Mängden biomedicinska data som finns på webben växer exponentiellt med tiden. Den resulterande stora volymen av data gör manuell utforskning mycket tråkig. Dessutom gör den hastighet med vilken dessa data ändras och de olika format i vilka biomedicinska data offentliggörs det svårt att få tillgång till dem i en integrerad form. Slutligen, bristen på ett integrerat ordförråd gör det svårare att fråga ut dessa data.I detta dokument förespråkar vi användningen av länkade data för att integrera, fråga och visualisera biomedicinska data. Den resulterande Big Linked Data gör det möjligt att upptäcka kunskap som sprids över många olika källor, vilket gör det möjligt för den serendipitiva upptäckten av ny kunskap. Vi presenterar begreppet Big Linked Data genom att visa hur den konstanta strömmen av nya biomedicinska publikationer kan integreras med datasetet Linked Cancer Genome Atlas (TCGA) inom ett virtuellt integrationsscenario. Vi säkerställer skalbarheten av vårt tillvägagångssätt genom den nya TopFed federerade frågemotorn, som vi utvärderar genom att jämföra tiden för frågeutförandet av vårt system med tiden för FedX på Linked TCGA. Sedan visar vi hur vi kan utnyttja värdet dolt i de underliggande integrerade data genom att göra det lättare att utforska genom ett användarvänligt gränssnitt. Vi utvärderar användbarheten av gränssnittet genom att använda standardsystemet användbarhet frågeformulär samt en csutomized frågeformulär utformad för användarna av vårt system. Vårt övergripande resultat på 77 tyder på att vårt gränssnitt är lätt att använda och därmed kan leda till nya insikter.
REF definierar en stor länkad cancerdata för att stödja upptäckten av biomedicinska hypoteser som frågar en semantisk datakälla.
Big Linked Cancer Data : Integrating Linked TCGA and PubMed
{'venue': 'J. Web Semant.', 'journal': 'J. Web Semant.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}