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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: "provenance"
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    value: "type"
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    value: "description"
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    value: "name"
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    value: "DefinedTerm"
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  }
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    value: "3941"
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    s_iri {
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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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  name {
    value: "3946"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
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    }
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    }
  }
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    p_iri {
    }
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    }
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      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 15
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "4921"
  }
}
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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: "Biology"
    }
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    }
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    }
  }
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  name {
    value: "5881"
  }
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    }
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    }
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    }
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    }
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      lex: "Medical science"
    }
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  quad {
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      prefix_id: 6
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    }
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      name_id: 15
    }
  }
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  prefix {
    value: "http://w3id.org/ro-id/rohub/model#"
  }
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    value: "subject/-1738623640"
  }
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    id: 4
    value: "https://w3id.org/contentdesc#"
  }
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  name {
    value: "Expression"
  }
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  quad {
    s_iri {
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      prefix_id: 4
    }
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    value: "http://www.w3.org/2004/02/skos/core#"
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    value: "prefLabel"
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 5
    }
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      lex: "receptor data"
    }
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    value: "subject/-2037710156"
  }
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  quad {
    s_iri {
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    }
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    }
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      prefix_id: 4
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 5
    }
    o_literal {
      lex: "specification file"
    }
  }
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rows {
  name {
    value: "subject/100082784"
  }
}
rows {
  name {
    value: "Concept"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 4
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 22
    }
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      lex: "file"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "subject/100103568"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 25
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 22
    }
    o_literal {
      lex: "antigen"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "subject/100188603"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 4
      name_id: 25
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
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      lex: "fact"
    }
  }
}
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    value: "subject/100219351"
  }
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    }
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    }
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      prefix_id: 4
      name_id: 25
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 5
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    }
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      lex: "input/output"
    }
  }
}
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    value: "subject/101172315"
  }
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  quad {
    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 4
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 22
    }
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      lex: "dataset"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "subject/1096127751"
  }
}
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    }
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    }
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      prefix_id: 4
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 5
    }
    o_literal {
      lex: "antigen specificity"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "subject/112303"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 31
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 25
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 22
    }
    o_literal {
      lex: "guideline"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "subject/151978"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 32
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 25
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 22
    }
    o_literal {
      lex: "receptor"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "subject/23148"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 33
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 25
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 22
    }
    o_literal {
      lex: "specificity"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "subject/25424641"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 34
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 21
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 5
    }
    o_literal {
      lex: "input/output output file"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "subject/27329"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 35
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 25
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 22
    }
    o_literal {
      lex: "learning"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "subject/29993"
  }
}
rows {
  quad {
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    }
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      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 4
      name_id: 25
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 22
    }
    o_literal {
      lex: "output file"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "subject/38959"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 5
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    }
    o_literal {
      lex: "information"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "subject/525507811"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 21
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 5
    }
    o_literal {
      lex: "immuneML use case 2"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 7
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      lex: "This dataset contains the data, original specification files, GLIPH2 input/output files and complete results for immuneML use case 2: Extending immuneML with a deep learning component for predicting antigen specificity of paired receptor 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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      lex: "Pavlovi\304\207, M. (2021).immuneML use case 2: Extending immuneML with a deep learning component for predicting antigen specificity of paired receptor data [Data set]. Norstore. https://doi.org/10.11582/2021.00009"
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      lex: "This dataset contains the data, original specification files, GLIPH2 input/output files and complete results for immuneML use case 2: Extending immuneML with a deep learning component for predicting antigen specificity of paired receptor 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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    value: "email"
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  }
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