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（文|陈诚、何艳红 编辑|陈治国 审核|刘进）10月28日下午，明星换脸av 举办了一场题为《面向植物科学的可扩展、可解释数据集成：FAIR知识图谱与AI驱动方法》的学术报告。此次报告特别邀请法国可持续发展研究所（IRD）研究员Pierre Larmande博士主讲，由夏静波老师主持。众多师生积极参与，Pierre博士的分享为师生们带来了该领域的最新研究成果和专业解读。

Pierre博士首先介绍了其研究团队在植物科学领域的主要研究工作。他们致力于实现可扩展且可解释的数据集成，并逐步揭示基因型与表现型之间的机制关系。在推进这些研究工作的同时，团队也注意到一些问题，例如如何高效处理大体量且多尺度的数据，以及如何准确推断分子交互网络。

针对这些问题，Pierre博士及其团队开发了名为AgroLD的数据服务项目。该项目能从公共数据库、实验数据和文献中获取信息，并通过图增强、数据链接等方法构建知识图谱（Knowledge Graph）。在知识图谱的构建与完善方面，Pierre博士通过一个例子强调了语义标注（Semantic Annotation）的重要性：对生物实体赋予统一的语义标识并建立标准化关系，从而使不同数据集能够在知识图谱中互联互通。这不仅支持不同物种之间表型数据的整合与对比分析，还能通过功能关联分析筛选关键基因，进而为跨物种研究提供有力支持。

与此同时，Pierre博士还向我们进一步介绍了知识图谱构建过程中加入AI辅助的尝试。通过学习知识图谱并科学构建训练集，大语言模型（Large Language Model，LLM）能有效解决数据集之间的关联问题，更高效构建和关联知识图谱中的数据网络。此外，Pierre博士详细介绍了图神经网络（Graph Neural Networks，简称GNN）在知识发现任务中的应用潜力，在处理复杂数据和推动植物科学研究方面将发挥重要作用。

报告结束，李国亮老师、夏静波老师，冯在文老师、李欣然老师与参会学生一同与Pierre博士进行了深入交流。师生们踊跃提问，Pierre博士耐心解答。