Life Sciences Semantic Web

Mikel Egaña Aranguren

mikel.egana.aranguren@gmail.com

http://mikel-egana-aranguren.github.io

Máster Bioinformática UM 2017 - 2018

Life Sciences Semantic Web

Web - 1990s

Web - 2010s

Web Semántica

Linked Data

Linked Data

1.- Usar URIs (Uniform Resource Identifier) para identificar entidades

2.- Usar URIs que son accesibles mediante el protocolo HTTP, para que usuarios o agentes automáticos puedan acceder a las entidades

3.- Cuando se acceda a la entidad, proveer datos sobre la entidad en formatos estándar y abiertos, como RDF (Resource Description Framework)

4.- Añadir en los datos que publicamos en RDF enlaces a las URIs de otras entidades, de modo que un usuario o agente pueda navegar por la red de datos y descubrir más datos que también siguen los principios Linked Data

Linked Open Data cloud

Linked Open Data cloud 2014

Linked Open Data cloud 2017

Ontologías (ej. Gene Ontology)

Datos Enlazados (Linked Data)

Vocabulario de anotación

Razonamiento automático

Life Sciences Semantic Web

W3C Semantic Web stack

Arquitectura Web

RDF

RDF (Resource Description Framework)

RDF es un estándar oficial del W3C

 

Representar recursos (datos) en la Web

 

www.w3.org/standards/techs/rdf

Triple RDF

Grafo RDF

Grafo RDF

Todas las entidades del grafo se identifican mediante URIs

 

URI: Uniform Resource Identifier (≠ URL!). Identifica recursos

 

URL: Uniform Resource Locator. Una URI que indica la localización física de un recurso en la red

 

Grafo RDF: URIs

Grafo RDF

Los sujetos y predicados sólo pueden ser recursos (URIs)

 

Algunos objetos pueden ser valores literales (Cadenas de caracteres)

 

Los valores literales pueden tener tipo (XML Schema datatypes)

rdf:type

Agrupar recursos en clases

RDF namespaces

RDF usa namespaces para "agrupar" URIs

 

Namespaces se pueden abreviar/expandir mediante prefix

 

PREFIX dbpedia:<http://dbpedia.org/resource/>

 

dbpedia:Donostia = http://dbpedia.org/resource/Donostia
dbpedia:Ataun = http://dbpedia.org/resource/Ataun

...

 

Vocabularios

RDF

http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#

RDFS

http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#

OWL

http://www.w3.org/2002/07/owl#

Vocabulario: informalmente, colección definida de URIs, normalmente bajo un mismo namespace

 

Vocabularios "reservados" (definen lenguajes)

rdf:type = http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type

Ontologías

La mayoría de los vocabularios son ontologías

 

Definen propiedades generales de los datos que queremos publicar:

 

foaf:person
dbpedia-ont:city
dc:book
...

Ontologías

Prefix.cc

Linked Open Vocabularies

BioPortal

Ontobee

RDF: modelo vs sintaxis

RDF es un modelo de datos

 

Ese modelo abstracto se puede representar con diferentes sintaxis: "Serializar" (escribir) en un archivo

 

Una de esas sintaxis es RDF/XML

 

No confundir el modelo con la sintaxis: ¡RDF es mucho más que un archivo XML!

Serializar RDF

Serializar RDF: RDF/XML

Serializar RDF: JSON-LD

Serializar RDF: Turtle

Herramientas utiles

Ejercicio

Escribir este modelo RDF en un archivo turtle

Ejercicio

1) Texto plano (TTL)

 

2) Convertir de turtle a RDF/XML (http://www.easyrdf.org/converter)

 

3) Visualizar en validador W3C

(http://www.w3.org/RDF/Validator/)

Ejercicio

Prefixes:

 

um: <http://um.es/resource/>

uniprot: <http://uniprot/ontology/prop/>

go: <http://geneontology/>

rdf: ????

rdfs: ????

 

Ejemplo:

Solución

SPARQL

SPARQL

Lenguaje para hacer consultas sobre grafos RDF (~"El SQL para RDF")

 

http://www.w3.org/standards/techs/sparql

Triple Store

~# ssh user@biomaster.atica.um.es
~# /home/user
~# git clone https://github.com/mikel-egana-aranguren/LSSW-UM-2017-2018
~# cd LSSW-UM-2017-2018/LinkedDataServer/blazegraph
~# java -server -Djetty.port=8081 -jar bigdata-bundled.jar

[Subir RDF/data.rdf y RDF/data2.rdf]

Familiarizarse con RDF ejemplo

Estructura de consulta

[Ejecutar ejemplos en Triple Store]

 

# Variables que queremos recibir
SELECT ?s ?p ?o

# Patrón del grafo que queremos extraer del grafo mayor
WHERE {
  ?s ?p ?o
}

Estructura de consulta

# Prefixes
PREFIX gr_ont: <http://genomic-resources.eu/ontology/>
PREFIX gr_data: <http://genomic-resources.eu/resource/>

# Variables que queremos recibir
SELECT ?p

# Patrón del grafo que queremos extraer del grafo mayor
WHERE {
   ?p gr_ont:part_of gr_data:Nucleolus
}

Estructura de consulta

# Prefixes
PREFIX gr_ont: <http://genomic-resources.eu/ontology/>
PREFIX gr_data: <http://genomic-resources.eu/resource/>

# Variables que queremos recibir
SELECT ?p ?clase

# Patrón del grafo que queremos extraer del grafo mayor
WHERE {
   ?p gr_ont:part_of gr_data:Nucleolus .
   ?p rdf:type ?clase
}

Optional

PREFIX gr_ont: <http://genomic-resources.eu/ontology/>
PREFIX gr_data: <http://genomic-resources.eu/resource/>

SELECT ?p ?label ?part
WHERE{
  # Tiene que ser parte de algo
  ?p gr_ont:part_of ?part .
 
  # Tiene que tener un rdfs:label
  ?p rdfs:label ?label
}

Optional

PREFIX gr_ont: <http://genomic-resources.eu/ontology/>
PREFIX gr_data: <http://genomic-resources.eu/resource/>

SELECT ?p ?label ?part
WHERE{
  # Tiene que ser parte de algo
  ?p gr_ont:part_of ?part .
 
  # Tiene que tener un rdfs:label, o no
  OPTIONAL{
     ?p rdfs:label ?label
  }
}

Union

# Grafos alternativos

PREFIX gr_ont: <http://genomic-resources.eu/ontology/>
PREFIX gr_data: <http://genomic-resources.eu/resource/>

SELECT ?name
WHERE{
   {?p gr_ont:name ?name}
      UNION
   {?p rdfs:label ?name} 
}

Filtrar resultados

PREFIX gr_ont: <http://genomic-resources.eu/ontology/>
PREFIX gr_data: <http://genomic-resources.eu/resource/>

SELECT ?name
WHERE{
   {?p gr_ont:name ?name}
   UNION
   {?p rdfs:label ?name} 
   FILTER regex(?name,'Protein.*')
}

Filtrar resultados

Logica: !, &&, ||

 

Calculos: +, -, *, /

 

Comparaciones: =, !=, >,<

 

Tests SPARQL: isURI, isBlank, isLiteral, bound

 

Acceder a datos: str, lang, datatype

 

Más: sameTerm, langMatches, regex, ...

 

ASK

PREFIX gr_ont: <http://genomic-resources.eu/ontology/>
PREFIX gr_data: <http://genomic-resources.eu/resource/>

ASK
WHERE{
   gr_data:Gene_B gr_ont:name "Gene B"
}

DESCRIBE

DESCRIBE <http://genomic-resources.eu/resource/Prot_B>

CONSTRUCT

PREFIX gr_ont: <http://genomic-resources.eu/ontology/>
PREFIX gr_data: <http://genomic-resources.eu/resource/>
PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>
PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>

CONSTRUCT {
    ?p rdf:type gr_data:NucleolusPart .
    gr_data:NucleolusPart rdfs:label "Part of the nucleolus"
}

WHERE {
   ?p gr_ont:part_of gr_data:Nucleolus
}

INSERT

[Pestaña "Update" en Blazegraph, seleccionar "SPARQL update"]

PREFIX gr_ont: <http://genomic-resources.eu/ontology/>
PREFIX gr_data: <http://genomic-resources.eu/resource/>
PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>
PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>

INSERT {
    GRAPH <http://genomic-resources.eus/graph/um>{
        ?p rdf:type gr_data:NucleolusPart .
        gr_data:NucleolusPart rdfs:label "Part of the nucleolus"
    }
}

WHERE {
   ?p gr_ont:part_of gr_data:Nucleolus
}

GRAFOS

Grafo: conjunto de triples

 

El conjunto entero se identificada con una URI (diferente de la de los datos)

 

Todas las Triple Stores tienen un Default Graph

 

 

GRAFOS

GRAFOS

Los grafos son muy útiles para añadir datos sobre los datos: ej. procedencia, autoría, fecha de generación

 

 

(entre otras cosas)

GRAFOS

SELECT *
FROM <http://genomic-resources.eus/graph/um>
WHERE{
    ?s ?p ?o
}
SELECT *
FROM <http://genomic-resources.eus/graph/um>
WHERE{
    ?s ?p ?o
}

INSERT DATA

PREFIX gr_ont: <http://genomic-resources.eu/ontology/>
PREFIX gr_data: <http://genomic-resources.eu/resource/>
PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>
PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>

INSERT DATA {
    GRAPH <http://genomic-resources.eus/graph/um>{
        gr_data:NucleolusPart rdfs:comment "Comment inserted"
    }
}

DELETE DATA

PREFIX gr_ont: <http://genomic-resources.eu/ontology/>
PREFIX gr_data: <http://genomic-resources.eu/resource/>
PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>
PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>

DELETE DATA {
    GRAPH <http://genomic-resources.eus/graph/um>{
        gr_data:NucleolusPart rdfs:comment "Comment inserted"
    }
}

DELETE

PREFIX gr_ont: <http://genomic-resources.eu/ontology/>
PREFIX gr_data: <http://genomic-resources.eu/resource/>
PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>
PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>

DELETE {
    GRAPH <http://genomic-resources.eus/graph/um>{
        gr_data:NucleolusPart rdfs:label ?label
    }
}

WHERE  {    
    GRAPH <http://genomic-resources.eus/graph/um>{
        gr_data:NucleolusPart rdfs:label ?label
    }
}

Consultas federadas

PREFIX up:<http://purl.uniprot.org/core/> 
SELECT ?prot ?protein
WHERE{
  ?prot rdfs:comment 'A4_HUMAN'
  SERVICE <http://sparql.uniprot.org/>{
        ?protein a up:Protein .
        ?protein up:mnemonic 'A4_HUMAN'
                 }
}

Ejemplos de Consultas (federadas)

UNIPROT

UNIPROT 1

UNIPROT 2

¿Cuantas entradas de proteinas hay en uniprot, que sean de Arabidopsis thaliana?

 

https://github.com/mikel-egana-aranguren/LSSW-UM-2017-2018/tree/master/SPARQL/UniProt-2

UNIPROT 3

¿Cuál es la descripción de la actividad enzimática de uniprotkb:Q9SZZ8?

 

https://github.com/mikel-egana-aranguren/LSSW-UM-2017-2018/tree/master/SPARQL/UniProt-3

UNIPROT 4

Conseguir los IDs, y las fechas en las que se añadieron a UniProt, de las proteinas que se han añadido este año a UniProt (Google: "SPARQL FILTER by date")

 

https://github.com/mikel-egana-aranguren/LSSW-UM-2017-2018/tree/master/SPARQL/UniProt-4

Cliente SPARQL

curl --data-urlencode query@UniProt-4 http://sparql.uniprot.org/sparql/

 

Resultados en XML, JSON, CSV?

Cliente SPARQL

curl --data-urlencode query@describe http://sparql.uniprot.org/sparql/

 

DESCRIBE <http://purl.uniprot.org/uniprot/P05067>

 

Resultados en RDF/XML, Turtle?

 

Cliente SPARQL

Redirigir resultado describe a un archivo

 

Buscar en resultado describe "GO_0008201" y redirigir nuevo resultado a un archivo 

 

OWL

OWL

OWL (Web Ontology Language) es un estándar oficial del W3C para crear ontologías en la web con un semántica precisa y formal

 

http://www.w3.org/standards/techs/owl

OWL

OWL se basa en Lógica Descriptiva (DL)

 

Representación computacional de un dominio de conocimiento:

  • Razonamiento automático: inferir conocimiento "nuevo" (*), consultas, consistencia, clasificar entidades contra la ontología, ...

  • Integrar conocimiento disperso

 

Sintaxis

Para ordenadores: RDF/XML, OWL/XML, ...

Para humanos: Manchester OWL Syntax, functional, ...

Semántica

Una ontología OWL esta compuesta de:

  • Entidades: las entidades del dominio de conocimiento, identificadas con URIs, introducidas por el desarrollador ("Mikel", "participa_en", ...)

  • Axiomas: relacionan las entidades mediante el vocabulario lógico que ofrece OWL (namespace OWL)

 

Una ontología puede importar otra (owl:import) y hacer referencia a sus entidades mediante axiomas

Entidades

Entidades (URI)

Axiomas

("URI OWL")

Individuos

 

Clases

 

Propiedades

Objeto

 

Datos

 

Anotación

Ontologia

(URI)

Entidades

Entidad

Axioma

Arm subClassOf part-of some Body

Clase

Clase

Propiedad objeto

Restricción

Individuos

[Fuente de imagenes: Manchester OWL Pizza tutorial]

Propiedades

Clases

Clases

Clase subclase

Clases equivalentes

Jerarquía de clases (Taxonomía)

Condiciones necesarias

Condiciones necesarias y suficientes

Restricción existencial

Restricción universal

Restricción un individuo (value)

Restricciones cardinales

Más axiomas

disjointFrom

booleanos: not, or, and

Expresiones complejas

Propiedades

Jerarquía Propiedades

Jerarquía propiedad-subpropiedad (~taxonomía pero con propiedades), ej:

  • interacciona con

    • mata a

      • estrangula a

Propiedades

Propiedades

Propiedades

Propiedades datos

Solo funcional

 

Dominio clases, rango datatypes

Propiedades anotación

Anotar con lenguaje natural entidades (propiedades, clases, individuos), axiomas, ontologías

 

Fuera de la semántica

 

rdfs:label, rdfs:comment, dublin core, a medida

Individuos

Miembro de una o más clases (Types)

 

Igual (SameAs) o diferente (DifferentFrom) a otro individuo

 

Relaciones binarias con otros individuos o datos (triples), positivas o negativas

Razonamiento automático

Un razonador infiere los "nuevos" axiomas que implican los axiomas que hemos introducido en la ontología

 

El razonador infiere todos los axiomas; es útil para tratar con conocimiento complejo

 

Open World Assumption (OWA)

 

(Falta de) Unique Name Assumption (¡owl:sameAs!)

Razonamiento automático

Mantener taxonomía

Razonamiento automático

Consistencia

Razonamiento automático

Clasificar entidades: dada una entidad nueva, como se relaciona con las demas entidades (types, equivalentTo, subClassOf, triples)

 

Una consulta es una clase anónima que clasificamos contra la ontología como si fuese una entidad

Ejemplo

Abrir rdf/ontology.owl

 

Importar rdf/data-ont.rdf

 

owl:ObjectProperty!!!

 

Explorar

 

Gene and part_of some Organelle

 

Algun otro ejemplo?

Linked Data

1.- Usar URIs (Uniform Resource Identifier) para identificar entidades

2.- Usar URIs que son accesibles mediante el protocolo HTTP, para que usuarios o agentes automáticos puedan acceder a las entidades

3.- Cuando se acceda a la entidad, proveer datos sobre la entidad en formatos estándar y abiertos, como RDF (Resource Description Framework)

4.- Añadir en los datos que publicamos en RDF enlaces a las URIs de otras entidades, de modo que un usuario o agente pueda navegar por la red de datos y descubrir más datos que también siguen los principios Linked Data

Linked Data

Utilizar maquinaria Web (URIs HTTP), para identificar y localizar entidades: http://example.com/entity

 

Utilizar un modelo de datos común, tripleta RDF, para integrar datos en los que aparecen esa entidades

«base de datos universal»

Ventajas Linked Data

Descubrimiento e integración de datos

 

Programación de agentes que consuman los datos

 

Actualización de datos mediante enlaces

 

Consultas complejas

Ventajas Linked Data

Con Linked Data cualquiera puede publicar datos y enlazarlos a otros datos

 

El conjunto de datos abiertos publicados mediante Linked Data forma la «nube Linked Open Data»

 

Cada vez más instituciones públicas de todo el mundo usan Linked Data para publicar sus datos

http://dbpedia.org/resource/Berlin

http://www.geonames.org/2950159

owl:sameAs

HTML

RDF

HTML

RDF

URIs = identificadores

Negociacion contenido (conneg)

curl -L -H "Accept: text/html" "http://dbpedia.org/resource/Berlin"
curl -L -H "Accept: application/rdf+xml" "http://dbpedia.org/resource/Berlin"
curl -L -H "Accept: text/html" "http://sws.geonames.org/2950159/"
curl -L -H "Accept: application/rdf+xml" "http://sws.geonames.org/2950159/"

URIs/URLs en Linked Data

URI identifica a entidad; URLs localizan diferentes representaciones (RDF, HTML, ...) de la entidad

 

Descripción de la entidad (RDF, HTML, ...) ≠ entidad

 

HTTP URI dereferenciable: cuando se busca una URI, deberia devolver una descripción adecuada del objeto que identifica esa URI

Negociación contenido

Negociación contenido

Negociación contenido

Linked Data

Publicar datos:

 

- Con "semántica" explícita

 

- Con enlaces

 

 

Semántica

RDF ofrece el triple, un modelo de datos explícito y homogéneo: una "frase" estándar que los ordenadores pueden "entender"

 

 

 

 

 

Enlaces

En el triple, cada entidad (sujeto, predicado, objeto) tiene una URI que lo identifica

Los datos son enlazados a otros datos a través de la Web, con enlaces explícitos

 

 

 

 

 

Grafo

Red global de datos enlazados

SPARQL

SELECT ?lugar ?nombre
WHERE {
   ?lugar <http://dbpedia.org/located_in> <http://gip.eus/donostia> .
   ?lugar rdfs:label ?nombre
}

SPARQL endpoint (Triple Store)

 

Consultas federadas

 

Integración

(SERVICE)

- URIs = "keys"

- Enlaces

OWL

Crear ontologías mediante Web Ontology Language

Ontología: "esquema" que describe el conocimiento sobre los datos

Tiene clases de individuos y define las condiciones para pertenecer a una clase

Es un lenguaje axiomatico con semantica precisa >> razonamiento automático

Algunas Triple Stores incluyen razonamiento automático en consultas

sujeto/objeto RDF >> rdf:type >> URI Clase OWL

Arquitectura Linked Data

Triple Store: almacena RDF

 

SPARQL endpoint: interfaz de consulta a Triple Store (humanos y máquinas)

 

Servidor Linked Data: sirve HTML o datos RDF mediante negociación de contenido

Triple store: Almacenar RDF, SPARQL endpoint

Servidor Linked Data: acceso web, negociación contenido

Arquitectura Linked Data

Interfaz datos

Interfaz para programadores/expertos en datos

 

Análisis complejos de los datos/nueva aplicaciones

 

SPARQL: Consultas complejas contra los datos, incluso combinando diferentes «bolas» de la nube Linked Open Data (datasets externos)

 

RDF: Crear programas autónomos que «naveguen» por los datos, recolectando datos (agentes)

Interfaz datos SPARQL

curl "http://dbpedia.org/sparql?query=SELECT+%3Fp+%3Fo%0D%0AWHERE+{%0D%0A<http%3A%2F%2Fdbpedia.org%2Fresource%2FBerlin>+%3Fp+%3Fo}"
curl "http://dbpedia.org/sparql?query=SELECT ?p ?o WHERE {<http://dbpedia.org/resource/Berlin> ?p ?o}"

Interfaz HTML

Interfaz para usuarios no expertos

Navegar por los datos publicados

 

Resultados

Integración en nube LOD

Enlaces a otros recursos Linked Data

 

La capacidad de los datos de «ser descubiertos» aumenta

 

Los datos son más interoperables a través de

a) Uso de triple RDF (modelo de datos común)

b) Ontologías comunes («esquema» común)

c) Uso de URIs para entidades (identificadores enlazables)

Beneficios para usuarios

Acceder a datos de manera más rica a través de la web (la web son los datos, no un documento que representa los datos)

 

Acceder a más datos, con enlaces más ricos («es parte de», «nació en», … ) a otros recursos: descubrimiento de nuevos datos

 

Encontrar datos de manera más precisa

 

Un ecosistema más rico de Apps, ya que es más fácil desarrollar Apps que integren datos

Beneficios para desarrolladores

Crear programas nuevos fácilmente: ej. visualizaciones especificas

 

Analizar los datos exhaustivamente, en relación a datos externos: ej. estadísticas locales vs estadísticas a nivel europeo

 

Integración de datos

 

Descubrimiento de nuevos datos 

¿Por qué publicar datos en LD?

Enlaces al exterior:
       

Publicar solo nuestros datos, referencias al resto, no hay que replicar datos externos
       

Los datos externos se actualizan independientemente, y nuestro dataset va "a remolque" sin esfuerzo

¿Por qué publicar datos en LD?

Enlaces a nuestro dataset:

 

Es facil enlazar a nuestro dataset, ya que usamos HTTP URIs

 

Por lo tanto, aumenta la capacidad de nuestro dataset de ser descubierto mediante enlaces

¿Por qué publicar datos en LD?

Semántica:

 

El significado de nuestro datos es explícito y claro, debido a RDF (instancias) + OWL ("esquema")

 

Es "fácil" crear aplicaciones, incluyendo razonamiento automático (ej. agentes)

Open Authors

Proceso Open Authors

Publicar Linked Data

Publicar datos LD

1) Crear el dataset
      Ontología OWL: reusar lo más posible de otras ontologías para interoperabilidad
    Instancias RDF (triples)

 

2) Añadir enlaces a otros datasets
    Manualmente o con herramientas como SILK, LIMES, Refine, ...
   A nivel de instancias (owl:sameAs, predicados, ...) y a nivel de vocabulario (owl:equivalentClass, ...)

Publicar datos LD

3) Almacenar el dataset en triple store

4) Publicar el dataset mediante servidor web

 

 

  

 

 

Publicar datos LD

Publicar datos LD

5) Registrar el dataset en Data Hub

 

 

  

 

Publicar datos LD

 

 

 

6) Generar archivo voiD (Vocabulary of Interlinked Datasets): http://www.w3.org/TR/void/

  

 

Linked Data

Ejercicio

Recrear todo el proceso de publicar nuestro dataset Linked Data en nuestro servidor, en una infraestructura ya preparada (Linked Data Server)

 

~# cd LSSW-UM-2017-2018/LinkedDataServer/blazegraph
~# java -server -Djetty.port=8081 -jar bigdata-bundled.jar

[Subir datos?]

~# cd LSSW-UM-2017-2018/LinkedDataServer/pubby
~# java -jar start.jar jetty.port=8080

  

Linked Data

Visitar http://localhost:8080/resource/Prot_B

 

  

 

 

 

Linked Data

Negociación de contenido en terminal:

 

$ curl -L "http://localhost:8080/resource/Prot_B"

$ curl -L -H "Accept: application/rdf+xml" http://localhost:8080/resource/Prot_B

 

Configuracion Pubby

pubby/webapps/ROOT/WEB-INF/web.xml

pubby/webapps/ROOT/WEB-INF/blazegraph-config.ttl

Crear un dataset nuevo en un archivo RDF (ttl?), con otras URIs (pocos triples)

 

Subirlo a blazegraph

 

Configurar pubby

Ejercicio

Servicios Web Semánticos

Given a set of UniProt proteins, which ones are related to PubMed abstracts containing the term "brain'', and what are they KEGG entries?

Q03164
Q9UKA4
Q8TDM6
Q9NQT8
Q12830
Q9HCM3
Q8TF72
Q5H8C1
Q9UGU0
B2RWN9
A4UGR9
B7ZML1

Given a set of UniProt proteins, which ones are related to PubMed abstracts containing the term "brain'', and what are they KEGG entries?

PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> 
PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>
PREFIX sadi: <http://sadiframework.org/ontologies/predicates.owl#>
PREFIX lsrn: <http://purl.oclc.org/SADI/LSRN/>

SELECT ?protein ?label ?KEGG
WHERE { 
    ?protein rdf:type lsrn:UniProt_Record . 
    ?protein sadi:isEncodedBy ?KEGG . 
    ?protein ?prot2hgnc ?hgnc . 
    ?hgnc ?hgnc2omim ?omim . 
    ?omim ?omim2pubmed ?pubmed . 
    ?pubmed rdfs:label ?label . 
    FILTER (regex (?label, 'brain'))
}

curl -X POST --data-binary

@InputgetKEGGIDFromUniProt.rdf

http://sadiframework.org/services/getKEGGIDFromUniProt