad frågemotor BioFed REF som kan federera mer än 130 offentliga SPARQL-slutpunkter.
BioFed: federated query processing over life sciences linked open data
{'venue': 'Journal of Biomedical Semantics', 'journal': 'Journal of Biomedical Semantics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}