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  options {
    physical_type: PHYSICAL_STREAM_TYPE_QUADS
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    value: "https://w3id.org/np/"
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    name: "this"
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  }
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    }
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    name: "np"
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    value: "http://purl.org/dc/terms/"
  }
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    value: "http://www.w3.org/2001/XMLSchema#"
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    value: "http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#"
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    value: "http://www.w3.org/ns/prov#"
  }
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    name: "prov"
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  }
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    name: "npx"
    value {
      prefix_id: 13
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    value: "hasAssertion"
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rows {
  name {
    value: "assertion"
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    value: "Head"
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    value: "hasProvenance"
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    value: "provenance"
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    value: "hasPublicationInfo"
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    value: "pubinfo"
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    value: "type"
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    value: "Nanopublication"
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    p_iri {
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    }
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    value: "http://eurovoc.europa.eu/"
  }
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    value: "2919"
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    value: "http://schema.org/"
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    value: "description"
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    s_iri {
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    }
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  name {
    value: "name"
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    value: "DefinedTerm"
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    }
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  name {
    value: "3941"
  }
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    s_iri {
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    }
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    }
    o_literal {
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Life sciences"
    }
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}
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    }
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    }
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  name {
    value: "3946"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 17
    }
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    }
    o_literal {
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Physical sciences"
    }
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}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 15
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "4921"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 13
    }
    o_literal {
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Biology"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 15
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "5881"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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      name_id: 19
    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 13
    }
    o_literal {
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Medical science"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 15
    }
  }
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rows {
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    value: "https://w3id.org/ro-id/2bea96a2-5153-4937-9a34-78fbd6967d40/#"
  }
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  name {
    value: "enrichment_service-account-enrichment"
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    s_iri {
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      name_id: 20
    }
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    }
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      lex: "service-account-enrichment"
    }
  }
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  prefix {
    id: 4
    value: "http://xmlns.com/foaf/0.1/"
  }
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  name {
    value: "Agent"
  }
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  quad {
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    }
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    value: "https://w3id.org/ro-id/2bea96a2-5153-4937-9a34-78fbd6967d40/"
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  name {
    value: "about"
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 2
    }
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    }
    o_iri {
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      name_id: 12
    }
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}
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  quad {
    o_iri {
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    }
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  quad {
    o_iri {
    }
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    }
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}
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    o_iri {
    }
  }
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  name {
    value: "author"
  }
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  prefix {
    id: 7
  }
}
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  name {
    value: "mailto:lonneke.scheffer@rohub.com"
  }
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 23
    }
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      prefix_id: 7
    }
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    value: "contentSize"
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  datatype {
    value: "http://www.w3.org/2001/XMLSchema#integer"
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    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
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      lex: "7415"
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    }
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    value: "contentUrl"
  }
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    }
    o_literal {
      lex: "https://api.rohub.org/api/ros/2bea96a2-5153-4937-9a34-78fbd6967d40/crate/download/"
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    value: "creator"
  }
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    value: "mailto:georgehadib@gmail.com"
  }
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    }
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    }
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  name {
    value: "dateCreated"
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "2022-03-22 02:26:21.920830+00:00"
    }
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    value: "dateModified"
  }
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2025-03-05 00:55:10.595084+00:00"
    }
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}
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  name {
    value: "datePublished"
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2022-03-22 02:26:21.920830+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "This dataset contains the original specification files and complete results for immuneML use case 3: Benchmarking machine learning methods for AIRR classification on ground-truth synthetic data.\n\n\nTo use the dataset you should follow the guidelines in the README.txt file contained within the dataset."
    }
  }
}
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  name {
    value: "encodingFormat"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 32
    }
    o_literal {
      lex: "application/ld+json"
    }
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    value: "hasPart"
  }
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    value: "https://w3id.org/ro-id/2bea96a2-5153-4937-9a34-78fbd6967d40/folders/"
  }
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  name {
    value: "5428e9db-a593-4fae-8506-bfb6b977ae8f"
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
    }
  }
}
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  name {
    value: "7444e5b0-d102-443e-bc75-5199e9526c20"
  }
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  quad {
    o_iri {
    }
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}
rows {
  name {
    value: "b10d767d-8b59-4bf9-9132-4235abb32b69"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "ddcd249b-9c74-487a-9ca0-3062dcacf6f4"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "identifier"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/2bea96a2-5153-4937-9a34-78fbd6967d40"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "license"
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "https://choosealicense.com/no-permission/"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "immuneML use case 3: Benchmarking ML methods for AIRR classification on ground-truth synthetic data."
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "http://w3id.org/ro-id/rohub/model#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "creation_mode"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 40
    }
    o_literal {
      lex: "MANUAL"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "http://w3id.org/ro/earth-science#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "Concept"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "classification"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_literal {
      lex: "dataset"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_literal {
      lex: "file"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_literal {
      lex: "guideline"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_literal {
      lex: "information"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_literal {
      lex: "machine learning"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "FieldOfResearch"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "earth sciences"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "IPTC"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "IT-computer sciences"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Lemma"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Benchmarking"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_literal {
      lex: "data"
    }
  }
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rows {
  quad {
    o_literal {
      lex: "dataset"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_literal {
      lex: "file"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_literal {
      lex: "ground truth"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_literal {
      lex: "machine learning"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_literal {
      lex: "use case"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "NASA"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "geosciences"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Phrase"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "ML method"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_literal {
      lex: "immuneML use case 3"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_literal {
      lex: "machine learning method"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_literal {
      lex: "specification file"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_literal {
      lex: "synthetic data"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Sentence"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "This dataset contains the original specification files and complete results for immuneML use case 3: Benchmarking machine learning methods for AIRR classification on ground-truth synthetic data."
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_literal {
      lex: "To use the dataset you should follow the guidelines in the README.txt file contained within the dataset."
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_literal {
      lex: "immuneML use case 3: Benchmarking ML methods for AIRR classification on ground-truth synthetic data."
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "http://purl.org/wf4ever/ro#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "ResearchObject"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 48
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "http://purl.org/wf4ever/roevo#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "LiveRO"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 13
    }
  }
}
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  name {
    value: "Dataset"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "DataResearchObject"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 11
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 1
    value: "https://w3id.org/ro/terms/earth-science#"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 51
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 3
    value: "https://w3id.org/contentdesc#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "Domain"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 3
    }
    o_literal {
      lex: "computer science"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 2
    value: "https://www.w3.org/ns/iana/link-relations/relation#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "cite-as"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 2
    }
    o_literal {
      lex: "Lonneke Scheffer. \"immuneML use case 3: Benchmarking ML methods for AIRR classification on ground-truth synthetic data..\" ROHub. Mar 22 ,2022. https://w3id.org/ro-id/2bea96a2-5153-4937-9a34-78fbd6967d40."
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 34
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "raw data"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 16
    value: "http://purl.org/wf4ever/wf4ever#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "Folder"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 54
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 50
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 35
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "biblio"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 54
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 50
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 36
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "metadata"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 50
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 4
    value: "https://w3id.org/ro-id/2bea96a2-5153-4937-9a34-78fbd6967d40/resources/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "361a6bc2-67b4-4f20-87ae-4a5a4f90ba9e"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 37
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 33
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 55
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "data"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 50
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "http://purl.org/dc/terms/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "bibliographicCitation"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 55
    }
    p_iri {
      prefix_id: 5
    }
    o_literal {
      lex: "Scheffer, L. (2021).immuneML use case 3: Benchmarking ML methods for AIRR classification on ground-truth synthetic data. [Data set]. Norstore. https://doi.org/10.11582/2021.00005"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "rightsHolder"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Lonneke Scheffer"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "Simulation"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 23
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 28
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 26
    }
    o_literal {
      lex: "https://archive.sigma2.no/pages/public/datasetDetail.jsf?id=10.11582/2021.00005"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "2021-02-08 00:00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2022-03-22 02:26:39.884078+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "This dataset contains the original specification files and complete results for immuneML use case 3: Benchmarking machine learning methods for AIRR classification on ground-truth synthetic data.\n\n\nTo use the dataset you should follow the guidelines in the README.txt file contained within the dataset."
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 39
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "immuneML use case 3: Benchmarking ML methods for AIRR classification on ground-truth synthetic data."
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "sdDatePublished"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 58
    }
    o_literal {
      lex: "2021-02-08 00:00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 50
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Resource"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      name_id: 59
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "MediaObject"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 14
    value: "https://schema.org/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "maintainer"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Lonneke Scheffer"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 10
    value: "https://w3id.org/ro-id/2bea96a2-5153-4937-9a34-78fbd6967d40/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "ro-crate-metadata.json"
  }
}
rows {
  name {
    value: "conformsTo"
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 12
    value: "https://w3id.org/ro/crate/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "1.1"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 10
    }
    p_iri {
      prefix_id: 5
    }
    o_iri {
      prefix_id: 12
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 22
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "CreativeWork"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 15
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 28
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Geo H."
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "http://xmlns.com/foaf/0.1/"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 21
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "email"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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      name_id: 24
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 66
    }
    o_literal {
      lex: "lonneke.scheffer@rohub.com"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Lonneke Scheffer"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 21
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 11
    value: "https://w3id.org/np/RAj5KnKVhmcdd4jZBkJKtB4kzY79HNT5EcdlMASs6xxR8/"
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 1
    value: "http://www.w3.org/ns/prov#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "wasDerivedFrom"
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 3
    value: "https://api.rohub.org/api/ros/2bea96a2-5153-4937-9a34-78fbd6967d40/crate/download/"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 4
    }
    p_iri {
      prefix_id: 1
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    }
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      prefix_id: 3
      name_id: 62
    }
    g_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 7
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 2
    value: "https://w3id.org/np/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "created"
  }
}
rows {
  datatype {
    value: "http://www.w3.org/2001/XMLSchema#dateTime"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 1
    }
    p_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 68
    }
    o_literal {
      lex: "2026-03-03T16:13:58.357+01:00"
      datatype: 2
    }
    g_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 9
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 8
    value: "https://w3id.org/kpxl/gen/terms/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "RoCrateBot"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 27
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 69
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 4
    value: "http://purl.org/nanopub/x/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "introduces"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 4
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "RoCrateNanopub"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 71
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 9
    value: "http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "label"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 9
    }
    o_literal {
      lex: "immuneML use case 3: Benchmarking ML methods for AIRR classification on ground-truth synthetic data."
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "sig"
  }
}
rows {
  name {
    value: "hasAlgorithm"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 11
    }
    p_iri {
      prefix_id: 4
    }
    o_literal {
      lex: "RSA"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "hasPublicKey"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "MIIBIjANBgkqhkiG9w0BAQEFAAOCAQ8AMIIBCgKCAQEAxszSDYX5tuCSkP7UiCtftYPFNQVTjgNu0I5fwdML2DLRDlp0xzmsQXRk8oHuvwGvG1aMjj6cpUqO+0rz2Sg/wvHOgUpkRH8VJXvmlkhafMLCMtUtk5JIx7e+fkzCby+fnmD7kMkGLrT+OaExWwEDmNlCAt0TPKcHSdwsjso2isXjtAsGevyCMke8ufnFYpjs746JES1eNzVnHnn2Kp/lqcm60GM+J8dLgRZp7fX0anW098xhKym6+xXFzqeju0vYRIHBPerv+r7skWxwk+a7Sd8msqVeYEv6NTqnyWvyWb6Yh8cvj04N6qm/T6C5FUPLQhzSaQgMVMU6yLqjPuu9DwIDAQAB"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "hasSignature"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "QheJdZ26MK/nEmgw1DcbIJCJ+2hzPITgEgD//kGkXi+5zNU+ECqiyDbMRPT9JT6PWMHl0NjuE2QB+G+5TF1ah93LOGbX8b1IVd+4/2SUPx+0utuD7UvGrg6mgHk635BdHSVrAbtRZLH/NqdBr4AW92PqthSs1w2iKLFU7eGKdg8/b3mI4fPqwGjBCKx+lsAIBCS12oCtrsOXrs+ct0uC5A6usNegURWBXSauDVzUBTLfLXSaeDmNSFWHb17/os9ns3qMGeMNZChjfpbxpqBl/rF1hgNmquNYIxBRpiqtrcLhA9oojbnawAy/cfpMHXesE0P28ga6RLiCU0FXetxeOA=="
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "hasSignatureTarget"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 1
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "signedBy"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 78
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 69
    }
  }
}