SMART-KG: Hybrid Shipping for SPARQL Querying on the Web

While Linked Data (LD) provides standards for publishing (RDF) and (SPARQL) querying Knowledge Graphs (KGs) on the Web, serving, accessing and processing such open, decentralized KGs is often practically impossible, as query timeouts on publicly available SPARQL endpoints show. Alternative solutions such as Triple Pattern Fragments (TPF) attempt to tackle the problem of availability by pushing query processing workload to the client side, but suffer from unnecessary transfer of irrelevant data on complex queries with large intermediate results. In this paper we present smart-KG, a novel approach to share the load between servers and clients, while significantly reducing data transfer volume, by combining TPF with shipping compressed KG partitions. Our evaluations show that smart-KG outperforms state-of-the-art client-side solutions and increases server-side availability towards more cost-effective and balanced hosting of open and decentralized KGs

Intégration de données agricoles et environnementales à l’aide des technologies du Web sémantique

International audienceThe Deep Impact project is studying wheat and rapeseed crop yield depending on soil biodiversity andenvironmental conditions. This will generate lots of data. This internship aims to find a practical and efficientway to question this data. This will simplify biologists’ work.We have relied on data and results from an article, which was about microbial diversity and plant health tothink of an ideal data scheme.We also retrieved a part of the Ncbi Taxonomy ontology, to link it to our data.After defining a data structure and constructing the corresponding dataset by modifying the originals files, bycompleting them or even by creating them entirely, we integrated these files on the AskOmics platform.This is on this platform that we were able to simply question our data. The different queries that we madeshowed that using AskOmics was ideal, both for the simplicity of the use as for the accuracy of the results weobtained.Then we created a library of queries and query models that we can easily reuse. All these queries can be usedin other projects with agricultural data, as the Deep Impact project.Dans le cadre du projet Deep Impact qui cherche à étudier le rendement des cultures de blé et de colza en fonction de la biodiversité du sol mais aussi des conditions environnementales, de nombreuses données vont être générées. Ce stage vise à trouver une manière pratique et efficace pour interroger ce genre de données, afin de simplifier le travail des biologistes. Nous nous sommes appuyés sur les résultats et les données d’un article traitant de la diversité microbienne et de la santé des plantes pour réfléchir à un schéma de données idéal. Nous avons aussi récupéré une partie de l’ontologie Ncbi Taxonomy afin de la lier à nos données. Après avoir défini une structure de données et avoir construit le jeu de données correspondant, en transformant les fichiers originaux, en les complétant et parfois même en les créant entièrement, nous avons intégré ces fichiers sur la plateforme AskOmics. C’est sur cette plateforme que nous avons pu interroger les données de façon simple. Les différentes requêtes effectuées ont montré que l’utilisation d’AskOmics était idéale, aussi bien au niveau de la simplicité d’utilisation que de la justesse des résultats obtenus. Nous avons alors créé une librairie de requêtes ainsi que des requêtes modèles, réutilisables facilement. Toutes ces requêtes pourront servir lors d’autres projets comprenant des données agricoles, comme le projet Deep Impact

Ontology Repositories and Semantic Artefact Catalogues with the OntoPortal Technology

Dans tous les domaines de la science, de nombreuses ontologies (ou plus largement des artefacts sémantiques 1 ) sont utilisées pour représenter et annoter les données de manière standardisée. Les artefacts sémantiques sont devenus un élément maître pour atteindre les principes FAIR en matière de données

Ontology Repositories and Semantic Artefact Catalogues with the OntoPortal Technology

Il y a une explosion dans le nombre d’ontologies et d’artefacts sémantiques. Cet article traite de la nécessité pour les plateformes communes de recevoir, héberger, servir, aligner et activer leur réutilisation. Les catalogues sont nécessaires pour répondre à ce besoin et faire des ontologies FAIR (Findable, Accessible, interopérable et réutilisable)

Méthodes du Web sémantique pour l’intégration de données en sciences de la vie

Sous la direction de Christine Froidevaux, Marie-Laure Martin-Magniette, Guillem RigaillInternational audienc

AgroPortal: a vocabulary and ontology repository for agronomy

Many vocabularies and ontologies are produced to represent and annotate agronomic data. However, those ontologies are spread out, in different formats, of different size, with different structures and from overlapping domains. Therefore, there is need for a common platform to receive and host them, align them, and enabling their use in agro-informatics applications. By reusing the National Center for Biomedical Ontologies (NCBO) BioPortal technology, we have designed AgroPortal, an ontology repository for the agronomy domain. The AgroPortal project re-uses the biomedical domain’s semantic tools and insights to serve agronomy, but also food, plant, and biodiversity sciences. We offer a portal that features ontology hosting, search, versioning, visualization, comment, and recommendation; enables semantic annotation; stores and exploits ontology alignments; and enables interoperation with the semantic web. The AgroPortal specifically satisfies requirements of the agronomy community in terms of ontology formats (e.g., SKOS vocabularies and trait dictionaries) and supported features (offering detailed metadata and advanced annotation capabilities). In this paper, we present our platform’s content and features, including the additions to the original technology, as well as preliminary outputs of five driving agronomic use cases that participated in the design and orientation of the project to anchor it in the community. By building on the experience and existing technology acquired from the biomedical domain, we can present in AgroPortal a robust and feature-rich repository of great value for the agronomic domain. Keyword

Semantic distances between medical entities

In this thesis, three different similarity measures between medical entities (drugs) have been implemented. Each of those measures have been computed over one or more dimensions of the drugs: textual, taxonomic and molecular information. All the information has been extracted from the same resource, the DrugBank database