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PlantConnectome: a knowledge graph database encompassing >71,000 plant articles.

生物 数据库 计算机科学
作者
Shan Chun Lim,Manoj Itharajula,Mirko Möller,Rohan Shawn Sunil,Kevin Fo,Yu Song Chuah,Herman Foo,Emilia Emmanuelle Davey,Melissa J. Fullwood,Guillaume Thibault,Marek Mutwil
出处
期刊:PubMed
标识
DOI:10.1093/plcell/koaf169
摘要

One of the main quests in plant biology is understanding how gene products and metabolites work together to form complex networks that drive plant development and responses to environmental stimuli. However, the ever-growing volume and diversity of scientific literature make it increasingly challenging to stay current with the latest advances in functional genetics studies. Here, we tackled this challenge by deploying the text-mining capacities of large language models to process over 71,000 plant biology abstracts. Our approach presents nearly five million functional relationships between 2.4 million biological entities-genes or gene products, metabolites, tissues, and others-with a high accuracy of over 85%. We encapsulated these findings in the user-friendly database PlantConnectome and demonstrated its diverse utility by providing insights into gene regulatory networks, protein-protein interactions, and stress responses. We believe this innovative use of AI in the life sciences will allow plant scientists to keep up to date with the rapidly growing corpus of scientific literature. PlantConnectome is available at https://plant.connectome.tools/.

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