In the biotechnology and biomedical domains, recent text mining efforts advocate for machine-interpretable, and preferably, semantified, documentation formats of laboratory processes. This includes wet-lab protocols, (in)organic materials synthesis reactions, genetic manipulations and procedures for faster computer-mediated analysis and predictions. Herein, we present our work on the representation of semantified bioassays in the Open Research Knowledge Graph (ORKG). In particular, we describe a semantification system work-in-progress to generate, automatically and quickly, the critical semantified bioassay data mass needed to foster a consistent user audience to adopt the ORKG for recording their bioassays and facilitate the organisation of research, according to FAIR principles.

中文翻译：

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在开放研究知识图中表示语义化的生物测定

在生物技术和生物医学领域，最近的文本挖掘工作提倡使用机器可解释的、最好是语义化的实验室过程文档格式。这包括湿实验室协议、（无机）有机材料合成反应、基因操作和程序，以加快计算机介导的分析和预测。在此，我们介绍了我们在开放研究知识图谱 (ORKG) 中表示语义化生物测定的工作。特别是，我们描述了一个正在进行中的语义化系统，它可以自动快速地生成关键的语义化生物测定数据量，以培养一致的用户受众，以采用 ORKG 来记录他们的生物测定并促进研究的组织，根据公平原则。