在做生物網絡的分析和整合多組學資料時，發現了使用ontology結構的資料庫，如常見的Gene ontology, Reactome, KEGG, Biogrid，這類將資料彼此關聯性註解起來的趨勢，變成越來越常態，甚至我分析完後的成果也是需要用一個複雜的連結關係來呈現，慢慢發現一個巨大的新觀念在開展，即圍繞所謂的linked data而生的各種eco-system，將資料不以傳統的方式儲存，以關聯性來註解一個資料的方式，解開資料彼此間的特性。
在這個有internet之父的Tim Berners-Lee（同時也是W3C的director）在Ted的演講，便是在倡議大家來響應參與linked data，將自己相關的資料以linked data的形式放在web上面，這邊有簡單定義linked data的三個原則：
1. 所有物件都有以http開頭的URI做為識別
2. 可以藉由HTTP協議從使用這個物件的URI獲取這個物件的資訊
3. 所獲取的資訊不單純只是文字敘述，而是規範化對於物件相關連的資訊
藉由這三個原則來發展一整個將資料放在web上的，共享資料的新型態網路，即所謂的web 3.0，有語意的連結網路！
在這個原則下其實發展了非常多的標準和工具，如資料格式RDF（Resource Description Framework）、爬取這類資料格式的工具或語法SPARQL，Graph database(AllegroGraph, Neo4j, Blazegraph ,Jena TDB),一整個與這相關連的技術產業，其實當挖掘到這些資訊的時候頗為興奮，因為發現這套東西不只在web上面很重要，其實是可以用來整合醫療資訊omic data的好方式，如建立ontology或是vocabulary的工具protege等，如開發出AllegroGraph的公司Franz，便把這套系統用來建立精準醫療相關的知識庫，可以看下面幾條新聞：
我們的基因體時代 Our "Gene"ration 