BH15.15/TrialofDevelopmentOfValueOntology

提供：TogoWiki

値（定性値、定量値）記述のためのオントロジーを考えてみる（桝屋）

目次 1 概要 2 ニーズ 3 既存の仕事／研究 4 コンセプト（どんなオントロジーにしたいか） 5 オントロジー試作 6 例1　 7 例2 8 このオントロジーがどう貢献しうるか 9 その他課題／問題点など

概要

RDFガイドラインの「単位つき数値」を膨らませて、定量値、定性値の書き方まで、一般的に広くカバーするオントロジーを改めて考えてみて、このコミュニティ（TPP、RDFでデータを書きたい人たち）で共通的に使えるような方向性を考える。

ニーズ

• そもそもニーズをちゃんと理解できていないところがあるが・・・潜在的に大きいはず。
• 染色体の長さ、物理位置の記述（数値はゲノムバージョンに依存）
• 実験結果の記述等
• 「量」の記述全般
• 「使える」ガイドラインまでうまく落とし込むことがニーズ？

既存の仕事／研究

• 基本的に「性質」の記述の範疇に入ると思われる
  • OBI: BFOに準拠。最近BFO2.0で値の記述に対応したかもしれない。
    • OBI, BFO2がbioportalで見れない（2016.3.16)
    • bfo:qualityの下に性質、定性値、bfo:informational content entityの下に測定値等があるように見える。
• YAMATO（http://download.hozo.jp/onto_library/upperOnto.htm ）
  • • 性質と値を分離（DOLCEと同じ）かつ、性質と値を含んだ「特性」を定義
    • Mizoguchi 2010 (http://download.hozo.jp/onto_library/YAMATO101216.pdf ) にて、様々な性質関連概念をまとめてある
• SIO（https://code.google.com/archive/p/semanticscience/wikis/SIO.wiki）
  • • qualityの下位に定性値、numberの下位にmeasurement valueがある。
• RDFガイドライン：単位つき数値の書き方（http://wiki.lifesciencedb.jp/mw/RDFizingDatabaseGuideline#.E5.8D.98.E4.BD.8D.E3.81.AE.E3.81.A4.E3.81.84.E3.81.9F.E5.80.A4.E3.81.AE.E8.A8.98.E8.BF.B0.E6.96.B9.E6.B3.95 )

コンセプト（どんなオントロジーにしたいか）

• RDFガイドラインの数値記述の項を満たしながら、定性値の記述にも対応する。
  • • 『値』は数学的に性質を扱う科学に不可欠な基盤＝び、尺度水準（https://www.google.com/search?client=safari&rls=en&q=%E5%B0%BA%E5%BA%A6%E6%B0%B4%E6%BA%96&ie=UTF-8&oe=UTF-8 ）と捉えて、定量値／定性値を一般的に扱える。
    • そのために性質のインスタンスと、値を分離して考える
      • (BFO, SIOは定量値は分離されているように見えるが、定性値は分離されていない）

• • • 概念階層はこんな感じ（ラフ）

• • • 各概念についてのオントロジー的な説明
    • GenericQuality: モノが持つ性質。生物で言えば「形質」。bfo:Quality、PATO:Qualityとほぼ同義。（なので、名前はQualityで良かったかも。Valueは入らないよという意味でこの名前）インスタンスは、「マウスAの持つ体長」Qualityのクラス階層は、＜重さor長さ＞、＜体長 or 胴囲＞等の区別を受け持つ。ただし、1匹のマウスが成長した場合、10cmも12cmも「マウスAの持つ体長」インスタンスであるため、値が変化したことが記述できない（Mizoguchi 2010)。
    • QualityValue: 値、量。性質の「大きさ」的なものを示す概念。科学における性質記述に必須。具体的な値（"10cm"など）はインスタンス。1mと100cmはsameAsと考えたい（文字列表現ではない）。SameAsの判定は、数と単位とで判定する。値がdependent entity（性質的なもの）なのか、情報モデル的なものなのかは個人的にはよくわからないが、マイナスとか虚数とか、現実世界にマッピングしにくい値も扱えるよう、「数学的モデル」と考えたほうがいいのかもしれない。（YAMATO, DOLCEではdependent entityとなっている）
      • QuantitativeValue: 定量値：数と単位で構成される。Countなど、単位の無い定量値もある。
        • Rational scale 四則演算が可能。普通の定量値
        • Nominal scale 加減演算のみ意味がある。セルシウス度の温度など、特殊な定量値。
      • QualitativeValue定性値：通常テキストで表現される。
        • Ordinal scale value 順番のみで定量性が無い
        • Nominal scale 順番さえない
      • 上記の分類の他に、順序あり／なし、間隔が定量的／定性的、四則演算可能／加減のみ可能という分類もできる（こちらが本質的かもしれない）が、統計計算においては、NominalとOrdinalの扱いがほとんど同じらしいので上記分類とした。
    • Unit: 単位。根本的意味は「単位量」で値の一種と考えられる。
    • Continuant：（性質を持っている）モノ。 (bfo:continuant, sio:object, yamato:continuant)
    • SingletonEAV_styledData: 計測値などのデータとして例2のために作ったクラス。
  • 概念間のリンクはこんな感じ

オントロジー試作

• https://filebin.riken.jp/public/qM2wQAPffwvA1M0BZUBTvF190F-SQY9bdSmE1Vl5SfCi （一時的）
  • とりあえずオレオレのクラスとプロパティのrenge, domainで作ったもの
    • 課題
      • 概念の説明が必要
      • 既存のプロパティを使ってクラス制約で書く？

例1　

• 染色体の長さ（バージョン依存）をどのように記述するか
  • 「真の染色体の長さ」は1つと考える。バージョン依存の位置が変わっても不変。（図の空白ノードB）
  • その「真の染色体の長さ」に対して、Sequence version xxx 依存の値の体系：Mbp value depend on version xxx が存在すると考える。
  • 問題点1：真実の記述になっている。と思う。計測データであることを明示するには、下の方がいいかもしれない。
  • 問題点2: 数値と単位だけでは同等性の判断はできず、クラスの参照も必要。（特に問題とはならないかも）

例2

• 染色体の長さ（バージョン依存）の書き方
  • 測定結果というInformational entity: Measurement result xxx of chromosome Aを記述する。下記の例は、Entity, Attribute, Value型の記述（桝屋プロジェクトでの標準の書き方）したもの
  • EAV記述では、性質のインスタンスは記述してもあまり意味がないので、クラスへのリンクとしている（本来OWL2のPunning機能を使う）
  • 測定結果にバージョンへの依存性をかけるので、値のレベルでのバージョン依存性を書く必要があまりない気がする。

このオントロジーがどう貢献しうるか

• より体系的／一般的な考え方は示している。
  • バージョン依存的な書き方に一般的な指針を示せているのかどうか。
  • とりあえずガイドラインで用は成している？

その他課題／問題点など

• 実際的な部分：
  • • 個々のUnitは本来インスタンスなのに、Unit Ontologyの最下層がクラス＜＝太田さんがUOに対してIssueを上げてくれました。
    • UOにない単位が結構沢山ある。
    • exterm:unitsはプロパティが決まっていないという意味なので、きちんと決めたほうがいい。
• 哲学的な部分
  • • セルシウス温度とケルビン温度、SameAsで結びたいが、両者の尺度は異なる。尺度を跨いだ単位変換ではSameAsしない等、何らかの制限が必要。
    • 数学の勉強が必要。
• その他
  • • 順序尺度（Ordinal scale value ）間の相互運用性を、ロール概念を駆使して記述可能（Masuya et. al. 2011: http://slidegur.com/doc/5749103/presentation　）