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《研究领域知识组织系统（KOS）综述：资源与挑战》

  • 来源专题：数智化图书情报
  • 编译者： 程冰
  • 发布时间：2025-04-07

  • 3月25日，Angelo Salatino等学者在Quantitative Science Studies上发表了关于研究领域知识组织系统（Knowledge Organization Systems, KOS）的综述文章。KOS包括术语表、叙词表、分类法和本体等，在信息分类、管理和检索中发挥着核心作用。在学术领域，KOS常被用于表征研究领域及其关联关系，主要目标是对研究论文、学术课程、专利、书籍、科学会议、领域专家、基金项目、软件、实验材料等学术成果和主体进行分类。这些结构化的研究领域表征方式已被多学科广泛采用，并证明能有效赋能于AI系统，可帮助提升文献检索效率，支持量化分析科研影响力，以及预测和解析科研动态等功能。

    本文对当前学术领域的KOS进行了全面调研，从五大维度（覆盖范围、结构、维护机制、应用场景、与其它KOS关联性）对45种KOS进行了对比分析。结果显示，现有系统在规模、质量、用途上存在显著差异，跨学科研究知识表征亟需更集成化解决方案。最后，作者还探讨了主要挑战与未来发展方向。


  • 原文来源：https://direct.mit.edu/qss/article/doi/10.1162/qss_a_00363/128602/A-Survey-on-Knowledge-Organization-Systems-of
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  • 《研究综述:2019年12月6日》
    • 来源专题：人类遗传资源和特殊生物资源流失
    • 编译者：yanyf@mail.las.ac.cn
    • 发布时间：2019-12-10
    • 欢迎来到2019年12月6日的研究综述，这是布罗德研究所的科学家和他们的合作者发表的最新研究的一个重复快照。 寻找增强剂 虽然我们体内的每个细胞都含有相同的基因序列，但增强子控制着基因在不同细胞类型中的表达方式，例如，确保肝细胞不会失控并开始启动肾脏基因。然而，确定和预测哪些增强子调节哪些基因的能力仍然难以捉摸。查理·富尔科、约瑟夫·纳赛尔、杰西·恩格雷茨、研究所所长兼创始主任埃里克·兰德以及来自布罗德和其他地方的同事在《自然·遗传学》杂志上描述了一种可以确定哪些增强子调节哪些基因的实验技术，以及一种预测基因组中增强子-基因连接的模型。由于先前的研究已经将增强子突变与疾病联系起来，这些新工具将对了解人类健康非常重要。 细菌测试进入噬菌体- r阶段 一种快速诊断细菌感染的方法可以帮助病人更快地康复，并防止耐药微生物的传播。每年有3.5万美国人死于耐药微生物。Roby Bhattacharyya是传染病和微生物组项目(IDMP)的核心成员，他和同事们开发了一种新的诊断方法，称为GoPhAST-R，它结合了基因型和表型测试来确定细菌的抗生素敏感性。GoPhAST-R寻找抗生素诱导的基因表达的模式，并识别关键的耐药基因以区分易感和耐药菌株。在《自然医学》杂志上，该方法可以在不到4小时内提供94%到99%的准确率，相比之下，使用标准的临床实验室方法需要28到40小时。 当质量不够大的时候 关于转录因子(TFs)如何与基因启动子一起控制基因表达、细胞表型和细胞状态的规则仍然模糊不清，部分原因是规模问题。在《自然生物技术》,卡尔•德波尔核心研究所细胞天文台特拉维夫Regev董事成员和卡拉曼和他的同事发布了巨大平行记者化验(GPRA):机器学习方法,合并与实验室系统,衡量TFs与超过1亿randomly-synthesized基因启动子序列在酵母基因表达的影响。GPRA揭示了tf -启动子结合的关键特征，并为研究基因变异如何影响基因表达和疾病风险提供了一个创建复杂、全面模型的机会。 将数据和谐地结合在一起 为了充分利用现有的单细胞rna测序(scRNA-seq)研究，研究人员需要能够收集来自各种组织、数据源、测序平台等的数据。Ilya Korsunsky，医学和人口遗传学(MPG)项目的研究所成员Soumya Raychaudhuri，和他的同事开发了Harmony，一种允许科学家整合来自多个数据集的scRNAseq数据的算法。在Nature方法中，他们展示了Harmony的能力:1)处理大型数据集;2)在集成数据中识别宽粒度和细粒度的细胞群;3)处理复杂实验中生成的数据;4)处理来自多个实验平台的数据。Harmony的R包可以在GitHub上找到。 心的读者 潜在的朊病毒疾病治疗的目的是降低大脑中的朊病毒蛋白(PrP)，但目前测量脑脊液(CSF)中PrP的方法没有捕获蛋白质片段或不同的构象。Eric Vallabh Minikel、Eric Kuhn、Sonia Vallabh、研究所科学家和蛋白质组学平台主任Steven Carr及其同事开发了一种基于多重反应监测的质谱仪方法，可以精确测量人类和其他模型物种的PrP肽浓度。根据分子和细胞蛋白质组学的报道，他们发现CSF PrP随着疾病的进展而减少，所以降低PrP药物的剂量研究应该集中在有症状的高危个体上。请阅读美国生物化学和分子生物学学会发布的新闻稿。 绘制癌症中免疫细胞的多样性 调节性T细胞(treg)可削弱抗肿瘤免疫反应，因此与几种癌症的不良预后有关。为了更好地了解treg在肿瘤发展中的作用，研究人员利用单细胞RNA测序技术，在基因工程小鼠肺腺癌模型中绘制了肿瘤发展过程中这些细胞的多样性。在《细胞报告》中，由Amy Li、Rebecca Herbst、David Canner、Aviv Regev、癌症项目高级副成员Tyler Jacks及其同事领导的研究小组提供了肿瘤微环境中Tregs多样性的高分辨率视图，从而突出了治疗干预的潜在途径。 肾脏器官会竖起大拇指 从患者诱导多能干细胞(iPS)中培养的人肾脏类器官是一种很有前途的新工具，用于开发急需的精确治疗。学习如何复制这些瀑样跨“诱导多能性”细胞,Ayshwarya萨勃拉曼尼亚,Eriene-Heidi Sidhom, Maheswarareddy Emani,协会成员和肾病倡议主任安娜Greka,和他的同事们分析了约450000个细胞肾瀑样来自四个iPS细胞系,相比他们单细胞概要文件从成人和胎儿肾脏。研究小组发现，类器官的组成和发育是人类肾脏组织的可靠替代物，将类器官移植到小鼠体内可以进一步提高类器官的质量。在自然交流中学习更多。 神经系统炎症的治疗靶点 关于鞘脂代谢在调节中枢神经系统炎症和多发性硬化等疾病中的作用，人们知之甚少。Julian Avila-Pacheco、副成员Francisco Quintana、研究所科学家和代谢组学平台高级主任Clary Clish及其同事通过结合蛋白组学、代谢组学、转录组学和体内遗传微扰研究，发现了鞘脂类代谢对星形胶质细胞的影响。他们的发现发表在《细胞》杂志上，定义了一种驱动促炎性星形细胞活动的新机制，概述了线粒体抗病毒信号蛋白在中枢神经系统炎症中的新作用，并确定了鞘脂类代谢是治疗中枢神经系统炎症的一个有希望的靶点。 疟原虫将如何抵抗这种药物? 恶性疟原虫对临床使用的每一种疟疾药物都产生了迅速的耐药性。在药物开发的早期就发现这种寄生虫的分子逃逸路线，可以帮助研究人员找到更好的药物。为了解决这个问题，IDMP研究所的成员Dyann Wirth和她的团队设计了一种预测疟原虫抗性机制的方法，他们在《科学转化医学》上描述了这种方法。研究人员在体外和受感染的小鼠体内都将这种寄生虫暴露在能够阻断疟疾病毒的二氢旋转脱氢酶(DHODH)的化合物中。然后，他们选择耐药生物并对其基因组进行排序。研究小组发现，在体外和小鼠体内，耐药寄生虫也出现了类似的快速耐药性和共同突变。研究人员得出结论，选择体外耐药性可以预测体内耐药性，并认为这种方法可用于潜在新药的筛选。 解密蛋白质串扰，一次一个细胞 蛋白质参与功能途径并形成一系列复杂的相互作用来驱动细胞的行为。理解这种“相互作用组”对于理解驱动生物学的机制至关重要。尽管科学家们创造了一个有价值的“参考相互作用组”，将这些相互作用概括为一个单一的资源，但这种工具无法提供特定于不同细胞类型的信息。 Shahin Mohammadi，Jose Davila-Velderrain和Epigenomics Program准成员Manolis Kellis在Cell Systems中描述了一种计算框架（SCINET），该框架可以单细胞分辨率分析此相互作用基因组。使用scRNA-seq，SCINET可以在单个细胞中重建相互作用基因组，从而使研究人员能够识别在各种条件下受干扰的单细胞相互作用。 与ALS相关的新基因 肌萎缩性侧索硬化症（ALS）是一种迟发性神经退行性疾病，众所周知，遗传因素是造成这一疾病的危险因素。为了发现与ALS相关的新基因，由Sali Farhan和研究所成员Benjamin Neale领导的一个小组在MPG中分析了3864名患者和7839名健康个体的外显子组，这是迄今为止最大的ALS外显子组病例对照研究。研究小组观察到ALS病例中罕见的蛋白质截短遗传变异，以及与已知ALS基因和新基因DNAJC7的关联。可通过ALS知识门户网站获得ALS遗传数据的摘要统计信息。查看《自然神经科学》中的完整故事。 自闭症和多动症之间的遗传相似性 自闭症谱系障碍（ASD）和注意力缺陷多动障碍（ADHD）具有重要的遗传成分，但是要收集大量的人群进行遗传分析一直是这两者的挑战。由Kyle Satterstrom，研究所成员，MPG联合主任Mark Daly和丹麦iPSYCH研究计划的同事组成的团队，利用已归档血斑的DNA分析了大约8,000名患有ASD和/或ADHD的儿童的外显子组以及5,000个对照，以更好地了解这些疾病的遗传结构。研究人员发现，ASD和ADHD在限制基因中截短变异的负担相似，并确定MAP1A基因中截短变异与患病风险有关。从《自然神经科学》和iPSYCH的新闻稿中了解更多信息。
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  • 《前沿 | 综述光学神经网络的进展与挑战》
    • 来源专题：光电情报网信息监测服务平台
    • 编译者：胡思思
    • 发布时间：2024-10-12
    • 光学神经网络（Optical Neural Networks，ONNs）是一种利用光学元器件（如波导、调制器、探测器等）实现人工神经网络功能的计算系统。它通过利用光信号的传播特性来实现信息处理和计算功能，具有低延迟、低能耗、大带宽以及抗电磁干扰强等优势。 近日，清华大学电子系陈宏伟教授团队联合国防科技大学团队，以“光学神经网络：进展与挑战”（Optical neural networks: progress and challenges）为题在《光：科学和应用》（Light：Science & Applications）上发表综述，对近几年来光学神经网络的相关研究工作进行了梳理。 文章宏观阐述了ONNs的发展历史，直观展示了ONNs的发展历程（图1），并提出非集成ONNs和集成ONNs两种分类形式，进一步基于自由空间和片上集成中的不同光学元器件（图2）将ONNs细分为七种类型，并对基于不同光学元器件构建的ONNs的设计原理进行了介绍。 非集成ONNs主要以体积较大的光学元器件来构建系统，包括基于透镜组的4f系统、空间光调制器（SLM）、数字微镜系统（DMD）、衍射超表面、偏振器、光放大器以及滤波器等光学元器件。集成ONNs则主要是基于片上马赫-曾德尔干涉仪（MZI）、微环谐振器（MRR）、调制器（PM/AM）、衰减器以及亚波长衍射器件等光学元器件来构建系统。 现阶段，为了能够较好地解决可重构、非线性以及系统能耗的问题，非集成/集成ONNs中均有工作尝试引入相变材料、饱和吸收体等新型材料来进一步提升ONNs的推理及计算性能。文章对基于每一类不同光学元器件构建的ONNs的典型研究工作进行了详细介绍和评述。另外，文章中对不同类型ONNs的集成度、可重构性、非线性、可拓展性、稳定性、通用性等性能指标进行了对比分析，同时对计算容量和计算密度等定义进行了阐述和说明。 现阶段ONNs在现实场景中的应用尚未成熟，在执行一些简单任务时也离不开电子硬件系统的辅助。根据文章对ONNs相关研究工作的总结和分析，不难发现ONNs主要在存储、非线性以及大规模可重构等方面仍然存在技术瓶颈。因此，短期内如果希望将ONNs推向真正的应用场景中，光电混合ONNs系统或许是一种潜在可行的方案。光电混合ONNs系统（图3）结合了光学和电子计算的优势，旨在利用当前ONNs的算力优势完成大部分算力任务，再搭配电子辅助电路进行ONNs的参数重构、非线性运算、数据存储及流控等，在实现更高算力、更低功耗的同时，也可保持其灵活性和可编程性。值得注意的是，光/电、电/光转化效率（能耗和速率）的优化未来也将成为提升光电混合ONNs系统性能的关键。 现阶段ONNs发展时间尚短，仍然存在关键技术难题有待解决，因此要实现在各个领域的实际应用还需要一定的时间。尽管如此，ONNs已经在部分专用领域的应用场景中展开了尝试。如普林斯顿大学研究团队将片上集成ONNs应用于海底光纤链路的非线性补偿；剑桥大学研究团队基于光子深度学习开发了边缘计算架构；Lightmatter公司发布了Envise和Passge产品；Lightelligence公司发布了光子计算引擎（PACE）等。未来，通过对全光ONNs系统或混合ONNs系统架构的不断优化，有望推动全光ONNs或光电混合ONNs系统在更为广泛的实际场景中得到应用和发展。
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