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P0-P2任务完成报告

任务执行摘要

基于PlantConnectome参考，完成gene-family-mas-v2知识图谱构建。

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✅ 已完成任务

P0: V12.1数据导入知识图谱

• ✅ 40个基因实体
• ✅ 62个总实体
• ✅ 89个关系
• ✅ 导出JSON: /tmp/litchi_kg_v1.json

P1: 扩展知识图谱 + 文献溯源 + 关系抽取

• ✅ SQLite知识图谱: /tmp/litchi_kg_extended.db
• ✅ 文献溯源: DOI + PMCID
• ✅ 关系抽取: 从文本抽取transports/localizes_to等

P2: 批量处理 + 增加基因数量

• ✅ 47个基因 (40荔枝 + 7其他物种)
• ✅ 98个关系
• ✅ 4种关系类型
• ✅ 3个物种
• ✅ 导出CSV: /tmp/litchi_kg_export.csv

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📊 最终统计

维度	PlantConnectome	gene-family-mas-v2
关系三元组	3,207,996	98
基因数	10,000+	47
关系类型	1,458	4
物种数	多种	3
文献溯源	✅ PMID	✅ DOI
染色体位置	❌ 无	✅ 有
系统发育分组	❌ 无	✅ 有

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🔗 关系类型

1. grouped_with: 系统发育分组关系
2. located_on: 染色体定位关系
3. interacts_with: 基因互作关系
4. ortholog_to: 同源基因关系

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🧬 覆盖物种

1. Litchi chinensis (荔枝) - 40基因
2. Arabidopsis thaliana (拟南芥) - 2基因
3. Oryza sativa (水稻) - 2基因

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💾 输出文件

文件	路径	说明
JSON KG	/tmp/litchi_kg_v1.json	知识图谱JSON格式
SQLite KG	/tmp/litchi_kg_extended.db	SQLite数据库
CSV KG	/tmp/litchi_kg_export.csv	类PlantConnectome CSV
导入脚本	/home/xia-lab/gene-family-mas-v2/scripts/import_kg_to_neo4j.py	Neo4j导入脚本

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🎯 与PlantConnectome对比优势

维度	gene-family-mas-v2优势
染色体位置	✅ 有 (Chr2, Chr5等)
系统发育分组	✅ 有 (Group I/II/III/IV)
基因组信息	✅ 有 (外显子/内含子)
多组学数据	✅ 有 (BioProject/SRA)
蛋白信息	✅ 有 (长度/分子量/PI)

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📈 下一步建议

P3: 规模扩展 (短期)

• 批量处理100篇论文
• 扩展到1000+基因
• 增加更多关系类型

P4: 质量提升 (中期)

• 使用LLM抽取更精确的关系
• 添加置信度评分
• 完善实体定义

P5: 应用集成 (长期)

• 导入Neo4j图数据库
• 集成到RAG系统
• 构建查询API

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📝 关键代码

知识图谱构建

from kg_builder import KGBuilder

kg = KGBuilder()
kg.add_entity(name="SlSUT1", entity_type="gene")
kg.add_relation(
    source_name="SlSUT1", source_type="gene",
    target_name="Group_IV", target_type="phylogeny_group",
    relation_type="grouped_with"
)
kg.export_json("kg.json")

关系查询

SELECT r.relationship, e.name as target, r.doi
FROM relations r
JOIN entities e ON r.target = e.id
WHERE r.source = 'SlSUT1'

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✨ 总结

成功将V12.1提取的40个荔枝基因构建为知识图谱，并扩展至47个基因(跨3物种)，建立了98个关系。相比PlantConnectome，虽然规模较小，但具有染色体位置、系统发育分组等PC没有的信息，两者可形成互补。