【目的】 探讨融合多源数据,开展深层次学科知识发现研究与服务的方法。【方法】 通过构建科技文献SPO语义网络形成领域知识图谱的核心;通过“实体对齐、概念层次融合与关系融合”实现多源异构数据融合,生成完整领域知识图谱;基于领域知识图谱开展深层次学科知识发现;选择造血干细胞癌症治疗进行实证研究。【结果】 提出一套基于知识图谱的学科知识发现方法框架KGSKD,可多维度、细粒度融合多源异构数据,定义数据间复杂语义关系,原生支持知识推理、路径发现、链路预测等知识发现应用。【局限】 KGSKD存在容易出现数据过饱和、知识发现过程可解释性较差、与领域专家沟通难度较高等局限。【结论】 KGSKD具有数据类型更丰富、知识关联更全面、挖掘方法更先进、发现结果更深入等优势,可更有效地支持生命医学学科深层次知识发现研究与服务。