AI与世界难题 · 医学与药物研发 · Nature (computational biology) · 2026-10-22
基于 LLM 的抗生素耐药性数据集与知识图谱构建，用于加速抗生素耐药性基因发现
原标题: LLM-powered construction of antibiotic resistance datasets and knowledge graphs for accelerated antibiotic resistance gene discovery
为解决抗生素耐药性研究中注释过时、覆盖范围有限和假阳性率高的问题，研究人员开发了一个 LLM 流水线，可从论文全文和补充材料中提取耐药性知识。他们基于超过 8,570 篇论文构建了 AResDB，并构建了包含超过 5210 万条三元组的 AResKG。与现有知识图谱相比，AResKG 提升了用于预测基因–抗生素耐药性关系的常用机器学习方法的性能。