NeuroOracle 知识图谱
交互式神经科学知识图谱，包含 86,000+ 概念、154,000+ 关系边、53,000+ 文献声明、667 条机器生成假说。
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如何使用 NeuroOracle
查找概念
在搜索栏中输入关键词（如 "hippocampus"、"dopamine"），即可在图谱中定位相关概念。结果按相关性和连接数排序。点击搜索结果可选中该节点并将视图居中到该位置。
单击与双击
单击节点可在右侧面板查看详情——包括定义、别名、连接边和相关声明。双击节点可展开其邻域，在画布上显示直接相连的概念。
浏览文献声明
选中一条边或节点后，可查看其底层文献声明。每条声明展示主语–谓语–宾语三元组、来源论文（PMID）、发表年份和期刊。点击 PMID 链接可直接跳转到 PubMed 查看原文。
探索机器生成假说
切换到 Hypotheses 标签页可浏览 667 条机器生成的研究假说。每条假说基于图谱路径推理生成，并按新颖性、可行性和支撑证据评分。点击任意假说可查看其推理链和关联概念。
NeuroOracle 构建流程
从 PubMed 文献中提取结构化声明
NeuroClaw 按领域关键词（如 depression、autism、Alzheimer's）检索 PubMed 论文，使用 LLM 从摘要和全文中抽取结构化声明（claim）。每条声明包含主语、谓语、宾语三元组及来源元数据（PMID、年份、期刊）。实体名称通过 6 层解析管线（精确匹配、大小写无关、别名、模糊匹配、领域偏好）映射到 MeSH、NeuroNames、CogAt 等标准词表中的受控概念。
图组装与边置信度评分
抽取的声明被注入 NetworkX 有向图。每个解析后的实体成为节点，每条声明生成一条带类型、带权重的边。边的置信度由来源数量、期刊影响力、时效性和跨论文一致性综合计算。模糊谓语通过 LLM 重分类进行精炼。噪声过滤器配合 salvage 逻辑，防止低质量 LLM 抽取产物进入图谱。流水线以 12 个并行 worker 运行，单批次可处理数千篇论文。