图技术助力抗击 COVID-19

COVID*Graph 将最新科学数据在知识图谱中免费提供给研究人员；Neo4j 为 COVID-19 项目提供免费的 Enterprise 版本访问权限

慕尼黑，2020 年 4 月 3 日 – 科学家、开发者和数据科学家正积极投身于抗击 COVID-19 疫情的斗争中。COVID*Graph 项目目前正在开发一个知识图谱，以便研究人员能够免费、便捷地获取最新的研究数据。目标是尽快获得关于冠状病毒传播和疾病进展的重要发现，从而加速疫苗的开发。

这个公益项目于三月初启动，获得了包括德国糖尿病研究中心 (DZD)、Kaiser&Preusse、Prodyna、Structr 和yworks 等机构的支持。COVID*Graph 团队使用图数据库 Neo4j，将科学出版物和研究工作汇集到一个集中的 COVID-19 知识中心。该项目连接了关于冠状病毒的公开数据源、当前和现有的冠状病毒相关专利文献以及基因组和分子生物学数据库的数据集。目前，该知识图谱包含超过 1600 万个节点和超过 6500 万条边，数据库每天都在持续增长。

“近几个月来，关于冠状病毒的出版物数量多且速度快。仅 COVID-19 开放研究数据库 (CORD-19) 就收录了 44,000 篇科学文章。对于医学研究来说，很难跟上进展——尤其是在目前没有时间以惯常方式验证工作的情况下，”德国糖尿病研究中心生物信息学和数据管理负责人、COVID*Graph 联合发起人 Alexander Jarasch 博士解释道。“通过我们的项目，我们希望帮助研究人员和科学家快速、便捷地找到海量信息中的路径。因此，我们也欢迎任何形式的支持与合作。”

知识图谱是语义知识数据库，其中存储、链接和查询来自不同来源的大量异构数据。直观的节点和边模型能够清晰地描绘收集到的知识，揭示关联并识别模式。“COVID*Graph 提供了数据基础，以理解冠状病毒感染过程。为什么这种病毒如此具有传染性？为什么会导致如此严重的并发症？对大型数据集进行链接和分析可以提供新的见解，并为研究人员提供进一步研究工作的途径和假设，”Kaiser&Preusse 创始人、COVID*Graph 项目联合发起人 Martin Preusse 博士解释道。

Neo4j 倡议“Graphs4Good”邀请

在数据分析领域，图数据库被广泛应用——无论是在医学研究和药物开发领域，还是在供应链管理和物流领域。在抗击 COVID-19 的斗争中，图分析可以用于，例如，记录感染者的接触者（聚类）。通过最短路径算法，不仅可以追溯跨多个接触点的感染路径，还可以确定最佳供应链和运输路线。自疫情爆发以来，图社区中的图基项目数量显著增加。除了 COVID*Graph 等科学项目外，还包括在当地帮助高危人群或帮助商店和企业的小型倡议。

因此，Neo4j 已将其所有与 COVID-19 相关的图项目纳入其“Graphs4Good”计划。使用图技术抗击冠状病毒的用户经申请可免费获得 Neo4j 数据库的 Enterprise 版本访问权限。此外，Neo4j 还提供协助寻找导师、共享数据集以及在社区内交流等帮助。数据科学家、开发者、科学家、图爱好者和技术爱好者也被邀请参加虚拟的Graphs4Good 黑客马拉松。

关于抗击 COVID-19 相关倡议的更多信息可在 Neo4j 网站上找到。COVID*Graph 项目网站上提供了可公开访问的 COVID-19 知识图谱版本以及联系人和团队成员信息。

如果您对文章或背景信息感兴趣，我们很乐意协调与 Alexander Jarasch 博士、Martin Preusse 博士或 Neo4j 专家的交流。

可下载图片资料

知识图谱/COVID*Graph 片段（来源：COVID*Graph） Graphs4Good 横幅（来源：Neo4j）

更多信息

Neo4j 网站 申请支持 COVID-19 项目 Graphs4Good Graphs4Good 黑客马拉松 COVID*Graph 项目

关于 Neo4j

Neo4j 是图技术的领导者，为 Airbus、Comcast、eBay、NASA、UBS、Walmart 等企业提供关键创新和竞争优势。数千个社区项目和 400 多家客户正在利用 Neo4j 探索连接数据，以揭示人、流程、位置和系统之间的联系。Neo4j 专注于数据关系，这使得使用 Neo4j 开发的应用程序能够应对连接数据的挑战——从人工智能、欺诈检测和实时推荐到主数据管理。更多信息请访问 Neo4j.com 和 @Neo4j。

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