化学知识图谱构建与应用

22/25化学知识图谱构建与应用第一部分化学知识图谱的概念与构建方法 2第二部分化学知识图谱的实体和关系表示 5第三部分化学知识图谱中知识推理与挖掘 7第四部分化学知识图谱在化学教育中的应用 10第五部分化学知识图谱在药物研发中的应用 13第六部分化学知识图谱在材料科学中的应用 16第七部分化学知识图谱在环境科学中的应用 19第八部分化学知识图谱的未来发展趋势 22

第一部分化学知识图谱的概念与构建方法关键词关键要点化学知识图谱的概念

1.化学知识图谱是利用图论知识，将化学领域的实体（如元素、化合物、反应）及其之间的关系构建成一个结构化的知识网络，以实现对化学知识的组织、存储和关联。

2.化学知识图谱中的实体可以是原子、分子、化合物、反应物、产物、实验仪器或化学概念等，而关系可以是化学键、反应路径、相互作用或其他化学相关关系。

3.化学知识图谱提供了对化学知识的全面和语义丰富的表示，它允许用户以直观和交互的方式探索和查询化学信息。

化学知识图谱的构建方法

1.从现有知识库和数据库中提取化学实体和关系。例如，PubChem、ChemSpider和Reaxys等数据库包含丰富的化学知识，可以从中抽取出实体和关系。

2.利用自然语言处理（NLP）技术从化学文献中挖掘化学知识。NLP技术可以自动识别化学实体和关系，并将其提取到知识图谱中。

3.通过专家标注和知识融合的手段对知识图谱进行完善和扩充。专家标注可以确保知识图谱的准确性和完整性，而知识融合可以将不同来源的知识集成到统一的图谱中。化学知识图谱的概念

化学知识图谱是一种将化学知识以结构化、语义化的方式表示的图结构数据。它旨在构建化学概念之间的语义关联，提供化学知识的深度理解和推理能力。

化学知识图谱的构建方法

1.数据收集和预处理

*从科学文献、数据库和教科书中收集化学数据。

*对数据进行预处理，包括清洗、标准化和语义标注。

2.实体识别和链接

*识别化学实体，例如化合物、反应、性质和实验。

*将实体与外部本体和数据库链接，确保语义一致性。

3.关系提取

*从文本数据中提取化学实体之间的关系。

*常见的关系类型包括：反应关系、合成关系、性质关系和应用关系。

4.图构建

*将实体和关系组织成一个图结构，其中节点表示实体，边表示关系。

*使用图数据库或其他图处理技术来存储和管理知识图谱。

5.图推理

*利用推理规则对知识图谱进行推理，扩展和完善知识。

*推理包括：属性推理、关系推理和问答推理。

6.评价

*使用定量和定性指标评估知识图谱的完整性、准确性、覆盖范围和推理能力。

具体构建方法

基于本体的知识图谱构建

*使用预定义的化学本体，如ChEBI、PubChem和ChemSpider。

*按照本体结构组织实体和关系，确保知识图谱的语义一致性。

基于自然语言处理的知识图谱构建

*利用自然语言处理技术从文本数据中提取化学实体和关系。

*使用深度学习模型或规则推理进行信息抽取。

*将提取的信息整合到知识图谱中。

基于数据库的知识图谱构建

*从化学数据库中导出实体和关系数据。

*标准化数据格式，并与本体和外部数据库链接。

*构建一个统一的、可查询的知识图谱。

基于协同过滤的知识图谱构建

*收集用户查询数据或化学文献引用数据。

*利用协同过滤算法挖掘化学实体之间的隐含关系。

*将这些关系添加到知识图谱中。

基于知识图谱的应用

分子设计和发现

*识别具有特定性质或活性的分子。

*预测分子反应性和稳定性。

*设计新分子和材料。

个性化化学教育

*根据学生的知识水平和学习风格推荐个性化学习内容。

*提供交互式查询和推理工具，促进深入理解。

化学文献分析

*识别化学文献中的关键概念、关系和趋势。

*协助文献综述和知识发现。

*提供定量和定性分析，评估文献的影响和重要性。

化学信息学和生物信息学

*构建跨领域的知识图谱，整合化学、生物和医疗信息。

*支持药物发现、疾病诊断和精准医疗。

其他应用

*专利分析和知识产权管理

*材料科学和能源研究

*环保和安全管理第二部分化学知识图谱的实体和关系表示关键词关键要点【化学元素】：

1.化学元素是物质的基本组成单位，用原子序数（Z）表示。

2.元素的性质与原子结构密切相关，如原子核中的质子数和电子数。

3.元素具有丰富的同位素，同一元素的同位素具有相同的原子序数，但中子数不同。

【化学化合物】：

化学知识图谱的实体和关系表示

化学知识图谱中，实体和关系的表示对于知识表示和推理至关重要。实体表示化学领域的特定对象（例如化合物、反应、科学家），而关系表示实体之间的相互作用或联系。

实体表示

化学知识图谱中的实体通常使用实体类型和属性来表示。

*实体类型：用于对实体进行分类，例如化合物、反应、科学家、设备等。

*属性：用于描述实体的具体特征，例如分子的化学式、反应的产物、科学家的出生日期等。

实体表示常用的方法包括：

*标识符：唯一的标识符（例如ChEMBLID、PubChemCID）来标识实体。

*命名：使用化学命名法（例如IUPAC命名法）对实体进行命名。

*描述：使用文本描述或本体术语对实体进行描述。

关系表示

化学知识图谱中的关系通常使用关系类型和方向来表示。

*关系类型：表示实体之间特定类型的相互作用或联系，例如反应关系、生成关系、包含关系等。

*方向：表示关系的起点和终点，例如反应物与生成物之间的关系。

关系表示常用的方法包括：

*谓词逻辑：使用谓词逻辑语句（例如化合物A反应生成化合物B）来表示关系。

*本体术语：使用本体术语（例如GeneOntology）来表示特定类型的关系。

*图模式：使用图形模式（例如实体A连接到实体B）来表示关系。

实体和关系表示的规范化

为了确保化学知识图谱中的实体和关系具有语义一致性，需要对它们进行规范化。规范化过程涉及将不同来源的异名实体和关系映射到统一的表示形式。

实体规范化通常通过以下方法实现：

*同义词映射：识别并映射不同的术语和名称，使之对应于相同的实体。

*本体对齐：将不同的本体或词汇表对齐，从而建立实体之间的对应关系。

关系规范化通常通过以下方法实现：

*关系分类：将关系分类为特定类型的交互作用或联系。

*谓词逻辑标准化：将不同的谓词逻辑语句标准化为一致的形式。

实体和关系表示的应用

化学知识图谱中实体和关系的表示在各种应用中至关重要，包括：

*化学反应预测：通过分析反应物和生成物之间的关系，预测新的化学反应。

*药物发现：识别具有特定性质或与特定疾病相关的化合物。

*材料科学：开发具有特定功能的新材料。

*化学教育：通过可视化和互动模型增强化学概念的理解。

结论

实体和关系的表示是化学知识图谱构建和应用的基础。通过规范化和标准化这些表示，我们可以确保知识的一致性和准确性，从而促进化学领域的知识发现和推理。第三部分化学知识图谱中知识推理与挖掘关键词关键要点知识推理

1.利用逻辑规则、本体语言和语义技术推导新知识，如反应路径、物质性质。

2.支持化学预测、生成假设和解释实验结果，提升研究效率和精度。

3.基于知识图谱的推理引擎可以自动发现隐含关系，扩大知识覆盖范围。

知识挖掘

1.利用自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）技术从非结构化文本和数据中提取化学知识。

2.发现新反应路径、鉴定候选药物和识别潜在毒性物质，拓展化学研究的范畴。

3.挖掘知识图谱中的模式和关联关系，揭示化学领域的潜在规律和趋势。化学知识图谱中的知识推理与挖掘

引言

化学知识图谱是一种结构化的知识库，旨在捕捉和表示化学领域的大量数据和知识。知识推理和挖掘是知识图谱构建和应用的重要组成部分，使我们能够从图谱中提取有价值的见解和发现新的知识。

知识推理

知识推理是一种从现有知识中导出新知识的过程。在化学知识图谱中，推理可以用于：

*演绎推理：根据图谱中的已知事实和规则，推导出新的事实。例如，如果图谱中包含“甲烷是烃”和“烃可燃烧”两个事实，则可以推导出“甲烷可燃烧”。

*归纳推理：从特定示例中生成一般规则或模式。例如，如果图谱中包含多个关于有机酸的实例，则可以归纳出有机酸的一般性质。

*类比推理：根据相似性或对应关系将知识从一个领域转移到另一个领域。例如，如果图谱中包含关于蛋白质结构的信息，则可以类比推理出类似的原则适用于其他生物分子。

知识挖掘

知识挖掘是一种从数据中发现隐藏模式和趋势的过程。在化学知识图谱中，挖掘可以用于：

*模式检测：识别图谱中经常出现的模式或关系。例如，发现特定官能团与特定的化学反应之间存在关联。

*异常检测：识别图谱中与预期模式或行为不一致的数据点。例如，检测偏离正常范围的分子性质。

*关联规则挖掘：发现图谱中不同实体之间的关联关系。例如，找出特定的反应条件与产物产率之间的关系。

知识推理和挖掘的应用

化学知识图谱中的知识推理和挖掘在各种应用中发挥着至关重要的作用，包括：

*化学品安全评估：预测化学品的危险特性和环境影响。

*药物发现：识别潜在的药物靶点和设计新的药物分子。

*材料设计：开发具有定制化性质的新材料。

*教育和培训：提供交互式和个性化的化学知识学习体验。

推理和挖掘技术

用于化学知识图谱推理和挖掘的技术包括：

*符号推理：使用逻辑和推理规则。

*统计推理：应用统计模型和算法。

*机器学习：训练模型以从数据中学习模式和关系。

*自然语言处理：提取和分析化学文本中的知识。

面临的挑战

化学知识图谱推理和挖掘面临着一些挑战，包括：

*大规模的数据：化学知识图谱通常包含海量的复杂数据。

*知识不完整性：知识图谱可能存在数据缺失或不准确的情况。

*推理复杂性：化学推理涉及到复杂的关系和相互作用。

*挖掘偏见：挖掘算法可能会产生偏见，导致错误的结论。

未来方向

化学知识图谱推理和挖掘的研究正在不断发展，重点领域包括：

*更强大的推理引擎：开发能够处理更复杂推理的算法。

*主动学习技术：设计能够从用户反馈中学习和改进的挖掘系统。

*解释性挖掘：关注于提供对挖掘结果的解释性见解。

*知识图谱融合：整合来自不同来源的多个化学知识图谱。

结论

知识推理和挖掘在化学知识图谱构建和应用中发挥着至关重要的作用。这些技术使我们能够从图谱中提取有价值的见解，发现新的知识，并解决复杂的问题。然而，还面临着挑战，因此需要进一步的研究以提高推理和挖掘的有效性和可靠性。随着技术的不断发展，化学知识图谱推理和挖掘有望在推动化学发现和应用方面发挥越来越重要的作用。第四部分化学知识图谱在化学教育中的应用化学知识图谱在化学教育中的应用

化学知识图谱在化学教育中具有广阔的应用前景，为化学教学和学习提供了新的途径和手段。

1.知识体系化和可视化

化学知识图谱将分散的化学知识系统地组织和构建成结构化的图谱，呈现知识的内在联系和层次关系。通过可视化技术，学生可以直观地了解化学概念、原理和定律之间的关系，增强对化学知识体系的整体把握。

2.知识查询和搜索

化学知识图谱提供了一个强大的知识查询和搜索工具。学生可以输入关键词或概念，快速检索相关知识点、公式、反应以及其他信息。这种便捷的查询方式大大缩短了学生寻找信息的耗时，提高了学习效率。

3.个性化学习

化学知识图谱可以根据学生的知识水平和学习需求生成个性化的学习路径。系统通过追踪学生的学习进度和表现，自动推荐适合其能力水平的知识点和练习题，实现因材施教。

4.协作学习

化学知识图谱支持多用户协作。学生可以共同创建和编辑知识图谱，分享学习经验和见解。这种协作式学习方式鼓励学生间的互动和知识共享。

5.教学评量

化学知识图谱可以作为教学评量的辅助工具。通过对学生使用知识图谱的行为和表现进行分析，教师可以评估学生的知识水平、学习策略和问题解决能力。这有助于教师及时调整教学策略并提供有针对性的指导。

6.实验模拟和虚拟实验室

化学知识图谱可以与実験模拟和虛擬實驗室相結合，提供交互式的學習體驗。學生可以在安全且可控的環境中進行化學實驗，並利用知識圖譜獲取相關信息和指導。

7.化學竞赛和奥林匹克

化学知识图谱可以为化学竞赛和奥林匹克准备提供丰富的资源。学生可以通过知识图谱系统性地复习概念，查询复杂反应，并探索新知识领域。

8.化学科普和公眾教育

化学知识图谱可以作为公众化学科普和教育的平台。通过易于理解的图形界面，公众可以快速了解化学原理，拓展化学知识。

9.化学专业课程开发

化学知识图谱为化学专业课程开发提供了依据。通过分析知识图谱中的知识结构和关系，教师可以设计更合理、更全面的教学内容和实践环节。

10.跨学科整合

化学知识图谱可以促进化学与其他学科的整合。通过建立与物理、生物、地质等学科的知识链接，学生可以从宏观和微观的角度深入理解化学知识的应用。

总之，化学知识图谱在化学教育中的应用具有多方面的潜力。通过系统化、可视化、个性化和协作式的学习方式，知识图谱可以显著提高学生的学习效率和学习效果，促进化学教育的改革和创新。第五部分化学知识图谱在药物研发中的应用关键词关键要点药物发现

1.化学知识图谱帮助识别和理解与疾病相关的化学实体、靶点、化合物和反应，为药物发现过程提供基础。

2.通过综合多模态数据，知识图谱可以预测候选药物的功效、毒性和合成可行性，缩短药物研发时间。

3.知识图谱促进了靶向治疗的开发，通过将疾病机制与针对特定靶点的药物联系起来，实现了个性化治疗。

药物设计

1.化学知识图谱提供有关分子结构、性质和相互作用的全面信息，支持基于结构的设计和药物优化。

2.通过识别药物类似物和片段，知识图谱帮助研究人员探索化学空间，设计具有更高功效和选择性的候选药物。

3.知识图谱有助于预测候选药物的药代动力学和药效学特性，指导合理的设计和优化。

药物再利用

1.化学知识图谱揭示了现有药物与新靶点的潜在相互作用，促进了药物再利用。

2.通过分析药物与靶点、疾病和副作用之间的网络，知识图谱可以识别新的治疗适应症。

3.知识图谱支持针对特定疾病或患者人群的精准药物再利用策略，提高医疗效率。

药物安全

1.化学知识图谱整合了有关药物相互作用、不良反应和毒理学的数据，为药物安全评估提供支持。

2.通过识别潜在的毒性机制和风险因素，知识图谱有助于预测药物的安全性问题。

3.知识图谱促进了药物警戒和药理流行病学的开展，实时监测药物安全性并识别新兴风险。

药物靶点的识别

1.化学知识图谱汇集了靶点、疾病和化合物之间的关联数据，促进靶点发现。

2.通过分析药物-靶点网络，知识图谱有助于识别新的治疗靶点和开发针对这些靶点的药物。

3.知识图谱支持多靶点治疗策略，提高治疗效率并减少耐药性的风险。

药物合成

1.化学知识图谱提供有关合成路线、反应条件和试剂的信息，指导药物合成。

2.通过优化合成步骤和识别高产合成方法，知识图谱有助于降低药物生产成本。

3.知识图谱促进了绿色化学的实施，支持可持续的和环境友好的药物合成。化学知识图谱在药物研发中的应用

化学知识图谱通过将化学知识结构化，为药物研发过程提供了一个强大的工具。以下是化学知识图谱在药物研发中的主要应用：

1.药物发现

*识别新靶点：知识图谱可用于识别与疾病相关的潜在新靶点，从而为药物发现提供新的途径。

*化合物筛选：知识图谱可用于根据药物选择准则筛选大规模化合物数据库，以识别潜在的先导化合物。

*预测活性：知识图谱中的关系和模式可用于建立模型，以预测化合物对特定靶点的活性。

2.先导优化

*结构活性关系（SAR）分析：知识图谱可以揭示化合物结构与生物活性之间的关系，帮助指导先导化合物的优化。

*相似性搜索：知识图谱可用于寻找具有相似结构或特性的化合物，从而识别潜在的替代先导化合物。

*脱靶效应预测：知识图谱可以识别化合物的脱靶效应，并建议策略来减轻这些效应。

3.临床前研究

*药代动力学/药效动力学（PK/PD）建模：知识图谱可以集成PK和PD数据，以预测药物的剂量反应关系和时间进程。

*安全性评估：知识图谱可用于识别化合物的潜在毒性，并建议缓解策略。

*临床试验设计：知识图谱可以帮助设计临床试验，优化试验参数并提高成功率。

4.药物再利用

*新适应症识别：知识图谱可以揭示药物与其他疾病或适应症之间的潜在联系，从而支持药物再利用。

*组合疗法开发：知识图谱可用于识别协同作用的药物组合，以开发新的治疗方法。

*剂型优化：知识图谱可以提供有关剂型设计和递送机制的信息，从而优化药物的生物利用度。

5.药物研发管理

*知识管理：知识图谱为药物研发团队提供了一个集中且可访问的知识来源，促进知识共享和协作。

*流程优化：知识图谱可以识别和消除研发过程中的瓶颈，从而提高效率和降低成本。

*监管合规：知识图谱可以帮助监管机构评估新药的安全性、有效性和质量。

案例研究

以下是一些化学知识图谱在药物研发中成功应用的案例：

*礼来公司：利用知识图谱预测化合物的溶解度，从而优化先导化合物的理化性质。

*默沙东公司：建立了涵盖100万多种化合物的知识图谱，用于支持药物发现和优化。

*美国国立卫生研究院：开发了Chem2Bio2RDF知识图谱，用于集成化学和生物学数据，以促进药物研发。

结论

化学知识图谱为药物研发过程提供了变革性的工具。通过结构化和连接化学知识，知识图谱使药物发现、优化、临床前研究、药物再利用和药物研发管理变得更加有效和高效。随着知识图谱技术的不断进步，预计其在药物研发领域的应用将继续扩大，为开发更安全、更有效的疗法做出重大贡献。第六部分化学知识图谱在材料科学中的应用关键词关键要点材料成分预测

-化学知识图谱可提供材料组成、结构和性质之间的关联，用于预测新材料的成分。

-基于图谱的机器学习模型可识别材料成分之间的模式并预测未知成分。

-通过预测优化材料成分，可提高材料性能、降低开发成本。

材料性能优化

-化学知识图谱连接材料成分、结构和性能数据，助力理解材料性能背后的机理。

-基于图谱的分析可识别改善材料性能的关键因素。

-通过优化成分和结构，可定制材料以满足特定的性能要求。

材料失效分析

-化学知识图谱可存储材料失效信息和原因。

-基于图谱的推理可确定材料失效的根源。

-通过识别失效模式，可制定预防措施，提高材料耐久性和安全性。

材料设计

-化学知识图谱提供材料合成路线和工艺信息。

-基于图谱的搜索和推荐可辅助材料设计，加快新材料的开发。

-通过整合材料知识，可实现材料设计的自动化和智能化。

材料发现

-化学知识图谱连接材料性质、合成方法和应用场景。

-基于图谱的探索可识别具有特定性质或功能的新材料。

-通过知识图谱导航，可发现材料创新的突破点。

材料研发协作

-化学知识图谱作为共享平台，促进材料研发团队之间的信息共享。

-基于图谱的协作工具可简化知识管理和检索。

-通过知识共享，可加速材料研发进程，提高创新效率。化学知识图谱在材料科学中的应用

材料科学是一门研究材料的结构、性质和性能的交叉学科。化学知识图谱，作为一种组织和表示化学知识的结构化形式，在材料科学中具有广泛的应用。

材料发现和设计

化学知识图谱可以辅助材料发现和设计过程。通过将材料成分、结构和性能等数据关联起来，知识图谱可以揭示材料之间的关系，并识别具有特定性能的新型材料候选者。例如，研究人员可以使用知识图谱探索合金中的元素组成与材料强度的关系，从而设计出强度更高的合金材料。

材料性能预测

化学知识图谱可以用于预测材料的性能。通过将材料成分和结构与已知的性能数据关联起来，知识图谱可以建立材料性能的计算模型。这些模型可以用于预测新材料的性能，指导材料的优化和选择。例如，研究人员可以利用知识图谱预测电池中电极材料的电化学性能，从而优化电池的效率。

材料数据库集成

材料科学领域存在大量分散的数据库和知识库，涵盖材料的成分、结构、性质和性能等信息。化学知识图谱可以集成这些异构数据库，提供统一的访问和查询界面。通过关联和整合不同数据库中的信息，知识图谱可以增强材料科学家的数据挖掘和分析能力。

知识发现和推理

化学知识图谱可以促进材料科学领域的知识发现和推理。通过关联和分析知识图谱中的数据，研究人员可以识别材料的潜在规律和趋势。例如，知识图谱可以揭示不同晶体结构与材料功能之间的关联，为材料设计提供新的见解。

特定应用举例

*聚合物材料:知识图谱可以辅助聚合物材料的合成和改性，通过识别聚合物的结构与性能之间的关系，优化聚合物的性能。

*无机材料:知识图谱可以帮助研究人员理解无机材料的晶体结构和电子结构，并探索新型无机材料的可能性。

*复合材料:知识图谱可以用于设计和优化复合材料，通过关联复合材料中不同成分的成分、结构和性能数据。

*能量材料:知识图谱可以辅助能量材料的研发，通过分析材料成分和结构与能量存储或转化性能之间的关系，优化能量材料的效率。

*生物材料:知识图谱可以促进生物材料的开发，通过关联生物材料的成分、结构和生物相容性，设计出更安全有效的生物材料。

结论

化学知识图谱是一种强大的工具，正在材料科学领域发挥越来越重要的作用。通过组织和表示化学知识，知识图谱可以辅助材料发现、性能预测、数据库集成、知识发现和推理。随着材料科学数据库的不断增长和知识图谱技术的持续发展，化学知识图谱在材料科学中的应用前景十分广阔。第七部分化学知识图谱在环境科学中的应用关键词关键要点主题名称：环境污染物监测和溯源

1.利用化学知识图谱存储和关联环境污染物的化学性质、来源和毒性信息，实现污染物快速识别和溯源。

2.结合环境监测数据和知识图谱，建立环境污染物污染源识别模型，提高污染源定位和环境风险评估的准确性。

3.基于知识图谱的时空分析，追踪污染物的扩散路径和演化规律，为污染防治提供科学依据。

主题名称：环境风险评估和预测

化学知识图谱在环境科学中的应用

化学知识图谱在环境科学中发挥着至关重要的作用，它提供了对环境数据的结构化表示，促进了数据的整合、分析和推理，从而增强了环境问题解决的能力。

环境数据整合

环境科学涉及海量异构数据，包括监测数据、实验结果、文献报告和监管法规。化学知识图谱通过将这些数据链接到统一的概念框架和本体中，实现数据的有效整合。这使得研究人员和决策者能够从不同来源获取和关联相关信息，构建全面的环境知识库。

环境过程建模

化学知识图谱支持环境过程建模，例如污染物传输、生态系统动力学和气候变化。通过将环境实体（如化学物质、生物和物理过程）与它们之间的关系（如转化、相互作用和影响）联系起来，知识图谱提供了基础知识和约束条件，使研究人员能够开发更准确和全面的模型。

环境影响评估

化学知识图谱促进了环境影响评估的进行。它提供了有关化学物质的环境行为、毒性、暴露途径和生态效应的信息。利用这些知识，研究人员和监管机构可以评估人类活动和政策对环境的潜在影响，制定有效的风险管理策略。

污染物追踪和溯源

化学知识图谱有助于污染物追踪和溯源。它记录了化学物质的来源、释放途径和环境归宿。通过分析污染物的连接性和交互作用，研究人员能够确定其来源，了解其在环境中的分布和影响，从而制定有针对性的控制措施。

环境监测和预警

化学知识图谱支持环境监测和预警系统。它提供了有关环境指标、阈值和趋势的信息。通过对监测数据的实时分析和预测，知识图谱可以发出早期预警，指示环境风险，并触发及时的响应措施。

案例研究：环境毒理学中的化学知识图谱

在环境毒理学中，化学知识图谱被用于研究化学物质的毒性、代谢和致癌性。通过整合来自实验、文献和监管机构的数据，知识图谱建立了化学物质及其目标器官、作用机制和剂量反应关系之间的联系。这使研究人员能够识别有害化学物质，预测其健康风险，并制定保护措施。

数据：

根据美国环保署的数据，2020年美国生产了超过10亿磅有毒化学物质。这些化学物质广泛用于工业、农业和消费者产品中，对人类健康和环境构成严重威胁。

方法：

研究人员使用化学知识图谱整合了来自多个来源的数据，包括ToxCast毒性筛选数据、PubChem化合物数据库和GeneOntology生物学术语。知识图谱包含超过100万个化学物质、1000万个毒性效应和100亿条关系。

结果：

知识图谱揭示了化学物质与其毒性目标之间的复杂相互作用。它确定了具有相似毒性特征的化学物质组，并预测了新化学物质的潜在健康风险。知识图谱还用于开发机器学习模型，以提高化学物质毒性的预测准确性。

影响：

该化学知识图谱在环境毒理学领域产生了重大影响。它促进了对化学物质毒性的全面理解，提高了环