In einer sich rasch entwickelnden Welt bedrohen immer mehr Krankheiten das gesunde Leben der Menschen. Viele dieser Krankheiten können durch körperliche Abwehr bekämpft werden, aber viele Krankheiten entstehen aus menschlichen Genen. Die Erforschung von krankheitsverursachenden Genen und die Lösung entsprechender Krankheiten ist ein schwieriges Problem, das in den Lebenswissenschaften nicht ignoriert werden kann. Jede genetische Krankheit hat ihre eigenen Merkmale, und die sich ständig ändernde Genexpression ist der Schlüssel, um medizinisches Personal daran zu hindern, solche Krankheiten zu heilen. Zufälligerweise ist der Weg, um die am dringendsten benötigten Gene bei der Erforschung von Krankheitsgenen zu extrahieren, auch der Schlüssel für Forscher, das Problem genetischer Krankheiten zu lösen. Aus der obigen Beschreibung wird die Bedeutung der Forschung zum biologischen Gene-Xtraktionspfad gefunden. Dieses Papier wählt die theoriegestützte Forschung von Wissensgraphen und natürlicher Sprachverarbeitung, um das Problem zu lösen.
Dieses Papier verwendet die Theorie der Wissensgraphen und der natürlichen Sprachverarbeitung für die Erforschung des Extraktionspfads biologischer Gene, wobei das Ziel darin besteht, die Technologie der Wissensextraktion von Wissensgraphen auf die Extraktion biologischer Gene anzuwenden. Auf diese Weise kann die Extraktion von Genen in der klinischen Medizin und der biologischen Forschung besser erreicht werden, was die Entwicklung der Lebenswissenschaften weiter vorantreibt. Der in diesem Papier verwendete Bhattacharyya-Distanzindex und der Gini-Index haben eine gute Screening-Wirkung auf massive Forschungsproben, und die PCA-Methode kann auch die Extraktion charakteristischer Gene weiter realisieren. Die Innovation dieses Papiers umfasst die folgenden Aspekte: 1) Es beschränkt sich nicht auf die Aktivitätsforschung spezifischer Gene, sondern versucht, die Forschungskosten zu senken und den Forschungsprozess ähnlicher Forschungen auf methodologischer Ebene zu optimieren. 2) Die Kombination von Wissensgraph und Genextraktionspfad wird realisiert, was eine ausgereiftere theoretische Grundlage für die Optimierung des Genextraktionspfads bietet.
In den letzten Jahren haben immer mehr Menschen mit der Verbreitung des Konzepts des Wissensgraphen begonnen, tiefgreifende Forschungen am Wissensgraphen durchzuführen. Eine Person stellte fest, dass der Typ von Wissensgraphen sehr breit ist, einschließlich öffentlicher und privater Typen. Wissensgraphen können auch über das Internet bezogen werden, was statistische und linguistische Methoden erfordert. Eine neue Forschungsrahmenu im Bereich der Lernrahmen wird angewendet. Diese umfassende Forschung zum Wissensgraphen bietet eine wegweisende Idee für die Kombination von Wissensgraph und biologischem Genextraktionspfad in diesem Papier. Dieses Papier zielt darauf ab, das Problem des biologischen Genextraktionsweges zu lösen, das Forscher lange Zeit beschäftigt hat, indem es die damit verbundene Theorie des exponentiellen Graphen und der natürlichen Sprachverarbeitung verwendet.