在医学研究领域，尤其是遗传学，家系图的绘制是一项至关重要的任务。家系图能够清晰地展示家庭成员之间的遗传关系、健康状况以及疾病模式，为科学家和医生提供宝贵的线索来理解遗传疾病的发生机制和诊断治疗策略。"医学遗传学家系图谱绘制软件"就是专门为此目的设计的工具，它简化了复杂数据的可视化过程，使得研究人员和学生能更高效地进行工作。 家系图通常包括以下几个核心元素： 1. **家庭成员**：家系图中的每个小人代表一个家庭成员，通常用不同的符号表示性别，男性通常用直角矩形表示，女性用椭圆形表示。年龄、婚姻状况和生育情况也会通过附加的标记来展示。 2. **世代**：家系图会按照世代排列，长辈在上，晚辈在下，直观显示家族代际关系。 3. **遗传病特征**：患病的家庭成员会被特别标注，可能用特殊颜色或符号标记，显示疾病的传递路径。 4. **生育与死亡**：子女数量、存活状态、死亡年龄等信息也会在图中呈现，有助于分析遗传模式。 5. **遗传标记**：对于遗传研究，可能还会包括特定基因突变或遗传标记的信息，这些可以通过额外的线或注释来表示。 这种"医学遗传学家系图谱绘制软件"可能具备以下特性： - **用户友好的界面**：软件应具有直观的拖放功能，允许用户轻松添加、编辑和删除家庭成员。 - **自定义选项**：用户可以定制符号、颜色和标签，以适应不同的研究需求。 - **自动化功能**：软件可能自动布局家系图，优化空间利用，避免线路交叉。 - **数据导入/导出**：支持从电子病历系统或其他数据库导入数据，同时也能够导出为常见的图像格式，方便报告和分享。 - **统计分析**：内置的统计功能可能帮助分析遗传模式，如孟德尔遗传规律的符合性，或者计算特定遗传病的风险。 - **协作功能**：多人可以同时编辑同一张图谱，这对于团队工作尤其有用。 - **隐私保护**：考虑到医疗信息的敏感性，软件应有严格的权限管理和数据加密措施。 使用这样的软件，无论是学生还是专业研究人员，都能更有效地整理和分析遗传数据，推动医学遗传学的进步。在面对复杂的遗传病研究时，这类工具无疑成为了有力的助手。

面向知识图谱和大语言模型的因果关系推断综述.pdf

基于neo4j+python开发的心理疾病咨询知识图谱智能问答系统，实现了前后端的开发设计。 知识图谱包含disease、alternate_name、pathogenic_site、department、symptom 、check、susceptible_crowd等实体类型和disease_alternate_nam、disease_pathogenic_site 、disease_symptom、disease_check、disease_department、disease_complication、disease_confusable、disease_crowd等关系类型，共7类1462个实体和3927条关系，实现针对心理疾病咨询的智能问答。

知识体系全系列图谱文件

chatbot_simbert 检索类型的微信聊天机器人/问答系统，通过API异步通信，实现在微信上交互，可以查询天气、重复问句识别等情况；本项目包括模型和工程化部署一体化。用到SimBert等模型。 描述 各位可以根据自己的需求部署或修改： 问答库如果是任务型的，就是一个任务型聊天机器人，如果闲聊的问答库，那就是闲聊型聊天机器人； 后续也可以添加意图，用来用意图识别的匹配；也可以添加个知识图谱的API... 总之可以添加的模块很多，扩展性非常强大。 品尝方式（使用说明） 准备： 环境准备：安装requirement中的依赖包 下载模型，并放置在code/1.retrieve_match/3.simbert_match/config路径下： simbert模型： 启动： 1、 启动code/2.API_serve/KG_service.py 2、 启动code/3.wx_project/c

Jade-是晶体与非晶体X射线衍射图谱分析软件,通过对XRD图谱不同2theta处峰的分离与拟合,并与既有物质pdf卡比对,可分析出该物质是什么物质的什么晶型,结晶度,多种物质的含量比例等。

为了正确鉴定和标准化植物物种，必须基于DNA标记开发指纹。 这些技术被广泛用于开发毫无疑问的植物鉴定方法，以保护工业领域的专利和质量控制。 在这项研究中，从巴基斯坦Qarshi Industries（Pvt。）Ltd的植物园中收集了15种巴基斯坦重要的药用植物。 目的是优化基因组DNA的提取，以用于基于PCR的随机扩增多态性DNA标记方法。 最初的方案是使用60个decamer扩增可评分的扩增子。 仅九种标记在药用植物的基因组DNA中产生了显着的条带。 这些标记产生了51条带，范围介于250和1600 bp之间。 基因组标记物最重要的特性是多态性，可以进行特异性鉴定。 所有使用的标记在15种不同植物中均显示100％多态性。 此外，六个decamer扩增了特定的波段以可靠地识别8种。 扩增的条带排列在二进制矩阵中，并通过DNAMAN版本5.2.2统计软件进行分析。 使用针对九个标记的二进制数据构建同源树，并观察到四个主要簇/进化枝。 Rose，Mentha和Stevia品系显示出明显的聚类，并分别归类为I，II和III大类。 60个decamer扩增了15个商业上有价值的登录基因的51个

本项目采用neo4j作为数据库，存储了知识题库。用户可以根据提示深入去了解问题。属于一款简易版的智能问答系统。 服务端使用技术：python+django框架 前台使用：Vue+axios 已实现功能： 1.询问售价 2.查询某个地区的景区 3.景区推荐 4.查询景区在哪个地方 可定制后台管理系统： 1.实现景区数据的管理 2.实现景区票价的管理 3.实现景区的删除，编辑等。 具体细节可以查看和访问我的博客 https://editor.csdn.net/md/?articleId=123735655

一种改进的基于序列到序列框架的知识图谱问答方法，刘彦志，程祥，知识图谱问答系统能根据图谱中的结构化知识回答自然语言问题。在知识图谱问答系统中，将自然语言问句映射为结构化查询语句是关键

随着社交、电商、金融、零售、物联网等行业的快速发展，现实社会织起了了一张庞大而复杂的关系网，传统数据库很难处理关系运算。大数据行业需要处理的数据之间的关系随数据量呈几何级数增长，急需一种支持海量复杂数据关系运算的数据库，图数据库应运而生。 世界上很多著名的公司都在使用图数据库，比如： 社交领域：Facebook, Twitter，Linkedin用它来管理社交关系，实现好友推荐零售领域：eBay，沃尔玛使用它实现商品实时推荐，给买家更好的购物体验金融领域：摩根大通，花旗和瑞银等银行在用图数据库做风控处理 汽车制造领域：沃尔沃，戴姆勒和丰田等顶级汽车制造商依靠图数据库推动创新制造解决方案电信领域：Verizon, Orange和AT&T 等电信公司依靠图数据库来管理网络，控制访问并支持客户 360 酒店领域：万豪和雅高酒店等顶级酒店公司依使用图数据库来管理复杂且快速变化的库存图数据库并非指存储图片的数据库，而是以图数据结构存储和查询数据。 图数据库是基于图论实现的一种NoSQL数据库，其数据存储结构和数据查询方式都是以图论为基础的，图数据库主要用于存储更多的连接数据。