Scholar Hub/Chủ đề/#ontology/
Ontology là một ngành khoa học nghiên cứu về các loại hình tồn tại và mối quan hệ giữa chúng. Nó liên quan đến việc xác định và phân loại các khía cạnh khác nhau của thực tế và xây dựng các mô hình logic để mô tả chúng. Ontology cũng có thể được sử dụng để phân loại các thuật ngữ và quan hệ trong một lĩnh vực cụ thể, giúp tạo ra một cấu trúc thông tin chung cho việc chia sẻ và tra cứu tri thức.
Ontology là một phần quan trọng của lĩnh vực tri thức nhân tạo và khoa học máy tính, nghiên cứu về cách xác định, mô tả và tổ chức tri thức theo một cấu trúc logic.
Cụ thể, ontology có thể xem như một mô hình hoặc mô tả chung về một lĩnh vực cụ thể, bao gồm các thuật ngữ, các khái niệm quan trọng và mối quan hệ giữa chúng. Ontology cung cấp một cấu trúc thông tin cho việc tổ chức và tạo mối liên kết giữa các khái niệm, giúp cho việc lưu trữ, truy vấn và chia sẻ tri thức dễ dàng hơn.
Ontology thường được xây dựng bằng ngôn ngữ formal (như Ontology Web Language - OWL) hoặc các công cụ và hệ thống đồ họa (như Protégé) để mô tả các thuật ngữ và quan hệ. Những mô hình ontology này có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm khoa học, y học, kỹ thuật, ngôn ngữ học và nhiều lĩnh vực khác. Với sự hỗ trợ của ontology, người dùng có thể xác định mối quan hệ giữa các khái niệm khác nhau, phân loại khái niệm, tri thức và hỗ trợ cho việc tra cứu và truy xuất thông tin.
Ontology còn được sử dụng trong các lĩnh vực như truy vấn thông tin, web ngữ nghĩa, trí tuệ nhân tạo, khai phá dữ liệu và hơn thế nữa. Nó cung cấp một nền tảng chung để chia sẻ và tương tác với tri thức, giúp cho việc tự động hóa các nhiệm vụ và tương tác thông tin trở nên hiệu quả hơn.
Ontology là một trong những khái niệm quan trọng trong tri thức nhân tạo và khoa học máy tính. Nó là một mô hình hóa của thực tại được sử dụng để xác định, mô tả và tổ chức tri thức. Ontology định nghĩa các thuật ngữ (khái niệm) và mối quan hệ giữa chúng trong một lĩnh vực cụ thể.
Các thuật ngữ trong ontology thường được định nghĩa bằng cách sử dụng các khái niệm, thuộc tính và mối quan hệ. Các khái niệm (concept) là những thực thể trừu tượng được sử dụng để đại diện cho các đối tượng trong thế giới thực hoặc công việc cụ thể. Ví dụ, trong một ontology về phương tiện giao thông, các khái niệm có thể bao gồm "xe hơi", "xe máy", "xếp hạng tiêu thụ nhiên liệu", vv.
Các thuộc tính (property) là mô tả các đặc tính hoặc thuộc tính của các khái niệm. Ví dụ, trong ontology về phương tiện giao thông, một thuộc tính có thể là "màu sơn" hoặc "tốc độ tối đa". Các mối quan hệ (relationship) mô tả sự liên kết giữa các khái niệm. Ví dụ, trong ontology về phương tiện giao thông, một mối quan hệ có thể là "là phương tiện chở khách của" hoặc "được sản xuất bởi".
Ontology giúp tạo ra một cấu trúc logic cho tri thức, giúp cho việc tổ chức, tra cứu và chia sẻ tri thức trở nên dễ dàng hơn. Nó cho phép máy tính hiểu và tương tác với tri thức theo cách mà con người nắm bắt. Ontology cung cấp một ngôn ngữ chung để diễn đạt tri thức và tạo ra mô hình logic để mô phỏng thế giới thực.
Thực hiện một ontology thường bao gồm các giai đoạn như phân tích yêu cầu, thiết kế, triển khai và kiểm tra. Các ngôn ngữ phổ biến được sử dụng để xây dựng ontology bao gồm OWL (Ontology Web Language), RDF (Resource Description Framework) và RDF Schema.
Ontology có nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực như web ngữ nghĩa, trí tuệ nhân tạo, hệ thống thông tin, khai phá dữ liệu, web ngữ nghĩa và web 3.0. Nó đã được sử dụng để phát triển các dự án như Semantic Web và Linked Data, nơi tri thức được mô hình hóa và liên kết để cung cấp một tổ chức thông tin rõ ràng và thông tin truy cập hiệu quả.
Dietary stress in parasitized and non-parasitized Gasterosteus aculeatus L. Parasitology Research - Tập 51 - Trang 179-186 - 1977
David Pascoe, Derek Mattey
The influence of different feeding levels on the growth rate and survival of three-spined sticklebacks (Gasterosteus aculeatus) parasitized by the plerocercoid(s) of Schistocephalus solidus was compared with that of non-parasitized sticklebacks on similar diets. Parasitized fish, on restricted diets, died before non-parasitized ones. The feeding rate required to maintain total body weight (maintenance diet level) was higher for non-parasitized fish than for parasitized sticklebacks: this may be related to the greater gross efficiency of the parasite.
IL-5 Science-Business eXchange - Tập 6 - Trang 393-393 - 2013
In vitro and mouse studies suggest inhibiting eosinophil toxicity could help treat neuromyelitis optica (NMO), an autoimmune demyelinating disease.
Entropy and Quantum Kolmogorov Complexity: A Quantum Brudno’s Theorem Communications in Mathematical Physics - Tập 265 - Trang 437-461 - 2006
Fabio Benatti, Tyll Krüger, Markus Müller, Rainer Siegmund-Schultze, Arleta Szkoła
In classical information theory, entropy rate and algorithmic complexity per symbol are related by a theorem of Brudno. In this paper, we prove a quantum version of this theorem, connecting the von Neumann entropy rate and two notions of quantum Kolmogorov complexity, both based on the shortest qubit descriptions of qubit strings that, run by a universal quantum Turing machine, reproduce them as outputs.
Identification and Reporting of Cell of Origin, Double-/Triple-Hit and Double Expressor Lymphoma in a Real-World Cohort of Diffuse Large B-Cell Lymphoma Patients Blood - Tập 136 - Trang 29 - 2020
Fei Yang, Anup Abraham, Ju Zhang, Yan Xiao, Richard D. Hammer, Donald C. Doll, Matthew S. Prime
Background
The distinction of diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) into cell-of-origin (COO) subgroups (germinal center B-cell-like [GCB] or activated B-cell-like [ABC]) based on gene expression profiling is associated with prognosis and has potential therapeutic implications to mitigate the worse outcome for patients with DLBCL. Other phenotypic and molecular/cytogenetic features such as concurrent translocations of oncogene MYC and BCL2 and/or BCL6 (so-called double-/triple-hit lymphoma, DHL/THL) and coexpression of MYC and BCL2 proteins (so-called double-expressor lymphoma, DEL) are also recognized to have great prognostic impact (Swerdlow SH et al. Blood 2016;127(20):2375-2390). This study investigated the prevalence of COO, DHL/THL and DEL in a real-world cohort of patients with DLBCL who had documented results of diagnostic testing.
Methods
This study used the Flatiron Health electronic health record-derived de-identified database to abstract information on patients diagnosed with DLBCL between 2011-2019. Information on diagnostic testing from immunohistochemistry (IHC) for expression of MYC, BCL2, BCL6, CD10 or MUM1, and from fluorescence in situ hybridization (FISH) or karyotype analysis for rearrangement of MYC, BCL2 or BCL6 was abstracted from pathology reports or clinical visit notes, where available. We calculated the proportions of COO subgroups (GCB vs. ABC) that were derived from IHC testing results according to Hans algorithm (Hans C et al., Blood 2004;103(1):275-282), DHL/THL, and DEL. We also examined concordance of COO classification derived from IHC testing results with that directly reported by the healthcare providers. Differences in patient characteristics between IHC testing results-derived COO subgroups (GCB vs. ABC) were assessed using chi-square tests.
Results
4400 patients had documented results of IHC and 73% (n=3194) can be classified into either GCB or ABC DLBCL (GCB/ABC ratio of 1.38). 3205 patients had documented results of FISH or karyotype analysis and 8% (n=245) were DHL/THL; only 33 patients were DEL. Within the GCB DLBCL patients derived from IHC testing results (n=1854), 163 patients were DHL/THL and 11 were DEL, whereas 24 DHL/THL and 18 DEL were identified within the ABC type (n=1340). When comparing COO classification derived from IHC testing results (n=3194) with that directly reported by the healthcare providers (n=2765), additional 695 and 439 patients can be classified as GCB and ABC DLBCL by IHC, respectively (Table).
Univariate analysis showed that patients who were non-White ethnic group, diagnosed in academic centers, with lower body mass index but elevated serum lactate dehydrogenase levels and worse ECOG performance status, and without transformation from a prior indolent lymphoid malignancy, were more likely to be associated with ABC DLBCL (for all variables, p<0.05). There were no clinically meaningful and/or statistically significant differences in IHC testing results-derived COO classification (GCB vs. ABC) by age, gender, year of DLBCL diagnosis, geographic location of residency, type of insurance plan, tumor group stage, documentation of extranodal site or any other primary cancer history at the time of diagnosis.
Discussion
In this large real-world DLBCL cohort, a lower-than-expected proportion of DEL patients were identified vs. the 20-35% reported in the literature (Karube K and Campo E. Hematology 2015;52(2):97-106). This is likely due to our cohort of patients requiring clear evidence of coexpression for MYC and BCL2 (≥40% and >50%, respectively) that are not related to underlying chromosomal rearrangements, and few pathologists reported levels of percent staining for IHC testing among those with documented positive results of MYC/BCL2 protein coexpression. In addition, results from this study showed that only half of cases had COO classification documented by healthcare providers, despite available IHC results. Although this study indicated lack of details in the reporting of diagnostic testing (e.g. COO identification, levels of percent staining, methods for DLBCL subgroup identification), findings should be interpreted with caution, as patients with DLBCL might have been tested but not documented in the electronic health record system or might have biomarker testing performed at sites outside of the Flatiron Health network.
Disclosures
Yang: F. Hoffmann-La Roche: Current Employment. Zhang:F. Hoffmann-La Roche: Current Employment. Xiao:F. Hoffmann-La Roche: Current Employment. Hammer:Roche: Consultancy, Honoraria, Research Funding; Caris Lifesciences: Honoraria; PER Med education: Honoraria; PathEdEx: Current equity holder in private company. Prime:F. Hoffmann-La Roche: Current Employment.
