图技术助力抗击COVID-19

COVID*Graph 向研究人员免费提供最新的科学数据知识图谱；Neo4j 通过免费访问企业版来支持 COVID-19 项目

慕尼黑，2020 年 4 月 3 日 – 科学家、开发人员和数据科学家正在积极参与抗击 COVID-19 大流行。的 COVID*Graph 项目 目前正在开发一个知识图谱，以使研究人员能够轻松、免费地访问最新的研究数据。目标是尽快获得有关冠状病毒传播和疾病进程的重要见解，从而为开发疫苗迈出一步。

该非营利项目于 3 月初启动，得到了 德国糖尿病研究中心 (DZD)、凯撒&普鲁斯、Prodyna、Structr 和 yworks 的支持。的 COVID*Graph 团队 使用图形数据库 Neo4j 将科学出版物和研究论文整合到一个中心化的 COVID-19 知识中心中。它连接了公开可用的冠状病毒数据源、现有和最新的冠状病毒相关专利以及来自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，并且该数据库每天都在不断增长。

“在过去几个月里，关于冠状病毒的出版物非常多，而且速度非常快。仅 COVID-19 开放研究数据库 (CORD-19) 就包含 44,000 篇科学论文。对于医学研究而言，很难掌握全面情况，特别是在没有时间以常规方式验证这些工作的情况下，”德国糖尿病研究中心生物信息学和数据管理负责人兼 COVID*Graph 联合发起人亚历山大·雅拉什博士解释说。“通过我们的项目，我们希望帮助研究人员和科学家快速、轻松地找到大量信息。因此，我们也欢迎任何形式的支持和合作。”

知识图谱是一种语义知识库，可以存储、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允许以直观的方式描绘收集的知识，揭示联系并识别模式。“COVID*Graph 提供了理解冠状病毒感染过程的数据基础。为什么这种病毒如此具有传染性？为什么会出现如此严重的并发症？将大型数据集链接起来并对其进行评估可以提供新的见解，并为研究人员提供进一步研究工作的思路和假设，”Kaiser&Preusse 的创始人马丁·普鲁斯博士解释道，他也是 COVID*Graph 项目的共同发起人。

邀请加入 Neo4j 的“Graphs4Good”计划

在数据分析中，图数据库被广泛使用——无论是医学研究和药物开发，还是供应链管理和物流。在抗击 COVID-19 的斗争中，图分析可以用于识别感染者的接触者（聚类）。此外，最短路径算法可以用来追溯跨多个接触点的感染路径，以及确定最佳供应链和运输路线。自疫情爆发以来，图社区中基于图的项目的数量显著增加。除了像 COVID*Graph 这样的科学项目外，还有一些较小的项目，例如帮助地方层面的风险群体或帮助企业和企业。

因此，Neo4j 将所有与 COVID-19 相关的图项目纳入其 “Graphs4Good” 计划。使用图技术对抗冠状病毒的使用者可以 申请 免费使用 Neo4j 数据库的企业版。此外，Neo4j 还提供导师介绍、数据集共享和社区交流方面的帮助。数据科学家、开发人员、科学家、图爱好者和技术爱好者也受邀参加虚拟的 Graphs4Good 黑客马拉松。

有关抗击 COVID-19 的相关项目的更多信息，请访问 Neo4j 网站。COVID-19 知识图谱的公开版本以及联系人和团队成员，请访问 COVID*Graph 项目网站。

如果您对文章或背景信息感兴趣，我们将很乐意安排您与 Alexander Jarasch 博士、Martin Preusse 博士或 Neo4j 专家进行交流。

可下载的图片

知识图谱/COVID*Graph 的一部分（来源：COVID*Graph） Graphs4Good 横幅（来源：Neo4j）

更多信息

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

关于 Neo4j

Neo4j 是图技术的领先提供商，为 Airbus、Comcast、eBay、NASA、UBS、Walmart 等企业提供关键创新和竞争优势。数千个社区项目以及 400 多个客户使用 Neo4j 来挖掘网络数据，以发现人、流程、位置和系统之间的联系。专注于数据关系使 Neo4j 开发的应用程序能够克服网络数据带来的挑战——从人工智能、欺诈检测和实时推荐，到主数据管理。

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