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    value: "assertion"
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    value: "type"
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    value: "name"
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    value: "3941"
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    }
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    }
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      lex: "Life sciences"
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    value: "3946"
  }
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    }
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    }
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    }
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    }
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      lex: "Physical sciences"
    }
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    }
  }
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  name {
    value: "4921"
  }
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    }
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    }
    o_literal {
    }
  }
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    }
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      lex: "Biology"
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    }
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    }
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    }
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      lex: "in silico antibody-antigen binding database."
    }
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    value: "Sentence"
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    }
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    value: "normScore"
  }
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    }
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      lex: "25.165562913907287"
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    value: "score"
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    }
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      lex: "22.8"
    }
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    value: "092bc252-092d-439d-8551-fada7f4d509e"
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "The reference publication is available on biorxiv, ID BIORXIV/2021/451258: Robert et al., A billion synthetic 3D-antibody-antigen complexes enable unconstrained machine-learning formalized investigation of antibody specificity prediction"
    }
  }
}
rows {
  quad {
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    }
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      prefix_id: 4
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "41.16997792494481"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "37.3"
    }
  }
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  name {
    value: "0ce573ff-277b-4be8-9a5b-6a9c675e96f5"
  }
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    s_iri {
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "publication"
    }
  }
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  name {
    value: "Lemma"
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    }
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    }
  }
}
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    p_iri {
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "7.323943661971831"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "5.2"
    }
  }
}
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  name {
    value: "0f6898fa-86e3-42c4-8cff-48968d07dbdf"
  }
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    s_iri {
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    }
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    }
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      lex: "antigen"
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 21
    }
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      lex: "27.605633802816904"
    }
  }
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "19.6"
    }
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  name {
    value: "14804972-fa34-4e28-b8d1-7c1a8c800f2e"
  }
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    s_iri {
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    }
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    }
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      lex: "life sciences"
    }
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  name {
    value: "NASA"
  }
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    }
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
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      lex: "100.0"
    }
  }
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    p_iri {
    }
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      lex: "0.6574541926383972"
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    value: "15a39d24-4daa-417e-99ed-4b635b56cae9"
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    }
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    }
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      lex: "antibody"
    }
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  name {
    value: "Concept"
  }
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    }
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      prefix_id: 4
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "23.253012048192772"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "19.3"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "286e5fd8-7d69-4aaf-854e-a0921db660a8"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "geochemistry"
    }
  }
}
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  name {
    value: "FieldOfResearch"
  }
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  quad {
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      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 32
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "0.840290367603302"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "45689fb7-0f9f-4c04-b03e-13e29ca1b3b7"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 33
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "software"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 25
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "9.014084507042254"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "6.4"
    }
  }
}
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  name {
    value: "49e70145-19cf-4ac3-9da9-fb2b49f5471c"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "51258:"
    }
  }
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  name {
    value: "DataCube"
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    }
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    }
  }
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rows {
  name {
    value: "4ad66687-f699-45ff-a561-8aea7c629d2a"
  }
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    }
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    }
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      lex: "antigen"
    }
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}
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  quad {
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    }
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    }
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}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
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      lex: "24.698795180722893"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "20.5"
    }
  }
}
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  name {
    value: "5195bb19-e10e-4d1d-90e7-b7a591e2af67"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    value: "author"
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    value: "datePublished"
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    }
    o_literal {
      lex: "This is a database of in silico generated antibody-antigen bindings (159 antigens times 6.9 million CDRH3 murine sequences), as resource for benchmarking machine learning methods.\n\nThe content of the files is explained in Readme.pdf\n\nThe reference publication is available on biorxiv, ID BIORXIV/2021/451258: Robert et al., A billion synthetic 3D-antibody-antigen complexes enable unconstrained machine-learning formalized investigation of antibody specificity prediction\n\nThe software used to generate the database is available at LINK: http://github.com/csi-greifflab/Absolut for all explanations."
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    value: "8d674ce9-7f97-443b-9e00-ee25f3f2d9b4"
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    id: 16
    value: "https://www.w3.org/ns/iana/link-relations/relation#"
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    value: "cite-as"
  }
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    p_iri {
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      name_id: 71
    }
    o_literal {
      lex: "Philippe ROBERT, Victor Greiff, and Rahmad Akbar. \"Absolut! in silico antibody-antigen binding database.\" ROHub. Mar 22 ,2022. https://w3id.org/ro-id/71c90c65-34e6-441e-bb44-d1b31dd1007b."
    }
  }
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  prefix {
    id: 5
    value: "https://w3id.org/ro-id/71c90c65-34e6-441e-bb44-d1b31dd1007b/resources/"
  }
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    value: "f1c05bbd-e176-46ec-b93f-7089f0df7b0f"
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "data"
    }
  }
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    value: "http://purl.org/wf4ever/wf4ever#"
  }
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    value: "Folder"
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      lex: "raw data"
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    }
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      lex: "metadata"
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    }
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    o_iri {
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    }
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    value: "77c90ab9-6433-4bd0-b613-d692bec0bcd4"
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    }
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      lex: "biblio"
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    }
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    }
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    }
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    }
  }
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    }
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      lex: "2022-03-22 02:24:46.241115+00:00"
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    }
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  name {
    value: "sdDatePublished"
  }
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    }
    o_literal {
      lex: "2022-03-22 02:24:46.046298+00:00"
    }
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    value: "http://purl.org/dc/terms/"
  }
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    value: "BibliographicResource"
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    }
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    value: "Resource"
  }
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    }
  }
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  name {
    value: "MediaObject"
  }
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    }
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    value: "bibliographicCitation"
  }
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 79
    }
    o_literal {
      lex: "ROBERT, P., Greiff, V., Akbar, R. (2021).Absolut! in silico antibody-antigen binding database [Data set]. Norstore. https://doi.org/10.11582/2021.00063"
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  }
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  name {
    value: "rightsHolder"
  }
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    }
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      lex: "University of Oslo (UiO)"
    }
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    p_iri {
      name_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "Simulation"
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    }
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    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "https://archive.sigma2.no/pages/public/datasetDetail.jsf?id=10.11582/2021.00063"
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "2021-07-12 00:00:00"
    }
  }
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2022-03-22 02:24:50.074536+00:00"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "This is a database of in silico generated antibody-antigen bindings (159 antigens times 6.9 million CDRH3 murine sequences), as resource for benchmarking machine learning methods.\n\nThe content of the files is explained in Readme.pdf\n\nThe reference publication is available on biorxiv, ID BIORXIV/2021/451258: Robert et al., A billion synthetic 3D-antibody-antigen complexes enable unconstrained machine-learning formalized investigation of antibody specificity prediction\n\nThe software used to generate the database is available at <a href=\"http://github.com/csi-greifflab/Absolut\" class=\"linkified\" target=\"_blank\">LINK</a> for all explanations."
    }
  }
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    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "Absolut! in silico antibody-antigen binding database"
    }
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    }
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      lex: "2021-07-12 00:00:00"
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    }
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    o_iri {
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    }
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  quad {
    o_iri {
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    }
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    id: 14
    value: "https://schema.org/"
  }
}
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  name {
    value: "maintainer"
  }
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    p_iri {
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    }
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      lex: "Philippe Paul Auguste Robert"
    }
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    id: 12
    value: "https://w3id.org/ro-id/71c90c65-34e6-441e-bb44-d1b31dd1007b/"
  }
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    value: "ro-crate-metadata.json"
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  name {
    value: "conformsTo"
  }
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    value: "https://w3id.org/ro/crate/"
  }
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    value: "1.1"
  }
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    }
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      prefix_id: 13
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 12
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    }
  }
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  name {
    value: "CreativeWork"
  }
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    }
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    }
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rows {
  prefix {
    id: 1
    value: "https://w3id.org/ro-id/"
  }
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  name {
    value: "7247b893-bbcd-47aa-86dd-b27e9f592c25"
  }
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
    }
    p_iri {
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    }
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      lex: "unconstrained machine-learning"
    }
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    }
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    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "7.515923566878981"
    }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "5.9"
    }
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  name {
    value: "7b70fcab-fd6b-461b-a79b-43cb859348f1"
  }
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  quad {
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    }
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      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "database"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "6.144578313253011"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "5.1"
    }
  }
}
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  name {
    value: "8063038f-6dbd-4148-85a2-afb472b141cd"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 88
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "earth sciences"
    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
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      lex: "0.840290367603302"
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  name {
    value: "85946983-f823-4c28-88ad-638fd7745f37"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "binding"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 30
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "7.590361445783133"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "6.3"
    }
  }
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    value: "89a060f4-22d1-43df-8cca-c29ee9213d21"
  }
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    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "machine learning"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
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    }
  }
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rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "12.891566265060241"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
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      lex: "10.7"
    }
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    value: "89a51f68-a057-4f1a-9f39-051fe69eefb6"
  }
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    }
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      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "This is a database of in silico generated antibody-antigen bindings (159 antigens times 6.9 million CDRH3 murine sequences), as resource for benchmarking machine learning methods."
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 4
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    }
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    }
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      lex: "33.6644591611479"
    }
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    }
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      lex: "30.5"
    }
  }
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  name {
    value: "9021ea62-7039-4cc7-b810-4c89cf540ee5"
  }
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    }
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "antibody"
    }
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  quad {
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      lex: "life sciences (general)"
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      lex: "Geo H."
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    value: "email"
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      lex: "philippe.robert@rohub.com"
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      lex: "rahmad.akbar@rohub.com"
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