✖


Jump to content

Открытие на основе литературы

    Add links
    Пример диаграммы связей Swanson с использованием парадигмы ABC.

    Открытие на основе литературы (LBD), также называемое открытием, связанным с литературой (LRD), представляет собой форму извлечения знаний и автоматизированной генерации гипотез , в которой используются статьи и другие академические публикации («литература») для поиска новых связей между существующими знаниями («литература»). открытие»). Открытие, основанное на литературе, направлено на открытие новых знаний путем соединения информации, которая была явно изложена в литературе, для установления связей, которые не были явно заявлены. [1]

    LBD может помочь исследователям быстро обнаруживать и исследовать гипотезы, а также получать информацию о соответствующих достижениях внутри и за пределами их ниш и расширять междисциплинарный обмен информацией. [1]

    Самый простой и распространенный тип LBD называется парадигмой ABC , поскольку он сосредоточен вокруг трех концепций, называемых A, B и C. [2] [3] [4] В нем говорится, что если существует связь между A и B и связь между B и C, то между A и C существует связь, которая, если она не указана явно, еще предстоит изучить. [1]

    История

    [ редактировать ]

    Техника LBD была впервые предложена Доном Р. Свонсоном в 1980-х годах. [5] Он предположил, что комбинация двух отдельно опубликованных результатов, указывающих на взаимосвязь AB и взаимосвязь BC, является свидетельством взаимосвязи AC, которая неизвестна или неисследована. Он использовал это, чтобы предложить рыбий жир для лечения синдрома Рейно из-за их общей связи с вязкостью крови . [6] Позднее в проспективном исследовании было показано, что эта гипотеза имеет смысл. [7] и он постоянно предлагал другие открытия, используя аналогичные методы. [8] [9] [10] [1]

    Суонсон связывает

    [ редактировать ]

    Связывание Свонсона - термин, предложенный в 2003 году. [11] это относится к соединению двух частей знания, которые ранее считались несвязанными. [12] Например, может быть известно, что болезнь А вызвана химическим веществом В и что известно, что лекарство С снижает количество химического вещества В в организме. Однако, поскольку соответствующие статьи были опубликованы отдельно друг от друга (так называемые «непересекающиеся данные»), связь между болезнью А и препаратом С может быть неизвестна. Целью связывания Swanson является поиск этих взаимосвязей и сообщение о них.

    Хотя парадигма ABC широко используется, критики системы утверждают, что большая часть науки не сводится к простым утверждениям, а скорее строится на аналогиях и образах на более высоком уровне абстракции . [13]

    Системы

    [ редактировать ]

    LBD обычно бывает двух видов: открытое и закрытое открытие. При открытом открытии дается только А. Подход находит B и использует их для возврата пользователю, возможно, интересных C, тем самым генерируя гипотезы из A. При закрытом открытии A и C передаются подходу, который стремится найти B, которые могут связать их, тем самым проверяя гипотеза об А и С. [1]

    За прошедшие годы был разработан ряд систем для осуществления открытий, основанных на литературных данных, которые расширяют первоначальную идею Дона Суонсона, и оценка качества таких систем является активной областью исследований. [14] Некоторые системы включают веб-версии для повышения удобства использования. [15] Распространенным подходом ко многим системам является использование терминов MeSH для обозначения научных статей. Это используется системами Manjal, BITOLA и LitLinker. [16]

    Одна хорошо известная система в этой области называется Arrowsmith и предназначена для поиска связей между двумя непересекающимися наборами статей - подход, получивший название «двухузлового поиска». [17] [18]

    Другая известная система LION LBD, [19] использует PubTator [20] для аннотирования научных статей PubMed с использованием таких понятий, как химические вещества , гены/белки, мутации , болезни и виды ; а также аннотации признаков рака на уровне предложений, которые описывают фундаментальные раковые процессы и поведение. [21] Он использует метрики совместного появления для ранжирования отношений между понятиями и выполняет как открытое, так и закрытое обнаружение. [1]

    Хотя системы LBD основаны на традиционных статистических методах, [16] другие системы используют сложные методы машинного обучения , такие как нейронные сети . [1] Некоторые системы LBD представляют связь между понятиями в виде графа знаний и, таким образом, используют методы теории графов . [22] Представление на основе графов также является основой для систем LBD, в которых используются графовые базы данных , такие как Neo4J , что позволяет осуществлять обнаружение с помощью языков графовых запросов, таких как Cypher . [23]

    Системы LBD на основе графов представляют отношения между понятиями, используя различные типы отношений, например, в семантической сети UMLS . [24] Некоторые подходы идут дальше и пытаются применить контекстуализированные отношения. [25] подход, также используемый Gene Ontology для моделирования причинно-следственной деятельности (GO-CAM). [26]

    Использование баз данных

    [ редактировать ]

    Помимо извлечения информации из научных статей, системы LBD часто используют структурированные знания из биологических ресурсов, таких как онлайн-менделевское наследование у мужчин (OMIM). [27]

    Список систем

    [ редактировать ]
    Система обнаружения Anni 2.0, основанная на литературе, использующая рабочий процесс, аналогичный другим системам LBD. [28]

    Это опубликованные системы LBD, упорядоченные по дате публикации: [29]

    • 1986 - Эроусмит [6]
    • 2000 - БИТОЛА V1 [30]
    • 2001 - ПАПА [31]
    • 2003 - ЛитЛинкер [32]
    • 2004 - САУ [33]
    • 2004 - Манджал [34]
    • 2004 - РАДУЖНЫЕ [35]
    • 2005 - БИТОЛА V2 [36]
    • 2006 - ЛитЛинкер V2 [37]
    • 2007 - Стрелка V2 [38]
    • 2008 - Годы 2.0 [28]
    • 2008 - Открытие КоПаб [39]
    • 2009 - РаджоЛинк [40]
    • 2010 - Сем-БТ [41]
    • 2015 - Очевидное [42]
    • 2016 - «Искра» [43]
    • 2017 - Минируем брешь [44]
    • 2019 - ЛЕВ ЛБД [19]

    Семантическая типизация

    [ редактировать ]

    Общей задачей при открытии литературы является отнесение слов/понятий к разным семантическим типам. Концепт может быть отнесен к одному типу или нескольким типам. Например, в Единой системе медицинского языка (UMLS) термин «мигрень» классифицируется по типу «болезнь» и «синдром» , а термин «магний» — по двум типам: биологически активное вещество и элемент , ион или изотоп. [16] Типизация - понятий оттачивает обнаружение связей между отдельными классами понятий, заболеваниями - генами или болезнями т.е. лекарствами . [16]

    Оценка системы

    [ редактировать ]

    Оценка открытий, основанных на литературе, является сложной задачей и включает в себя как экспериментальные методы, так и методы in silico . [45] Методы пытаются количественно оценить объем знаний, генерируемых системами, которые должны быть предоставлены в объеме и богатстве, полезных для ученых. [46]

    Оценка LBD затруднена по нескольким причинам: разногласия относительно роли систем LBD в исследованиях и, следовательно, того, что делает их успешными; сложность определения того, насколько полезно, интересно или действенно открытие; и сложность объективного определения « открытия », что препятствует созданию стандартного набора оценок, позволяющего количественно определить, когда открытие было воспроизведено или обнаружено. [1]

    Популярный метод, используемый в LBD, — это повторение предыдущих открытий. [4] [47] [48] Обычно это открытия, основанные на LBD, поскольку их относительно легко оценить количественно по сравнению с другими открытиями. Таких открытий немного, и подходы, рассчитанные на хорошие результаты в отношении этих открытий, не могут быть обобщены. В этом типе оценки литература до открытия, подлежащего тиражированию, используется для создания ранжированного списка кандидатов на открытие в качестве целевых или связывающих терминов. Успех измеряется путем сообщения о ранге интересующего термина(ов); чем выше ранг, тем лучше подход.

    Литературное или временное разделение предполагает разделение существующей литературы в определенный момент времени. Затем система LBD знакомится с литературой до разделения и оценивается по тому, сколько открытий в более поздний период она может сделать. В системах LBD используются термины «совпадение», [49] связи с внешними биомедицинскими ресурсами (например, SemMedDB) [50] и смысловые отношения [51] создать золотые стандарты. Высокоточный подход заключается в том, чтобы получить мнение экспертов для создания золотого стандарта. [52] но это отнимает много времени, дорого и приводит к низкой скорости отзыва. [1]

    Преимущество разделения времени по сравнению с повторением предыдущих открытий заключается в оценке на большом количестве тестовых экземпляров. Это повышает потребность в показателях оценки , которые могут количественно оценить производительность в больших ранжированных списках. [1] В работах LBD использовались метрики, популярные в информационном поиске. [53] которые включают точность, полноту, площадь под кривой (AUC), точность при k , среднюю среднюю точность (MAP) и другие. [1]

    Подход «Предложение новых открытий или методов лечения» выходит за рамки повторения прошлых открытий или прогнозирования отдельных случаев конкретных отношений и показывает, что систему можно использовать в реальных ситуациях . [54] [47] [55] [56] Обычно это сопровождается рецензируемой публикацией в предметной области или проверкой экспертом в предметной области . [1]

    Анализ текста

    [ редактировать ]
    Нормализация названий генов, важный шаг в LBD при работе с генами [57]

    Автоматизация поиска на основе литературы во многом зависит от интеллектуального анализа текста . [58]

    Язык научных статей часто содержит двусмысленности, и важным шагом для последовательного анализа литературы является извлечение смысла каждого термина в контексте, в котором они используются, - задача, называемая устранением смысловой неоднозначности слова (WSD). [59] Например, термины для таких генов, как CT ( PCYT1A ) и MR ( NR3C2 ), можно спутать с аббревиатурами компьютерной томографии и магнитного резонанса , что требует сложных систем устранения неоднозначности. [60] Термины часто согласовываются с онтологиями или другими источниками уникальных идентификаторов, такими как Единая система медицинского языка (UMLS). [61] Этот процесс сопоставления нескольких разных высказываний с одним именем или идентификатором называется нормализацией. [57]

    Использование

    [ редактировать ]

    Науки о жизни

    [ редактировать ]

    LBD уже использовался различными способами для выявления новых связей между биомедицинскими объектами и новыми генами-кандидатами и методами лечения заболеваний. [62] [1]

    Открытие лекарств

    [ редактировать ]

    LBD нашел применение при разработке и перепрофилировании лекарств. [54] [63] а также прогнозирование побочных реакций на лекарства. [64] [65] [1]

    Метод открытия, основанного на литературных данных, использовался для поиска методов лечения ряда заболеваний человека, в том числе:

    Открытие функций генов и белков

    [ редактировать ]

    Этот подход также использовался для предположения связи генов с конкретными заболеваниями. [70] как рак молочной железы . [71]

    В контексте системной вакцинологии он использовался для идентификации белков, связанных с гамма-интерфероном и играющих роль в реакции на вакцины . [57]

    Его также использовали для предложения механизмов для используемых в настоящее время лекарств. [72]

    Открытие биомаркеров

    [ редактировать ]

    LBD исследовался как инструмент для идентификации биомаркеров для диагностики и прогнозирования заболеваний, например, риска диабета 2 типа . [73]

    Другое использование

    [ редактировать ]

    Помимо предоставления научных гипотез о мире, LBD также используется для улучшения анализа данных посредством автоматического выявления возможных искажающих факторов с использованием медицинской литературы. [74]

    Его также использовали для лучшего понимания этиологии заболеваний и связи различных заболеваний, например, для поиска генов, связывающих инфаркт миокарда и депрессию . [75] и связи между психиатрическими и соматическими заболеваниями. [76]

    За пределами наук о жизни

    [ редактировать ]

    LBD в основном используется в биомедицинской сфере, но также используется и за ее пределами, поскольку применяется для исследований в области разработки систем очистки воды , ускорения развития развивающихся стран и выявления перспективного исследовательского сотрудничества. [77] [78] [79]

    См. также

    [ редактировать ]

    Дополнительное чтение

    [ редактировать ]
    • Уилсон, Патрик (1977). Общественное знание, частное незнание: к библиотечной и информационной политике . Издательская группа Гринвуд. п. 156. ISBN   0-8371-9485-7 .

    Ссылки

    [ редактировать ]
    1. ^ Перейти обратно: а б с д и ж г час я дж к л м н Крайтон, Гамаль; Бейкер, Саймон; Го, Юфань; Корхонен, Анна (15 мая 2020 г.). «Нейронные сети для открытых и закрытых исследований на основе литературы» . ПЛОС ОДИН . 15 (5): e0232891. Бибкод : 2020PLoSO..1532891C . doi : 10.1371/JOURNAL.PONE.0232891 . ПМК   7228051 . ПМИД   32413059 . В эту статью включен текст, доступный по лицензии CC BY 4.0 .
    2. ^ Смальхейзер, Нил Р.; Суонсон, Дон Р. (ноябрь 1998 г.). «Использование Arrowsmith: компьютерный подход к формулированию и оценке научных гипотез». Компьютерные методы и программы в биомедицине . 57 (3): 149–153. дои : 10.1016/s0169-2607(98)00033-9 . ISSN   0169-2607 . ПМИД   9822851 .
    3. ^ Гордон, Майкл Д.; Линдси, Роберт К. (февраль 1996 г.). «На пути к системам поддержки открытий: тиражирование, повторное исследование и расширение работы Суонсона по основанному на литературе открытию связи между Рейно и рыбьим жиром». Журнал Американского общества информатики . 47 (2): 116–128. doi : 10.1002/(sici)1097-4571(199602)47:2<116::aid-asi3>3.0.co;2-1 . ISSN   0002-8231 .
    4. ^ Перейти обратно: а б Коэн, Тревор; Шваневельдт, Роджер; Виддоуз, Доминик (апрель 2010 г.). «Рефлексивная случайная индексация и косвенный вывод: масштабируемый метод обнаружения неявных связей» . Журнал биомедицинской информатики . 43 (2): 240–256. дои : 10.1016/j.jbi.2009.09.003 . ISSN   1532-0464 . ПМИД   19761870 .
    5. ^ Смальхейзер, Нил Р. (01 декабря 2017 г.). «Открытие заново Дона Суонсона: прошлое, настоящее и будущее открытий, основанных на литературе» . Журнал данных и информатики . 2 (4): 43–64. дои : 10.1515/jdis-2017-0019 . ПМЦ   5771422 . ПМИД   29355246 .
    6. ^ Перейти обратно: а б Суонсон, Дон Р. (1986). «Рыбий жир, синдром Рейно и неоткрытые общественные знания». Перспективы биологии и медицины . 30 (1): 7–18. дои : 10.1353/pbm.1986.0087 . ISSN   1529-8795 . ПМИД   3797213 . S2CID   33675760 .
    7. ^ Рикко, Жан Батист (май 1990 г.). «Пищевые добавки с рыбьим жиром у пациентов с феноменом Рейно: двойное слепое контролируемое проспективное исследование» . Журнал сосудистой хирургии . 11 (5): 733–734. дои : 10.1016/0741-5214(90)90229-4 . ISSN   0741-5214 .
    8. ^ Суонсон, Дон Р. (1988). «Мигрень и магний: одиннадцать забытых связей». Перспективы биологии и медицины . 31 (4): 526–557. дои : 10.1353/pbm.1988.0009 . ISSN   1529-8795 . ПМИД   3075738 . S2CID   12482481 .
    9. ^ Суонсон, Дон Р. (1990). «Соматомедин С и аргинин: неявные связи между взаимно изолированной литературой». Перспективы биологии и медицины . 33 (2): 157–186. дои : 10.1353/pbm.1990.0031 . ISSN   1529-8795 . ПМИД   2406696 . S2CID   41205674 .
    10. ^ Смальхейзер, Нил Р.; Суонсон, Дон Р. (сентябрь 1996 г.). «Связь эстрогена с болезнью Альцгеймера». Неврология . 47 (3): 809–810. дои : 10.1212/wnl.47.3.809 . ISSN   0028-3878 . ПМИД   8797484 . S2CID   9636182 .
    11. ^ Стегманн Дж., Громанн Г. Генерация гипотез на основе кластеризации кослов. Наукометрия. 2003;56:111–135. Цитируется Бехуисом
    12. ^ Бехуис, Таня (2006). «Концептуальная биология, открытие гипотез и анализ текста: наследие Свонсона» . Биомедицинские цифровые библиотеки . 3 :2. дои : 10.1186/1742-5581-3-2 . ПМК   1459187 . ПМИД   16584552 .
    13. ^ Смальхейзер, Нил Р. (26 июля 2011 г.). «Открытие на основе литературы: за пределами азбуки» . Журнал Ассоциации информационных наук и технологий . 63 (2): 218–224. дои : 10.1002/ASI.21599 .
    14. ^ Йетисген-Йылдыз, Мелиха; Пратт, Ванда (16 декабря 2008 г.). «Новая методология оценки систем обнаружения на основе литературы» . Журнал биомедицинской информатики . 42 (4): 633–643. дои : 10.1016/J.JBI.2008.12.001 . ПМИД   19124086 .
    15. ^ Хур, Чунгук; Шайлер, Адам Д.; Штаты, Дэвид Дж.; Фельдман, Ева Л. (2 февраля 2009 г.). «SciMiner: веб-инструмент для анализа литературы для идентификации целей и анализа функционального обогащения» . Биоинформатика . 25 (6): 838–840. doi : 10.1093/биоинформатика/btp049 . ISSN   1460-2059 . ПМЦ   2654801 . ПМИД   19188191 .
    16. ^ Перейти обратно: а б с д Йетисген-Йылдыз, Мелиха; Пратт, Ванда (4 января 2006 г.). «Использование статистических и основанных на знаниях подходов для открытий на основе литературы» . Журнал биомедицинской информатики . 39 (6): 600–611. дои : 10.1016/J.JBI.2005.11.010 . ПМИД   16442852 .
    17. ^ Смальхейзер, Нил Р.; Торвик, Ветле И. (2008), Бруза, Питер; Вибер, Марк (ред.), «Место литературных открытий в современной научной практике», « Литературные открытия , информатика и управление знаниями», Берлин, Гейдельберг: Springer, стр. 13–22, Bibcode : 2008lbd.. книга...13S , doi : 10.1007/978-3-540-68690-3_2 , ISBN  978-3-540-68690-3
    18. ^ «СТРЕЛКА: Старт» . .arrowsmith.psych.uic.edu . Проверено 4 марта 2022 г.
    19. ^ Перейти обратно: а б Пыйсало, Сампо; Бейкер, Саймон; Али, Имран; Хазельвиммер, Стефан; Шах, Теджас; Янг, Эндрю; Го, Юфань; Хёгберг, Йохан; Стениус, Улла; Нарита, Масаси; Корхонен, Анна (09.10.2018). «LION LBD: основанная на литературе система открытий в области биологии рака» . Биоинформатика . 35 (9): 1553–1561. doi : 10.1093/биоинформатика/bty845 . ISSN   1367-4803 . ПМК   6499247 . ПМИД   30304355 .
    20. ^ Вэй, Чи-Сюань; Као, Хун-Ю; Лу, Чжиюн (22 мая 2013 г.). «PubTator: веб-инструмент для анализа текста для помощи в биокурировании» . Исследования нуклеиновых кислот . 41 (П1): W518–W522. дои : 10.1093/нар/gkt441 . ISSN   1362-4962 . ПМК   3692066 . ПМИД   23703206 .
    21. ^ Бейкер, Саймон; Али, Имран; Силиньш, Илона; Пыйсало, Сампо; Го, Юфань; Хёгберг, Йохан; Стениус, Улла; Корхонен, Анна (14 июля 2017 г.). «Инструмент анализа признаков рака (CHAT): подход к анализу текста для организации и оценки научной литературы по раку» . Биоинформатика . 33 (24): 3973–3981. doi : 10.1093/биоинформатика/btx454 . ISSN   1367-4803 . ПМК   5860084 . ПМИД   29036271 .
    22. ^ Кэмерон, Делрой; Кавулуру, Рамакант; Риндфлеш, Томас К.; Шет, Амит П.; Тирунараян, Кришнапрасад; Боденрайдер, Оливье (07 февраля 2015 г.). «Автоматическое создание подграфов на основе контекста для открытия на основе литературы» . Журнал биомедицинской информатики . 54 : 141–157. дои : 10.1016/J.JBI.2015.01.014 . ПМЦ   4888806 . ПМИД   25661592 .
    23. ^ Христовский, Димитр; Кастрин, Андрей; Диневский, Деян; Риндфлеш, Томас К. (1 января 2015 г.). «Построение базы данных графов для семантического поиска на основе литературы» . Исследования в области медицинских технологий и информатики . 216 :1094. ПМИД   26262393 .
    24. ^ Прейсс, Юдита; Стивенсон, Марк; Гайзаускас, Роберт (13 мая 2015 г.). «Изучение типов отношений для открытий на основе литературы» . Журнал Американской ассоциации медицинской информатики . 22 (5): 987–992. дои : 10.1093/JAMIA/OCV002 . ПМЦ   4986660 . ПМИД   25971437 .
    25. ^ Ким, Ён Хван; Сон, Мин (24 апреля 2019 г.). «Контекстная модель ABC для открытий на основе литературы» . ПЛОС ОДИН . 14 (4): e0215313. Бибкод : 2019PLoSO..1415313K . doi : 10.1371/JOURNAL.PONE.0215313 . ПМК   6481912 . ПМИД   31017923 .
    26. ^ Томас, Пол Д.; Хилл, Дэвид П.; Ми, Хуайюй; Осуми-Сазерленд, Дэвид; Окен, Кимберли Ван; Карбон, Сет Дж.; Балхофф, Джеймс П.; Альбу, Лоран-Филипп; Хорошо, Бенджамин М.; Годе, Паскаль; Льюис, Сюзанна (01 октября 2019 г.). «Моделирование причинной активности генной онтологии (GO-CAM) выходит за рамки аннотаций GO и переходит к структурированному описанию биологических функций и систем» . Природная генетика . 51 (10): 1429–1433. дои : 10.1038/S41588-019-0500-1 . ПМК   7012280 . ПМИД   31548717 .
    27. ^ Христовский, Димитар; Петерлин, Борут; Митчелл, Джойс А.; Хамфри, Сюзанна М. (1 января 2003 г.). «Улучшение поддержки открытий на основе литературы за счет интеграции генетических знаний» . Исследования в области медицинских технологий и информатики . 95 : 68–73. ПМИД   14663965 .
    28. ^ Перейти обратно: а б Джелиер, Роб; Шуэми, Мартин Дж.; Шуэми, Мартин Дж.; Вельдховен, Антуан; Дорссерс, Ламберт CJ; Дженстер, Гвидо; Корс, Ян А.; Корс, Ян А. (12 июня 2008 г.). «Анни 2.0: многофункциональный инструмент для анализа текста для наук о жизни» . Геномная биология . 9 (6): R96. дои : 10.1186/GB-2008-9-6-R96 . ПМЦ   2481428 . ПМИД   18549479 .
    29. ^ Гопалакришнан, Вишравас; Джа, Кишлай; Джин, Вэй; Чжан, Айдун (01 мая 2019 г.). «Обзор подходов к открытиям, основанных на литературе, в биомедицинской области» . Журнал биомедицинской информатики . 93 : 103141. дои : 10.1016/j.jbi.2019.103141 . ISSN   1532-0464 . ПМИД   30857950 .
    30. ^ Христовский, Димитр; Джероски, Сашо; Петерлин, Борут; Рожич, Анамажирья (2000), «Поддержка открытий в медицине с помощью интеллектуального анализа библиографических баз данных по правилам ассоциации», Принципы интеллектуального анализа данных и открытия знаний , Берлин, Гейдельберг: Springer Berlin Heidelberg, стр. 446–451, doi : 10.1007/3-540 -45372-5_49 , ISBN  978-3-540-41066-9
    31. ^ Вибер, Марк; Кляйн, Хенни; де Йонг-ван ден Берг, Лольке Т.В.; Вос, Рейн (2001). «Использование концепций в открытиях, основанных на литературе: моделирование открытий Суонсона по Рейно, рыбьему жиру и магнию от мигрени». Журнал Американского общества информатики и технологий . 52 (7): 548–557. дои : 10.1002/asi.1104 . ISSN   1532-2882 .
    32. ^ Пратт, Ванда; Йетисген-Йылдыз, Мелиха (2003). «ЛитЛинкер». Материалы 2-й международной конференции по захвату знаний . Нью-Йорк, Нью-Йорк, США: ACM Press. п. 105. дои : 10.1145/945645.945662 . ISBN  1581135831 . S2CID   2221335 .
    33. ^ ван дер Эйк, К. Кристиан; ван Маллиген, Эрик М.; Корс, Ян А.; Монс, Баренд; ван ден Берг, январь (2004). «Построение ассоциативного концептуального пространства для открытий на основе литературы». Журнал Американского общества информатики и технологий . 55 (5): 436–444. дои : 10.1002/asi.10392 . ISSN   1532-2882 .
    34. ^ Шринивасан, П.; Либбус, Б. (19 июля 2004 г.). «Mining MEDLINE для выявления неявных связей между пищевыми веществами и болезнями». Биоинформатика . 20 (Приложение 1): i290–i296. doi : 10.1093/биоинформатика/bth914 . ISSN   1367-4803 . ПМИД   15262811 .
    35. ^ Рен, Джонатан Д. (2004). «Расширение меры взаимной информации для ранжирования предполагаемых литературных отношений» . БМК Биоинформатика . 5 (1): 145. дои : 10.1186/1471-2105-5-145 . ПМК   526381 . ПМИД   15471547 .
    36. ^ Христовский, Димитар; Петерлин, Борут; Митчелл, Джойс А.; Хамфри, Сюзанна М. (март 2005 г.). «Использование открытий, основанных на литературе, для выявления генов-кандидатов болезней». Международный журнал медицинской информатики . 74 (2–4): 289–298. doi : 10.1016/j.ijmedinf.2004.04.024 . ISSN   1386-5056 . ПМИД   15694635 .
    37. ^ Йетисген-Йылдыз, Мелиха; Пратт, Ванда (декабрь 2006 г.). «Использование статистических и основанных на знаниях подходов для открытий на основе литературы» . Журнал биомедицинской информатики . 39 (6): 600–611. дои : 10.1016/j.jbi.2005.11.010 . ISSN   1532-0464 . ПМИД   16442852 .
    38. ^ Торвик, Ветле И.; Смальхейзер, Нил Р. (26 апреля 2007 г.). «Количественная модель для связывания двух разрозненных наборов статей в MEDLINE» . Биоинформатика . 23 (13): 1658–1665. doi : 10.1093/биоинформатика/btm161 . ISSN   1460-2059 . ПМИД   17463015 .
    39. ^ Фрайтерс, Р.; Хойперс, Б.; ван Бик, П.; Бууис, М.; ван Шайк, Р.; де Влиг, Дж.; Полман, Дж.; Алкема, В. (19 мая 2008 г.). «CoPub: основанный на литературе инструмент пополнения ключевых слов для анализа данных микрочипов» . Исследования нуклеиновых кислот . 36 (Веб-сервер): W406–W410. дои : 10.1093/нар/gkn215 . ISSN   0305-1048 . ПМЦ   2447728 . ПМИД   18442992 .
    40. ^ Петрие, Ингрид; Урбанеи, Таня; Честник, Боян; Мацедони-Лукшич, Марта (апрель 2009 г.). «Метод интеллектуального анализа литературы RaJoLink для выявления связей между биомедицинскими концепциями» . Журнал биомедицинской информатики . 42 (2): 219–227. дои : 10.1016/j.jbi.2008.08.004 . ISSN   1532-0464 . ПМИД   18771753 .
    41. ^ Христовский, Димитр; Кастрин, Андрей; Петерлин, Борут; Риндфлеш, Томас К. (2010), «Объединение семантических связей и данных микрочипов ДНК для генерации новых гипотез», Связывание литературы, информации и знаний для биологии , Берлин, Гейдельберг: Springer Berlin Heidelberg, стр. 53–61, doi : 10.1007 /978-3-642-13131-8_7 , ISBN  978-3-642-13130-1 , S2CID   8957416
    42. ^ Кэмерон, Делрой; Кавулуру, Рамакант; Риндфлеш, Томас К.; Шет, Амит П.; Тирунараян, Кришнапрасад; Боденрейдер, Оливье (апрель 2015 г.). «Автоматическое создание подграфов на основе контекста для открытия на основе литературы» . Журнал биомедицинской информатики . 54 : 141–157. дои : 10.1016/j.jbi.2015.01.014 . ISSN   1532-0464 . ПМЦ   4888806 . ПМИД   25661592 .
    43. ^ Уоркман, Т. Элизабет; Фишман, Марсело; Кайрелли, Майкл Дж.; Наль, Дайан; Риндфлеш, Томас К. (01 апреля 2016 г.). «Spark, приложение, основанное на случайном открытии знаний» . Журнал биомедицинской информатики . 60 : 23–37. дои : 10.1016/j.jbi.2015.12.014 . ISSN   1532-0464 . ПМИД   26732995 .
    44. ^ Пэн, Юфан; Бонифилд, Гэри; Смальхейзер, Нил Р. (22 мая 2017 г.). «Пробелы в биомедицинской литературе: первоначальная характеристика и оценка стратегий открытий» . Границы в области метрик исследований и аналитики . 2 . дои : 10.3389/frma.2017.00003 . ISSN   2504-0537 . ПМЦ   5736374 . ПМИД   29271976 .
    45. ^ Генри, MS Сэм; Макиннес, Бриджит Т. (21 августа 2017 г.). «Открытия на основе литературы: модели, методы и тенденции» . Журнал биомедицинской информатики . 74 : 20–32. дои : 10.1016/J.JBI.2017.08.011 . ПМИД   28838802 .
    46. ^ Прейсс, Юдита; Стивенсон, Марк (31 мая 2017 г.). «Количественная оценка и фильтрация знаний, полученных в результате открытий, основанных на литературе» . БМК Биоинформатика . 18 (Приложение 7): 249. doi : 10.1186/S12859-017-1641-9 . ПМК   5471938 . ПМИД   28617217 .
    47. ^ Перейти обратно: а б Суонсон, Дон Р.; Смальхейзер, Нил Р. (апрель 1997 г.). «Интерактивная система поиска дополнительной литературы: стимул к научным открытиям» . Искусственный интеллект . 91 (2): 183–203. дои : 10.1016/s0004-3702(97)00008-8 . ISSN   0004-3702 .
    48. ^ Р. Вебер; М. Кляйн; Х. Аронсон; А.Р. Морк; Дж. Г. де Йонг-ван ден Берг; Л.Т. Вос (2000). «Текстовые открытия в биомедицине: архитектура DAD-системы» . Слушания. Симпозиум АМИА . Американская ассоциация медицинской информатики: 903–907. OCLC   678976989 . ПМЦ   2243779 . ПМИД   11080015 .
    49. ^ Христовский, Димитр; Джероски, Сашо; Петерлин, Борут; Рожич, Анамажирья (2000), «Поддержка открытий в медицине с помощью интеллектуального анализа библиографических баз данных по правилам ассоциации», Принципы интеллектуального анализа данных и открытия знаний , Берлин, Гейдельберг: Springer Berlin Heidelberg, стр. 446–451, doi : 10.1007/3-540 -45372-5_49 , ISBN  978-3-540-41066-9
    50. ^ Эронен, Лаури; Хинтсанен, Петтери; Тойвонен, Ханну (2012), «Биомайн: сетевой ресурс биологических объектов для прогнозирования связей», Bisociative Knowledge Discovery , Берлин, Гейдельберг: Springer Berlin Heidelberg, стр. 364–378, номер домена : 10.1007/978-3-642-31830-6_26 , ISBN  978-3-642-31829-0
    51. ^ Прейсс, Юдита; Стивенсон, Марк; Гайзаускас, Роберт (12 мая 2015 г.). «Изучение типов отношений для открытий на основе литературы» . Журнал Американской ассоциации медицинской информатики . 22 (5): 987–992. дои : 10.1093/jamia/ocv002 . ISSN   1527-974X . ПМЦ   4986660 . ПМИД   25971437 .
    52. ^ Йетисген-Йылдыз, Мелиха; Пратт, Ванда (август 2009 г.). «Новая методология оценки систем обнаружения на основе литературы» . Журнал биомедицинской информатики . 42 (4): 633–643. дои : 10.1016/j.jbi.2008.12.001 . ISSN   1532-0464 . ПМИД   19124086 .
    53. ^ Йетисген-Йылдыз, М.; Пратт, В. (2008), «Оценка систем обнаружения на основе литературы», Открытие на основе литературы , Берлин, Гейдельберг: Springer Berlin Heidelberg, стр. 101–113, Бибкод : 2008lbd..book..101Y , doi : 10.1007 /978-3-540-68690-3_7 , ISBN  978-3-540-68685-9
    54. ^ Перейти обратно: а б Христовский, Димитр; Кастрин, Андрей; Петерлин, Борут; Риндфлеш, Томас К. (2010), «Объединение семантических связей и данных микрочипов ДНК для генерации новых гипотез», Связывание литературы, информации и знаний для биологии , Берлин, Гейдельберг: Springer Berlin Heidelberg, стр. 53–61, doi : 10.1007 /978-3-642-13131-8_7 , ISBN  978-3-642-13130-1 , S2CID   8957416
    55. ^ Стегманн, Йоханнес; Громанн, Гюнтер (2003). «Генерация гипотез на основе кластеризации кослов». Наукометрия . 56 (1): 111–135. дои : 10.1023/А:1021954808804 . S2CID   14362816 .
    56. ^ Рен, доктор медицинских наук; Бекереджян Р.; Стюарт, Дж.А.; Шохет, Р.В.; Гарнер, HR (22 января 2004 г.). «Обнаружение знаний путем автоматической идентификации и ранжирования неявных отношений» . Биоинформатика . 20 (3): 389–398. doi : 10.1093/биоинформатика/btg421 . ISSN   1367-4803 . ПМИД   14960466 .
    57. ^ Перейти обратно: а б с Озгюр, Арзукан; Сян, Цзошуан; Радев, Драгомир Р.; Хэ, Юнцюнь (3 июня 2010 г.). «Литературное открытие сети интерферона-гамма и взаимодействия генов, опосредованного вакцинами» . Журнал биомедицины и биотехнологии . 2010 : 426479. doi : 10.1155/2010/426479 . ПМЦ   2896678 . ПМИД   20625487 .
    58. ^ Корхонен, Анна; Го, Юфань; Бейкер, Саймон; Йетисген-Йылдыз, Мелиха; Стениус, Улла; Нарита, Масаси; Лио, Пьетро (01 января 2015 г.). «Улучшение поиска на основе литературы с помощью расширенного анализа текста» . Методы вычислительного интеллекта для биоинформатики и биостатистики . Конспекты лекций по информатике. Том. 8623. стр. 89–98. дои : 10.1007/978-3-319-24462-4_8 . ISBN  978-3-319-24461-7 .
    59. ^ Прейсс, Юдита; Стивенсон, Марк (июль 2016 г.). «Влияние точности устранения неоднозначности смысла слова на открытия, основанные на литературе» . BMC Медицинская информатика и принятие решений . 16 (S1): 57. дои : 10.1186/s12911-016-0296-1 . ISSN   1472-6947 . ПМЦ   4959388 . ПМИД   27455071 . S2CID   45296293 .
    60. ^ Кастрин, Андрей; Христовски, Димитар (6 ноября 2008 г.). «Алгоритм быстрой классификации документов для устранения неоднозначности символов генов в системе поддержки открытий на основе литературы BITOLA» . Материалы ежегодного симпозиума AMIA . 2008 : 358–362. ПМЦ   2655979 . ПМИД   18998999 .
    61. ^ Перейти обратно: а б Габетта, Маттео; Ларица, Кристиана; Беллацци, Риккардо (1 января 2013 г.). «Система на основе Единой медицинской языковой системы (UMLS) для литературных открытий в медицине» . Исследования в области медицинских технологий и информатики . 192 : 412–416. ПМИД   23920587 .
    62. ^ Христовский, Димитр; Риндфлеш, Томас; Петерлин, Борут (01 января 2013 г.). «Использование открытий, основанных на литературе, для определения новых терапевтических подходов». Сердечно-сосудистые и гематологические средства в медицинской химии . 11 (1): 14–24. дои : 10.2174/1871525711311010005 . ISSN   1871-5257 . ПМИД   22845900 .
    63. ^ Перейти обратно: а б Чжан, Руй; Кайрелли, Майкл Дж.; Фишман, Марсело; Киликоглу, Халил; Риндфлеш, Томас К.; Пахомов Сергей Владимирович; Мелтон, Женевьева Б. (январь 2014 г.). «Использование литературных знаний и семантики для выявления потенциальных лекарств от рака простаты» . Раковая информатика . 13с1 (Приложение 1): 103–111. дои : 10.4137/cin.s13889 . ISSN   1176-9351 . ПМК   4216049 . ПМИД   25392688 .
    64. ^ Бенцшавель, Эрик (2016). «Выявление потенциальных нежелательных явлений, связанных с приемом лекарств, в твитах с использованием встроенных лексиконов» . Материалы студенческого исследовательского семинара ACL 2016 . Страудсбург, Пенсильвания, США: Ассоциация компьютерной лингвистики: 15–21. дои : 10.18653/v1/p16-3003 . S2CID   3008644 .
    65. ^ Шан, Нин; Сюй, Хуа; Риндфлеш, Томас К.; Коэн, Тревор (декабрь 2014 г.). «Определение вероятных побочных реакций на лекарства с использованием знаний, извлеченных из литературы» . Журнал биомедицинской информатики . 52 : 293–310. дои : 10.1016/j.jbi.2014.07.011 . ISSN   1532-0464 . ПМК   4261011 . ПМИД   25046831 .
    66. ^ Мавер, Алесь; Христовский, Димитр; Риндфлеш, Томас К.; Петерлин, Борут (24 ноября 2013 г.). «Интеграция данных омических исследований с открытиями, основанными на литературе, для выявления новых методов лечения неоваскуляризации при диабетической ретинопатии» . БиоМед Исследования Интернэшнл . 2013 : e848952. дои : 10.1155/2013/848952 . ISSN   2314-6133 . ПМЦ   3857903 . ПМИД   24350292 .
    67. ^ Костофф, Рональд Н.; Бриггс, Майкл Б. (февраль 2008 г.). «Литературное открытие (LRD): потенциальные методы лечения болезни Паркинсона». Технологическое прогнозирование и социальные изменения . 75 (2): 226–238. doi : 10.1016/j.techfore.2007.11.007 . ISSN   0040-1625 .
    68. ^ Донг, Вэйвэй; Лю, Исюань; Чжу, Вэйцзе; Моу, Цюань; Ван, Цзиньлян; Ху, Йи (20 июня 2014 г.). «Моделирование открытия Суонсона, основанного на литературе: лечение анандамидом подавляет рост клеток рака желудка in vitro и in silico» . ПЛОС ОДИН . 9 (6): e100436. Бибкод : 2014PLoSO...9j0436D . doi : 10.1371/JOURNAL.PONE.0100436 . ПМК   4065097 . ПМИД   24949851 .
    69. ^ Костофф, Рональд Н.; Бриггс, Майкл Б.; Лайонс, Теренс Дж. (февраль 2008 г.). «Литературное открытие (LRD): потенциальные методы лечения рассеянного склероза». Технологическое прогнозирование и социальные изменения . 75 (2): 239–255. doi : 10.1016/j.techfore.2007.11.002 . ISSN   0040-1625 .
    70. ^ Христовский, Димитар; Б, Петерлин; С, Дзероски (01 января 2001 г.). «Система поддержки открытий на основе литературы и ее применение для идентификации генов болезней» . Слушания. Ежегодный симпозиум AMIA : 928. PMC   2243305 .
    71. ^ Саркар, Индра Нил; Агравал, Абха (2006). «Открытие кластеров генов на основе литературы с использованием филогенетических методов» . AMIA ... Материалы ежегодного симпозиума. Симпозиум АМИА . 2006 : 689–693. ISSN   1942-597Х . ПМК   1839645 . ПМИД   17238429 .
    72. ^ Алерс, Кэролайн Б.; Христовский, Димитр; Киликоглу, Халил; Риндфлеш, Томас К. (11 октября 2007 г.). «Использование парадигмы открытий, основанной на литературе, для исследования механизмов действия лекарств» . AMIA ... Материалы ежегодного симпозиума. Симпозиум АМИА . 2007 : 6–10. ISSN   1942-597Х . ПМЦ   2655783 . ПМИД   18693787 .
    73. ^ Шринивасан, Мифили; Блэкберн, Коринн; Мохамед, Мохамед; Сивагами, А.В.; Блюм, Дженис С. (14 мая 2015 г.). «Литературное открытие биомаркеров слюны для сахарного диабета 2 типа» . Биомаркерная информация . 10 :39–45. дои : 10.4137/BMI.S22177 . ПМК   4433061 . ПМИД   26005324 .
    74. ^ Малек, Скотт А.; Вэй, Пэн; Сюй, Хуа; Бернстам, Элмер В.; Минени, Сахити; Коэн, Тревор (01 января 2016 г.). «Литературное обнаружение искажений в наблюдательных клинических данных» . Материалы ежегодного симпозиума AMIA . 2016 : 1920–1929. ПМК   5333204 . ПМИД   28269951 .
    75. ^ Дай, Чжэньго; Ли, Цянь; Ян, Гуан; Ван, Йини; Лю, Ян; Чжэн, Чжилей; Ту, Инфэн; Ян, Шуан; Ю, Бо (11 июня 2019 г.). «Использование основанных на литературе открытий для идентификации генов-кандидатов, отвечающих за взаимодействие между инфарктом миокарда и депрессией» . BMC Медицинская генетика . 20 (1): 104. дои : 10.1186/S12881-019-0841-8 . ПМК   6560897 . ПМИД   31185929 .
    76. ^ Вос, Рейн; Аартс, Сил; Маллиген, Эрик М. ван; Метсемейкерс, Иов; Бокстел, Мартин П. ван; Верхей, Франс Р.Дж.; Аккер, Марьян ван ден (17 июня 2013 г.). «Обнаружение потенциально новых моделей мультиморбидности психиатрических и соматических заболеваний: изучение использования литературных открытий в исследованиях первичной медико-санитарной помощи» . Журнал Американской ассоциации медицинской информатики . 21 (1): 139–145. doi : 10.1136/AMIAJNL-2012-001448 . ПМЦ   3912726 . ПМИД   23775174 .
    77. ^ Костофф, Рональд Н.; Солка, Джеффри Л.; Рашенберг, Роберт Л.; Вятт, Джеффри А. (февраль 2008 г.). «Литературное открытие (LRD): очистка воды». Технологическое прогнозирование и социальные изменения . 75 (2): 256–275. doi : 10.1016/j.techfore.2007.11.009 . ISSN   0040-1625 .
    78. ^ Гордон, доктор медицины; Авад, Н.Ф. (2008), «Вершина айсберга: поиск инноваций у основания пирамиды», « Открытие на основе литературы » , Берлин, Гейдельберг: Springer Berlin Heidelberg, стр. 23–37, Bibcode : 2008lbd.. книга...23G , doi : 10.1007/978-3-540-68690-3_3 , ISBN  978-3-540-68685-9
    79. ^ Христовский, Димитр; Кастрин, Андрей; Риндфлеш, Томас К. (25 августа 2015 г.). «Рекомендации по междоменному сотрудничеству на основе семантики в науках о жизни». Материалы Международной конференции IEEE/ACM 2015 г. по достижениям в области анализа и майнинга социальных сетей, 2015 г. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: ACM. стр. 805–806. дои : 10.1145/2808797.2809300 . ISBN  9781450338547 . S2CID   8079114 .
    Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Literature-based_discovery&oldid=1221881459"
    Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
    Arc.Ask3.Ru
    Номер скриншота №: 688a1b97c64037e81aab71ade99945b9__1714651680
    URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/68/b9/688a1b97c64037e81aab71ade99945b9.html
    Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
    Literature-based discovery - Wikipedia
    Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)