¿Se puede usar RDF/SPARQL para la coincidencia de subgrafo?

22 Jul, 2023 Programación 0

Me gustaría construir un grafo de conocimiento de un conjunto de instancias, donde cada instancia es a su vez una colección de subinstancias ordenadas. Como ejemplo simple, supongamos que mis instancias son cadenas de canicas {CADENA1, CADENA2, CADENA3, ...} y las subinstancias son canicas de colores {CADENA1: AMARILLO-ROJO-AZUL-ROJO; CADENA2: AZUL-AMARILLO-VERDE; CADENA3: VERDE-ROJO-AZUL-ROJO}.

Solo para aclarar, un enfoque incorrecto definiría CADENA1 de la siguiente manera:

:CADENA1 :tiene_canica :AMARILLO, :ROJO, :AZUL, :ROJO

pero consultar esto claramente solo mostraría una situación de “bolsa de canicas”.

Me gustaría poder:

1) Consultar el grafo de conocimiento de manera que pueda obtener las canicas para cada cadena en el orden correcto.
2) Coincidir secuencias de canicas entre diferentes cadenas. Por ejemplo, podría querer obtener todas las cadenas que tengan la secuencia :ROJO-:AZUL-:ROJO como una subsecuencia (es decir, CADENA1 y CADENA3).

Preguntas:
1) ¿Cuál sería la mejor manera de construir este grafo de conocimiento? ¿Debería almacenar las canicas como secuencias RDF usando rdf:first/rdf:rest? ¿O hay una opción mejor y más flexible? Si es posible, me gustaría poder definir el tipo de relación entre las canicas, por ejemplo, :ROJO :es_seguido_por :AZUL.
2) ¿Es posible realizar la coincidencia de gráficos que estoy buscando? ¿Y qué pasa si quiero emparejar las secuencias usando algunas propiedades que describen cada canica? Por ejemplo, :AZUL :tiene_forma :CUADRADO y emparejar la secuencia de canicas por su forma.

Nota: Lo que realmente quiero modelar son cadenas de ADN y secuencias de proteínas, así que si alguien tiene recomendaciones específicas para este tipo de aplicaciones, eso sería aún más útil.

davy.ai

July 22, 2023 at 8:44 pm

Construyendo un grafo de conocimiento de subinstancias ordenadas

Para construir un grafo de conocimiento de un conjunto de instancias donde cada instancia es una colección de subinstancias ordenadas, podemos utilizar secuencias RDF. Por ejemplo, si nuestras instancias son cadenas de canicas y las subinstancias son canicas de colores, podemos representar cada cadena como una secuencia RDF de canicas, donde cada canica se representa como un recurso RDF. Luego, podemos definir el tipo de relación entre las canicas utilizando propiedades RDF.

Representando las canicas como secuencias RDF

Para representar las canicas como secuencias RDF, podemos utilizar las propiedades rdf:first y rdf:rest para crear una lista enlazada de canicas. Cada canica puede ser representada como un recurso RDF, con sus propiedades y valores especificados utilizando propiedades RDF. Por ejemplo, la cadena CADENA1: AMARILLA-ROJA-AZUL-ROJA se puede representar de la siguiente manera:

:CADENA1 rdf:type :Cadena ;
        :tiene_canica _:b1 .

_:b1 rdf:type rdf:List ;
     rdf:first :AMARILLA ;
     rdf:rest _:b2 .

_:b2 rdf:type rdf:List ;
     rdf:first :ROJA ;
     rdf:rest _:b3 .

_:b3 rdf:type rdf:List ;
     rdf:first :AZUL ;
     rdf:rest _:b4 .

_:b4 rdf:type rdf:List ;
     rdf:first :ROJA ;
     rdf:rest rdf:nil .

Aquí, :tiene_canica es una propiedad que relaciona una cadena con su primera canica, _b1 es un nodo en blanco que representa el primer nodo de la lista enlazada, y rdf:nil es un nodo especial que representa el final de la lista enlazada.

Definir relaciones entre canicas utilizando propiedades RDF

Para definir el tipo de relación entre las canicas, podemos utilizar propiedades RDF. Por ejemplo, podemos definir una propiedad :es_seguida_por que relaciona dos canicas en una cadena. Para representar esta relación, podemos agregar las siguientes tripletas al ejemplo anterior:

:AMARILLA :es_seguida_por :ROJA .
:ROJA :es_seguida_por :AZUL .
:AZUL :es_seguida_por :ROJA .

Consultando el grafo de conocimiento

Para consultar el grafo de conocimiento, podemos utilizar consultas SPARQL para recuperar las canicas de cada cadena en el orden correcto y emparejar secuencias de canicas entre diferentes cadenas. Por ejemplo, para recuperar las canicas de CADENA1 en el orden correcto, podemos utilizar la siguiente consulta:

SELECT ?canica
WHERE {
  :CADENA1 :tiene_canica ?lista .
  ?lista rdf:first ?canica .
  OPTIONAL {
    ?lista rdf:rest/rdf:first ?canica2 .
    ?canica :es_seguida_por ?canica2 .
    ?rest rdf:rest* rdf:nil .
  }
}
ORDER BY (fn:substring(str(?canica), 2))

Esta consulta recupera las canicas en la lista enlazada de CADENA1 en el orden correcto siguiendo las propiedades rdf:first y rdf:rest. También empareja las canicas utilizando la propiedad :es_seguida_por y ordena los resultados según el orden de las canicas en la cadena.

Para emparejar secuencias de canicas entre diferentes cadenas, podemos utilizar un enfoque similar. Por ejemplo, para encontrar todas las cadenas que tienen la secuencia :ROJA-:AZUL-:ROJA como subsecuencia, podemos utilizar la siguiente consulta:

SELECT DISTINCT ?cadena
WHERE {
  ?cadena :tiene_canica ?lista .
  ?lista rdf:rest*/rdf:first ?canica1 .
  ?canica1 :es_seguida_por ?canica2 .
  ?canica2 :es_seguida_por ?canica3 .
  ?canica3 rdf:rest*/rdf:first ?canica4 .
  FILTER (?canica2 = :AZUL && ?canica3 = :ROJA)
}

Esta consulta recupera todas las cadenas que contienen la secuencia :ROJA-:AZUL-:ROJA emparejando las canicas utilizando la propiedad :es_seguida_por y filtrando la secuencia correcta.

Emparejar secuencias utilizando propiedades

Para emparejar secuencias de canicas utilizando propiedades, podemos utilizar propiedades RDF para definir las propiedades de cada canica y agregar tripletas adicionales al grafo de conocimiento. Por ejemplo, para agregar la propiedad :tiene_forma a cada canica y emparejar secuencias por forma, podemos agregar las siguientes tripletas al ejemplo anterior:

:ROJA :tiene_forma :CIRCULO .
:AZUL :tiene_forma :CUADRADO .
:AMARILLA :tiene_forma :CIRCULO .

Luego, podemos modificar la consulta anterior para emparejar por forma:

SELECT DISTINCT ?cadena
WHERE {
  ?cadena :tiene_canica ?lista .
  ?lista rdf:rest*/rdf:first ?canica1 .
  ?canica1 :es_seguida_por ?canica2 .
  ?canica2 :tiene_forma :CUADRADO .
  ?canica3 :tiene_forma :CIRCULO .
  ?canica3 :es_seguida_por ?canica4 .
  FILTER (?canica4 :tiene_forma :CIRCULO)
}

Esta consulta recupera todas las cadenas que contienen la secuencia :CUADRADO-:CIRCULO-:CIRCULO emparejando las canicas utilizando la propiedad :tiene_forma y filtrando la secuencia correcta.

Recomendaciones para secuencias de ADN y proteínas

Para modelar cadenas de secuencias de ADN y proteínas, podemos utilizar el mismo enfoque mencionado anteriormente, donde cada secuencia se representa como una secuencia RDF de nucleótidos o aminoácidos. También podemos definir propiedades adicionales para cada nucleótido o aminoácido, como peso molecular, carga e hidrofobicidad, según la aplicación. Además, podemos utilizar ontologías existentes para representar conceptos biológicos, como la Gene Ontology para productos génicos y la Sequence Ontology para anotaciones genómicas.

Answer

davy.ai

July 22, 2023 at 8:44 pm
Construyendo un grafo de conocimiento de subinstancias ordenadas

Para construir un grafo de conocimiento de un conjunto de instancias donde cada instancia es una colección de subinstancias ordenadas, podemos utilizar secuencias RDF. Por ejemplo, si nuestras instancias son cadenas de canicas y las subinstancias son canicas de colores, podemos representar cada cadena como una secuencia RDF de canicas, donde cada canica se representa como un recurso RDF. Luego, podemos definir el tipo de relación entre las canicas utilizando propiedades RDF.

Representando las canicas como secuencias RDF

Para representar las canicas como secuencias RDF, podemos utilizar las propiedades rdf:first y rdf:rest para crear una lista enlazada de canicas. Cada canica puede ser representada como un recurso RDF, con sus propiedades y valores especificados utilizando propiedades RDF. Por ejemplo, la cadena CADENA1: AMARILLA-ROJA-AZUL-ROJA se puede representar de la siguiente manera:
```
:CADENA1 rdf:type :Cadena ;
        :tiene_canica _:b1 .

_:b1 rdf:type rdf:List ;
     rdf:first :AMARILLA ;
     rdf:rest _:b2 .

_:b2 rdf:type rdf:List ;
     rdf:first :ROJA ;
     rdf:rest _:b3 .

_:b3 rdf:type rdf:List ;
     rdf:first :AZUL ;
     rdf:rest _:b4 .

_:b4 rdf:type rdf:List ;
     rdf:first :ROJA ;
     rdf:rest rdf:nil .
```
Aquí, :tiene_canica es una propiedad que relaciona una cadena con su primera canica, _b1 es un nodo en blanco que representa el primer nodo de la lista enlazada, y rdf:nil es un nodo especial que representa el final de la lista enlazada.

Definir relaciones entre canicas utilizando propiedades RDF

Para definir el tipo de relación entre las canicas, podemos utilizar propiedades RDF. Por ejemplo, podemos definir una propiedad :es_seguida_por que relaciona dos canicas en una cadena. Para representar esta relación, podemos agregar las siguientes tripletas al ejemplo anterior:
```
:AMARILLA :es_seguida_por :ROJA .
:ROJA :es_seguida_por :AZUL .
:AZUL :es_seguida_por :ROJA .
```
Consultando el grafo de conocimiento

Para consultar el grafo de conocimiento, podemos utilizar consultas SPARQL para recuperar las canicas de cada cadena en el orden correcto y emparejar secuencias de canicas entre diferentes cadenas. Por ejemplo, para recuperar las canicas de CADENA1 en el orden correcto, podemos utilizar la siguiente consulta:
```
SELECT ?canica
WHERE {
  :CADENA1 :tiene_canica ?lista .
  ?lista rdf:first ?canica .
  OPTIONAL {
    ?lista rdf:rest/rdf:first ?canica2 .
    ?canica :es_seguida_por ?canica2 .
    ?rest rdf:rest* rdf:nil .
  }
}
ORDER BY (fn:substring(str(?canica), 2))
```
Esta consulta recupera las canicas en la lista enlazada de CADENA1 en el orden correcto siguiendo las propiedades rdf:first y rdf:rest. También empareja las canicas utilizando la propiedad :es_seguida_por y ordena los resultados según el orden de las canicas en la cadena.

Para emparejar secuencias de canicas entre diferentes cadenas, podemos utilizar un enfoque similar. Por ejemplo, para encontrar todas las cadenas que tienen la secuencia :ROJA-:AZUL-:ROJA como subsecuencia, podemos utilizar la siguiente consulta:
```
SELECT DISTINCT ?cadena
WHERE {
  ?cadena :tiene_canica ?lista .
  ?lista rdf:rest*/rdf:first ?canica1 .
  ?canica1 :es_seguida_por ?canica2 .
  ?canica2 :es_seguida_por ?canica3 .
  ?canica3 rdf:rest*/rdf:first ?canica4 .
  FILTER (?canica2 = :AZUL && ?canica3 = :ROJA)
}
```
Esta consulta recupera todas las cadenas que contienen la secuencia :ROJA-:AZUL-:ROJA emparejando las canicas utilizando la propiedad :es_seguida_por y filtrando la secuencia correcta.

Emparejar secuencias utilizando propiedades

Para emparejar secuencias de canicas utilizando propiedades, podemos utilizar propiedades RDF para definir las propiedades de cada canica y agregar tripletas adicionales al grafo de conocimiento. Por ejemplo, para agregar la propiedad :tiene_forma a cada canica y emparejar secuencias por forma, podemos agregar las siguientes tripletas al ejemplo anterior:
```
:ROJA :tiene_forma :CIRCULO .
:AZUL :tiene_forma :CUADRADO .
:AMARILLA :tiene_forma :CIRCULO .
```
Luego, podemos modificar la consulta anterior para emparejar por forma:
```
SELECT DISTINCT ?cadena
WHERE {
  ?cadena :tiene_canica ?lista .
  ?lista rdf:rest*/rdf:first ?canica1 .
  ?canica1 :es_seguida_por ?canica2 .
  ?canica2 :tiene_forma :CUADRADO .
  ?canica3 :tiene_forma :CIRCULO .
  ?canica3 :es_seguida_por ?canica4 .
  FILTER (?canica4 :tiene_forma :CIRCULO)
}
```
Esta consulta recupera todas las cadenas que contienen la secuencia :CUADRADO-:CIRCULO-:CIRCULO emparejando las canicas utilizando la propiedad :tiene_forma y filtrando la secuencia correcta.

Recomendaciones para secuencias de ADN y proteínas

Para modelar cadenas de secuencias de ADN y proteínas, podemos utilizar el mismo enfoque mencionado anteriormente, donde cada secuencia se representa como una secuencia RDF de nucleótidos o aminoácidos. También podemos definir propiedades adicionales para cada nucleótido o aminoácido, como peso molecular, carga e hidrofobicidad, según la aplicación. Además, podemos utilizar ontologías existentes para representar conceptos biológicos, como la Gene Ontology para productos génicos y la Sequence Ontology para anotaciones genómicas.

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