核心功能與版本升級
RNA-KG v2.0 是一個以 RNA 分子為中心的知識圖譜最新版本，於 arXiv:2508.07427v1 提出。相比早期版本，v2.0 整合來自 91 個開放數據庫與本體資料庫的約 1 億條人工審核互動，並透過標準化屬性描述互動發生的生物語境，例如細胞系、組織、病理狀態等。
資料來源與審核機制
該圖譜採用多重資料來源，包括 OBO 本體、NCBI、RNAcentral、Ensembl 等平台，並依照 Apache 2.0 授權整合公開數據。所有互動關係皆經過自動化與專家審核雙重流程，確保資料品質與一致性，避免假陽性關係進入圖譜（根據 RNA-KG v2.0 論文）。
語境化屬性標註
不同於一般生物知識圖譜僅聚焦拓撲結構，v2.0 為每條邊添加「語境屬性」（contextual properties），對應細胞條件、實驗方法、文獻來源等。這種細緻標註可支援上下文感知的查詢與連結預測，提升模型在不同實驗組合下的準確度。
節點屬性與結構豐富化
節點不僅包含分子序列、別名與描述，也引入基因家族、本體分類（Gene Ontology）等結構化資訊。豐富的屬性可支援快速篩選與分類，讓開發者在設計 API 或後端服務時，能依照多維度條件提取所需子圖。
進階查詢與連結預測
透過統一的 RDF 架構，使用者可利用 SPARQL 執行複雜語境查詢，例如「在人類肝細胞中與 lncRNA 相關的相互作用」。同時，結合拓撲與語義資訊的連結預測技術，能挖掘尚未註冊的分子關係，有助於新分子分類與潛在藥物靶點發現。
對後端效能的挑戰
處理 1 億級邊與數百萬節點，對儲存、檢索與推論效能提出高需求。建議採用分散式圖資料庫（如 JanusGraph）、容器化服務與水平擴展機制，同時結合 ElasticSearch 作為輔助索引，確保高併發下查詢響應時間維持在毫秒級。
未來應用與可持續擴充
RNA-KG v2.0 為生物醫學領域提供高解析度的資料基礎，可與生成式 AI 平台結合，進行「語境感知」實驗設計建議。此外，其開放架構允許社群持續上傳新資料，並透過 CI/CD 流程定期重新構建，推動知識圖譜長期進化。
