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生物医学实体关系抽取的研究
人类基因组计划使生物医学的研究取得了前所未有的成就,在研究结果中得到了大量的生物医学实体,如基因、蛋白质、器官、疾病和药物等,但这些生物实体之间存在什么样的关系仍不完全清楚.作为生物医学研究成果载体的文献呈指数增长,已成为科研人员获取知识的瓶颈.文本挖掘能够解决信息超载问题,故对生物医学实体关系的挖掘流程和评价指标进行介绍,对生物医学文本挖掘在研究生物实体关系抽取中采用的基于统计的方法、基于自然语言处理的方法和基于模式匹配的方法进行了阐述,对各种方法进行了综合比较,同时介绍了国内外相关研究.
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文本挖掘在生物医学领域中的应用及其系统工具
系统介绍了生物医学文本挖掘的具体流程和文本挖掘技术在生物医学领域中的应用情况,并着重从自然语言处理和本体、命名实体识别、关系抽取、文本分类与聚类、共现分析、系统工具及评价、可视化等方面分别做了阐述.
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基于生物医学文本挖掘工具的白血病和基因关系研究
利用COREMINE Medical寻找与白血病相关的基因,确定关系为密切的5种基因,再通过生物医学文本挖掘工具Chilibot对从PubMed中所获相关文献的摘要进行分析,通过对相互作用的深入分析,发现了白血病和基因的相互作用关系.
关键词: 生物医学文本挖掘 白血病 基因 COREMINEMedical Chilibot -
国际生物医学科学数据审编研究热点探析
以2015-2016年两届国际生物医学审编会议上领域专家讨论的报告和会议论文集,以及PubMedCentral中近5年来有关Biocuration和Data Biocuration的研究文献为数据源,采用内容分析法对生物医学科学数据审编的研究主题进行分析、归纳和总结,重点从Biocuration的工作机制、生物医学数据标准构建与应用、集成与可视化、审编与应用、生物医学文本挖掘等方面进行梳理,以期为我国生物医学科学数据审编的发展提供国际经验.
关键词: 生物医学数据 数据审编 生物医学文本挖掘 生物医学数据标准与本体