In order to select self-medication

In order to select self-medication relevant molecules from our LOD data sets, our first approach was based on identifying molecules with the ATC or EphMRA classifications. We rapidly found out that these identifiers are sparsely used in DrugBank and DBPedia, the central data sets of our application. So we complemented our ontology with a new identifier solution based on DrugBank keys. This processing step was performed semi-automatically using different sources such as DBPedia and other classifications, e.g., EphMRA. At this stage, we also found out that some molecules could not be matched because they could not be found due to their non-commercialization in North America, e.g., absence of the Ambroxol molecule. We found out that most missing drugs were badly rated and considered useless in our French system.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เพื่อเลือก self-medication โมเลกุลที่เกี่ยวข้องจากชุดข้อมูลของเราลอด แนวทางแรกของเราถูกตามระบุโมเลกุลมีการจัดประเภทที่ ATC หรือ EphMRA เราอย่างรวดเร็วพบว่า ตัวบ่งชี้เหล่านี้เบาบางใช้ในดรักแบงก์และ DBPedia ชุดข้อมูลกลางของแอพลิเคชันของเรา ดังนั้น เราตู้ภววิทยาของเรา มีปัญหารหัสตามคีย์ดรักแบงก์ ตอนนี้การประมวลผลที่ดำเนินการโดยแหล่งที่มาต่าง ๆ เช่น DBPedia และจัดประเภทอื่น ๆ เช่น EphMRA กึ่งอัตโนมัติ ในขั้นตอนนี้ เรายังพบว่า โมเลกุลบางไม่ตรงเนื่องจากพวกเขาไม่พบเนื่องจากตนไม่ใช่-commercialization ในทวีปอเมริกาเหนือ เช่น การขาดงานของโมเลกุลเทียนจินนำเข้า เราพบว่า ยาส่วนใหญ่ขาดไม่ดีคะแนน และถือว่าไร้ประโยชน์ในระบบของฝรั่งเศส

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เพื่อที่จะเลือกโมเลกุลที่เกี่ยวข้องด้วยตนเองจากยา LOD ชุดข้อมูลของเราวิธีการครั้งแรกของเราอยู่บนพื้นฐานของการระบุโมเลกุลกับ ATC หรือจัด EphMRA เราอย่างรวดเร็วพบว่าตัวบ่งชี้เหล่านี้จะใช้เบาบางในดรักแบงก์และ DBpedia ข้อมูลชุดกลางของโปรแกรมของเรา ดังนั้นเราจึงครบครันอภิปรัชญาของเราด้วยโซลูชั่นใหม่ระบุขึ้นอยู่กับแป้นดรักแบงก์ ขั้นตอนการประมวลผลนี้ได้รับการดำเนินการกึ่งอัตโนมัติโดยใช้แหล่งที่มาแตกต่างกันเช่น DBpedia และประเภทอื่น ๆ เช่น EphMRA ในขั้นตอนนี้เรายังพบว่าโมเลกุลบางคนอาจไม่สามารถจับคู่เพราะพวกเขาไม่สามารถพบได้จากการค้าของพวกเขาไม่ได้อยู่ในทวีปอเมริกาเหนือเช่นตัวตนของโมเลกุล Ambroxol เราพบว่ายาเสพติดหายไปส่วนใหญ่ถูกจัดอันดับไม่ดีและคิดว่าไม่มีประโยชน์ในระบบฝรั่งเศสของเรา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในการเลือกตัวยาที่เกี่ยวข้องโมเลกุลจากชุดข้อมูลจากเรา วิธีแรกของเราขึ้นอยู่กับการระบุโมเลกุลกับ ATC หรือ ephmra หมวดหมู่ . เราพบอย่างรวดเร็วว่าตัวระบุเหล่านี้เบาบาง และใช้ใน dbpedia ดิมีเทอร์ , ข้อมูล กลาง ชุดของโปรแกรมของเรา ดังนั้น เราครบครันภววิทยาของเราด้วยโซลูชั่นใหม่ระบุตามกุญแจดิมีเทอร์ .กระบวนการขั้นตอนการกึ่งอัตโนมัติโดยใช้แหล่งต่าง ๆเช่น dbpedia และประเภทอื่น ๆ เช่น ephmra . ในขั้นตอนนี้ เรายังพบว่าบางโมเลกุลอาจไม่ตรงกัน เพราะพวกเขาไม่สามารถพบได้ เนื่องจากสินค้าไม่ของพวกเขาในอเมริกาเหนือ เช่น ขาด ambroxol โมเลกุลเราพบว่าส่วนใหญ่ขาดยาไม่ดีอยู่ และถือว่าไร้ประโยชน์ในระบบฝรั่งเศสของเรา