Primekg MCP

将精准医学知识图谱(PrimeKG)导入Neo4j数据库的项目,用于生物医学数据分析和探索。
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什么是PrimeKG to Neo4j?

这是一个将Precision Medicine Knowledge Graph (PrimeKG)数据导入Neo4j图形数据库的项目。PrimeKG整合了20个高质量生物医学资源,描述了17,080种疾病和超过400万种关系。

如何使用PrimeKG to Neo4j?

项目提供完整的处理流程:1)下载并处理PrimeKG数据 2)导入Neo4j数据库 3)提供查询分析工具

适用场景

适用于生物医学研究人员、药物开发人员和数据科学家进行疾病关联分析、药物发现和精准医学研究

主要功能

多源数据整合整合20个高质量生物医学资源,实现跨资源数据关联
图形化展示通过Neo4j提供直观的图形界面展示疾病、基因、药物等实体间复杂关系
灵活查询分析支持Cypher查询语言,可执行复杂的关系路径分析和模式匹配

优势与局限性

优势
整合多个权威生物医学数据库,数据质量高
图形数据库结构适合展示复杂生物网络关系
提供标准化的数据导入流程和查询接口
局限性
需要基本的Neo4j和Cypher知识才能充分利用
数据量大,需要足够的存储和计算资源
定期更新需要重新导入完整数据集

如何使用

准备环境
安装Docker和Neo4j数据库(推荐4.4或更高版本)
下载PrimeKG数据
从项目网站下载最新PrimeKG数据集
数据预处理
运行预处理脚本准备导入数据
导入Neo4j
使用提供的导入工具将处理后的数据导入Neo4j

使用案例

疾病-药物关联分析探索特定疾病相关的所有药物及其作用机制
多跳关系路径发现发现疾病通过基因、通路等中间实体与其他疾病的潜在关联

常见问题

需要多少存储空间来存储PrimeKG数据?
数据更新频率如何?
没有Neo4j经验可以使用这个项目吗?

相关资源

PrimeKG官方网站
PrimeKG项目的官方网站,包含数据下载和文档
Neo4j学习中心
Neo4j官方学习资源,包含Cypher语言教程
项目GitHub仓库
本项目的源代码和问题追踪
安装
复制以下命令到你的Client进行配置
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。
MCP Server Airbnb
已认证
Airbnb房源搜索与详情查询的MCP服务
TypeScript
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Java
416
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MCP Redis
已认证
Redis MCP Server是一个为Redis设计的自然语言接口服务,支持AI代理通过自然语言查询和管理Redis数据,集成MCP协议,提供多种数据结构和搜索功能。
Python
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4.5分
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Supabase MCP服务器是一个开源工具,允许IDE安全执行SQL、管理模式变更、调用Supabase管理API和使用Auth Admin SDK,内置安全控制。
Python
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