大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下知识图谱实战应用15-知识图谱在生物基因学上的应用，实现基因与疾病关联查询。知识图谱在生物基因学中的应用非常广泛，可以帮助研究人员更好地理解和发现基因与疾病之间的关联关系，并推进相关领域的发展。

目录

1. 引言
2. 知识图谱简介
3. 生物学领域数据样例
4. 实现方法
5. 代码实现
6. 结论

1. 引言

随着生物学领域数据的快速增长，如何有效地组织和管理这些数据成为了一个重要的问题。知识图谱作为一种新型的数据组织方式，可以帮助我们更好地理解和挖掘这些数据。本文将介绍如何使用Py2neo库构建一个基于知识图谱的生物学领域应用，并给出实现代码和数据样例。

2. 知识图谱简介

知识图谱是一种用于表示实体及其关系的图结构，它可以帮助我们更好地组织和理解数据。在生物学领域，知识图谱可以用于表示基因、蛋白质、疾病等实体以及它们之间的关系。

3. 生物学领域数据样例

我们将使用以下CSV格式的中文数据样例：

基因,功能,疾病
BRCA1,抑癌基因,乳腺癌
BRCA2,抑癌基因,卵巢癌
TP53,抑癌基因,肺癌
APC,抑癌基因,结肠癌
MLH1,DNA修复基因,结直肠癌
MSH2,基因修复蛋白,结肠癌
EGFR,酪氨酸激酶受体,肺癌
ALK,酪氨酸激酶受体,肺癌
KIT,酪氨酸激酶受体,胃肠道间质瘤
BRAF,酪氨酸激酶受体,黑色素瘤
RET,酪氨酸激酶受体,甲状腺癌
CDKN2A,细胞周期调控,黑色素