Редактирование: Преобразование Системной схемы старения человека в граф знаний (раздел)

==== GraphDB ====

К сожалению, Webprotege не позволяет делать запросы к графу знаний. Для этого следует воспользоваться другим бесплатным приложением, [https://www.ontotext.com/products/graphdb/graphdb-free/ GraphDB]

[[Файл:graphdb_3.png|thumb|300px|right|Интерфейс GraphDB, доступный через браузер]]

GraphDB устанавливается локально на компьютере и предоставляет доступ к своему пользовательскому интерфейсу через браузер, запуская локальный сервер (localhost). Но при необходимости командной работы, возможно настроить доступ к одному и тому же графу знаний через интернет. Я сделал это на своем арендуемом сервере VDS (Virtual Dedicated Server) на котором имеется операционная система Linux Ubuntu с возможностью установки любых приложений. Доступ к интефейсу работает по адресу https://demo.denis-shirshov.ru/graphdb. Там можно проверить изложенные далее примеры или составить собственные SPARQL запросы к графу знаний СССЧ.

*SPARQL (SPARQL Protocol and RDF Query Language)* &ndash; язык запросов к графу знаний, определяющий произвольные паттерны графа и предписывающий вывести в качестве ответа конкретные части графа, которые этим паттернам соответствуют. Поиск частей графа по такому запросу обычно осуществляет программа, называемая *SPARQL engine*.

Допустим, нужно найти все переходы, где начальный и конечный процессы принадлежат различным системам организма и при этом оба они происходят на тканевом уровне. Вот как это будет выглядеть в интерфейсе GraphDB

[[Файл:graphdb_1.png|thumb|300px|right|Интерфейс ввода SPARQL запросов в приложении GraphDB: Слева располагается панель редактора SPARQL с развитым функционалом редактирования и сохранения запросов, что существенно превосходит возможности "классики жанра" &ndash; окна редактирования SPARQL в редакторе онтологий Protege (десктопная версия). Справа находится панель с результатом запроса в виде таблицы. Колонки таблицы задаются в самом запросе]]

Как видно, на данный запрос нашлось три перехода. Посмотрим теперь сколько переходов будет если мы потребуем не точного совпадения по тканевому уровню, а лишь ограничим локализацию тканевым уровнем. То есть также попадут процессы, соответствующие клеточному, ядерному и т.д. уровням, то есть уровням более локальным, нежели тканевой.

В случае с хранением данных в реляционной базе данных это была бы уже нетривиальная задача, в то время как граф знаний и онтологии позволяют решить ее довольно легко. Для этого необходимо лишь провести *логический вывод (inference)*, на основе правил, указанных в онтологии Схемы старения. В частности в онтологии указывается иерархия уровней локализации патологического процесса, как уже было показано на Рис. 5. Логический вывод устанавливает, что если процесс принадлежит, например, клеточному уровню, который является подклассом тканевого уровня, то следовательно процесс принадлежит и тканевому уровню. В терминах графа это означает, что проводится новое ребро, связывающее вершину данного процесса с вершиной класса *TissuePathology*.

Благодаря логическому выводу, вместо трех мы получаем уже пять результатов:

[[Файл:graphdb_2.png|thumb|300px|right|Запрос с включением логически выведенных данных в результат. Переключение в этот режим происходит при клике на иконке с двойной стрелкой в правой части панели редактора SPARQL запрос]]<br />