Cross search and_semantic_web_mbsj2013
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第36回日本分子生物学会年会のワークショップ"データベースを使い倒した新しい研究スタイルによる分子生物学"での発表資料を公開します。
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- 5. 横断検索エンジンの仕組み 1. CRAWLING 2. INDEXING 3. QUERY PROCESSING 4. SCORING 5
- 9. SEARCH SYSTEM NIBIO NBDC / DBCLS AgriTogo MEDALS Collaborate by using P2P architecture JCGGDB 9
- 11. 速さと正確さ 11
- 13. 速さと正確さ 13
- 15. どんなデータベースの 需要があるのか （Sagaceの場合） • ログを解析した結果，上位のデータベースは大体同じだった。 • 神８ – 特許 – ゲノムネット医薬品データベース – 医学・薬学予稿集全文データベース – お薬110番（ハイパー薬辞典） – 「健康食品」の素材情報データベース – メルクマニュアル – 医療情報サービスMINDS – ここカラダ お薬辞典 15
- 16. ログの解析による データベース間の比較 • 人気のあるデータベースは医薬に関す る“文字情報の多い”データベース • 上位のデータベースに人気は集中 • 半分以上のデータベースはサービス開 始時（2012年3月）からクリックされてい なかった。 16
- 17. Sagaceの取り組み • ログのデータを検索結果のランキングに 反映 • 一度も検索されていないデータベースは 検索対象から排除（272DB → 122DB) 速さと正確さが向上 17
- 18. しかし 18
- 20. どうするか？ 20
- 21. セマンティックウェブ！ 21
- 22. セマンティックウェブ？ 22
- 25. 横断検索の検索結果 25
- 31. どう書くのか？ 31
- 33. メタデータとは? • データの情報を示したデータ。 疾患：アルツハイマー病 生物種：ヒト 最終更新日:2012-10-24 文献:PubMed ID 23110816 関連するエントリ：OMIM 134400 33
- 36. 反映方法 • クローラーはメタデータの目印を発見して • インデックスに導入し • 検索結果に反映させることが出来ます 36
- 37. 幸せ ＞ 面倒 • データベース開発者 – 検索結果により多くの情報を掲載できるように – データベースはそのままでメタデータが追記できる • ユーザー – より有用な情報を簡単に得られるように – 基礎研究と応用例を同時に比較しやすくなる • クローラー – メタデータの検出のプログラムは１つで済む 37
- 38. 幸せ ＞ 面倒 • データベース開発者 – メタデータを埋め込むのが面倒 • ユーザー – わざわざSagaceなんか使わなくとも良いデータ ベースを知っている。 • クローラー – 幸せにしかなりません。すみません。 – （DB開発者の皆さんに負担を強いるのが心苦しい） 38
- 39. Sagaceだけの話？ • いいえ。 • Sagaceでサポートしているメタデータのマークアップ方式は Microdata（とRDFa Lite) • MicrodataはBing, Google, Yahoo!など大手検索サービ ス提供企業が検索エンジンに利用をすることを協定している マークアップ方式です。 • 例えSagaceが無くなっても • 頑張り次第で，大手の検索エンジンの検索結果にも先ほど のようなデータが表示されます。 39
- 41. schema.orgとは • “schema.orgは、検索エンジン大手の Google、 Microsoft、Yahoo! がウェブの改善を目的として共 同で進めている、構造化データマークアップの共通 仕様を策定する取り組み。”（https://support.google.com/ webmasters/answer/1211158?hl=ja） • 生命科学のメタデータが大手の検索エンジンの検 索対象となるためには，ここに登録されることが必 要条件。 41
- 42. 現状 • 生命科学用のプロパティを策定しました。 – entryID, isEntryOf, taxon, seeAlso, reference • http://www.w3.org/wiki/WebSchemas/BioDatabases • 以下のプロパティも利用できます – image,disease,dateModified • Sagaceの検索結果には反映できるようにしています。 • マークアップ方法は • h"p://sagace.nibio.go.jp/press/metadata/markup/ • をご参照ください。 42
- 43. ８つのDBが採用 • DoBISCUIT(Database Of BIoSynthesis clusters CUrated and InTegrated) • JCRB細胞バンク • Functional Glycomics with KO mice database • Glyco-Disease Genes Database • JCGGDB Report • MEDALS • Integbio データベースカタログ • LSDBアーカイブ 43
- 44. 検索結果例 44
- 45. 検索結果例 45
- 47. Schema.orgに正式に採用さ れるために • “NEED MORE PEOPLE WHO THINK IT IS A GOOD IDEA.” (BY ORGANIZERS @ SCHEMA.ORG) – PUBLIC-‐VOCABS@W3.ORG (<-‐ ML LET’S JOIN !) • より多くのデータベース のご協力が必要です。 47
- 48. microdata and RDFa Lite • microdata • 大手の検索エンジンへの採用をプッシュしたい。 • とりあえず，メタデータを入れてみたい。 • RDFa Lite • 既にRDFを多く利用している。 • 今後，RDFを積極的に作る予定がある。 Sagaceはどちらもサポートします。 48
- 49. Future Perspective • 創薬疾患関連のデータベースを検索対象に追加 • メタデータに文献データの追加 • 検索結果へのRDFa Liteの活用 49
- 50. 謝辞 • 医薬基盤研究所 – – – – – – – – – 水口 賢司 森田 瑞樹 五十嵐 芳暢 坂手 龍一 長尾 知生子 陳 怡安 深川 明子 増井 徹 Johan Nystrom-‐Persson • • • • バイオサイエンスデータベース センター (NBDC) 農業生物資源研究所 (NIAS) 産業技術総合研究所 創薬分 子プロファイリング研究セン ター (molprof) 産業技術総合研究所 糖鎖医 工学研究センター (JCGGDB) • 本プロジェクトはNBDCとの共同研究「医薬基盤研究所データベースの 統合化と外部連携」における支援を受けています。 50