生物信息学是当今生命科学和自然科学的前沿领域,其主要研究内容之一为开发或设计一系列相关工具,以更有效地获取、分析和管理各种生物数据,为相关科研人员提供便捷的数据信息渠道。近年来,随着该领域的快速发展,生物信息学领域的优秀工具不断涌现。与此同时,生物信息学细分领域众多,产生的相关工具种类繁杂,对学习和使用工具造成了一定难度。知识图谱可以帮助人们解决上述问题。谷歌率先提出知识图谱的相关概念,用以辅助数据的存储、分析、决策等,现已广泛应用于不同领域。然而,在生物信息学领域,尚未有针对生物信息学工具的知识图谱出现。通过构建生物信息学工具知识图谱,能够沉淀更多的专业领域知识,帮助搜索和推荐,以及辅助实现更精准的问答系统,具有很强的实用价值。为了进行知识推理和知识挖掘等下游任务,需要先将知识图谱表示成嵌入表示。生物信息学相关工具软件的开发速度很快,意味着所构建的知识图谱需要持续迭代更新,新的实体会不断涌现,因此如何在下游任务中对新实体进行有效表示是知识图谱应用的难点之一。本文利用知识图谱的相关技术,设计和构建了生物信息学工具知识图谱,并针对出现的新实体提出了一种新实体嵌入式生成表示方法NEEGAT,论文的具体工作包括:（1）知识图谱构建及可视化针对生物信息学工具构建领域知识图谱。首先,使用selenium和Scrapy等自动化技术和爬虫技术,获取了工具、作者、工具所属领域、论文、期刊、关键词、引用等信息,进行对齐、筛选、清洗、去重和降噪。其次,将数据进行拆解,形成三元组。最后,引入图数据库,实现知识图谱的可视化,最终形成了一个拥有近四万实体、二十万三元组的庞大的知识图谱。（2）提出了一种基于图注意力网络的新实体嵌入表示算法针对动态更新的知识图谱不断涌现的新实体,为了避免重新训练整个知识图谱,提出了一种基于图注意力网络的新实体嵌入表示算法NEEGAT。算法使用Trans E进行预训练,获取工具图谱的三元组的整体语义信息,利用逻辑注意力将知识图谱以外部知识的方式引入,使用多头图注意力网络进一步整合邻居节点间多种维度的链接关系。此外,基于所构建的知识图谱构建了Bio Tools数据集,并针对链接预测和三元组分类两种下游任务进行采样生成实验数据集,以对本文方法进行检验。实验结果表明,在链接预测任务和三元组分类任务上,本文提出的NEEGAT方法和对比方法相比,在整体上均取得了最佳表现,说明了该算法能更好地解决知识图谱的新实体嵌入生成问题。