Combiner plongements de graphes et clustering pour l'alignement de connaissances pharmacogénomiques - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
Conference Papers Year : 2022

Combiner plongements de graphes et clustering pour l'alignement de connaissances pharmacogénomiques

Abstract

La publication et l'édition concurrentes de graphes de connaissances, notamment biomédicaux, au sein du Web des données entraînent l'existence de recouvrements entre ces graphes. Leur appariement est donc une tâche essentielle si l'on veut considérer l'ensemble des connaissances disponibles pour un domaine, ce qui inclut l'identification de noeuds équivalents, plus spécifiques ou similaires au sein de graphes agrégés. Nous proposons d'identifier et de typer ces appariements en apprenant des plongements de noeuds avec les réseaux convolutifs de graphes, puis en partitionnant par clustering les noeuds en fonction de la similarité de leurs plongements. Nous avons expérimenté cette approche en alignant des connaissances pharmacogénomiques, l'application réelle qui a motivé ce travail. Nous examinons particulièrement l'apport des connaissances de domaine en mesurant l'amélioration des résultats d'alignement après application de règles d'inférence. Nous observons des distances entre plongements cohérentes avec les alignements connus, notamment des distances plus faibles pour les équivalences.
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Dates and versions

hal-03754776 , version 1 (19-08-2022)

Identifiers

  • HAL Id : hal-03754776 , version 1

Cite

Pierre Monnin, Chedy Raïssi, Amedeo Napoli, Adrien Coulet. Combiner plongements de graphes et clustering pour l'alignement de connaissances pharmacogénomiques. Santé & IA 2022 - Journée Santé et Intelligence Artificielle (Evènement affilié à PFIA 2022), Jun 2022, Saint-Etienne, France. ⟨hal-03754776⟩
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