Международный портфель исследований старения

Международный портфель исследований старения
Содержание
Описание	Некоммерческая система управления знаниями открытого доступа для исследований старения
Контакт
Авторы	Alexander Zhavoronkov , Charles Cantor , Konstantin Romantsov, Eli Mohamad, Zeljka Smit-McBride, Olga Koborova, Anton Kolesov, Varvara Konova, Kirill Alyavdin, Pavel Polyakov, Chris Smelick, David Asprey, Dmitry Ivanov, Grigory Vaigandt, Russell Han, Jane Yang, Vasilisa Rudneva, Valeriya Kolesnikova
Первичное цитирование	ПМИД 21799912
Дата выпуска	24 февраля 2011 г.
Доступ
Веб-сайт	http://www.agingportfolio.org/
Разнообразный
Лицензия	Лицензия Creative Commons с указанием авторства 3.0
Версия	бета

Международный портфель исследований старения ( IARP ) — это некоммерческая система управления знаниями с открытым доступом, включающая гранты , публикации, конференции в области естественных, социальных и поведенческих наук. В дополнение к расширенным инструментам поиска и визуального анализа тенденций система включает в себя каталог исследовательских проектов, классифицированных по категориям, связанным с исследованиями старения. Система использует алгоритмы автоматической классификации с элементами машинного обучения для отнесения исследовательских проектов к соответствующим категориям. Каталог курируют многие редакторы экспертных категорий и члены научно-консультативного совета. Председателем научно-консультативного совета является доктор Чарльз Кантор .

Фон

Исследования старения — это междисциплинарная область, охватывающая многие области естественных, социальных и поведенческих наук, и данные исследований широко разбросаны. Популярные ресурсы, такие как PubMed и Google Scholar, предоставляют доступ к историческим, а также новейшим научным рефератам и полнотекстовым публикациям. Однако существует немного ресурсов, которые включают международные базы данных научных публикаций, рефераты научных грантов и базы данных клинических испытаний.

Тезисы грантов обычно публикуются финансирующими организациями и предшествуют публикациям в рецензируемой литературе. Некоторые из экспериментов, описанных в тезисах грантов, терпят неудачу или не приводят к рецензируемым публикациям. Чтобы предотвратить дублирование и способствовать научному сотрудничеству, важно просмотреть всю доступную информацию о грантах по всему миру, чтобы узнать, финансируются ли аналогичные проекты.

База данных IARP объединяет информацию об исследовательских грантах, рецензируемых публикациях и выданных патентных заявках из различных источников. Кроме того, в базе данных используются гибкие механизмы классификации проектов и инструменты для анализа связей и тенденций проектов. Эта система позволяет ученым осуществлять поиск в централизованной базе данных проектов, классифицировать и категоризировать устаревшие проекты, а также анализировать аспекты финансирования в различных исследовательских дисциплинах. IARP призван обеспечить более эффективное распределение и приоритезацию ограниченного финансирования исследований, уменьшить дублирование проектов и улучшить научное сотрудничество, тем самым ускоряя научный и медицинский прогресс в быстро растущей области исследований.

Система IARP объединяет данные о грантах из многих источников, включая Национальные институты здравоохранения США (NIH) , Европейскую комиссию (EC) , Канадские институты медицинских исследований США , Национальный научный фонд , Австралийский национальный совет по здравоохранению и медицинскому здоровью , а также абстрактные данные публикаций через систему IARP . лицензия базы данных MEDLINE . В базе данных имеется возможность поиска, а результаты могут быть представлены в виде диаграмм и графиков для анализа тенденций. Одной из основных особенностей системы IARP является автоматическая и ручная классификация исследовательских проектов в структурированный каталог. Научно-консультативный совет IARP и редакторы категорий экспертов-волонтеров классифицируют проекты из базы данных по соответствующим категориям. Эти классифицированные вручную проекты становятся обучающими наборами для алгоритмов автоматической классификации с элементами машинного обучения. Система IARP является модульной и портативной и может использоваться в качестве платформы для разработки других систем управления знаниями для исследований старения.

Содержание

Международный портфель исследований старения (IARP) включает исторические данные о грантах Национальных институтов здравоохранения (NIH) , Европейской комиссии (EC) , NSF , канадских и австралийских исследовательских советов и многих других источников. Он также содержит рефераты статей MEDLINE по лицензии Национальной медицинской библиотеки.Команда волонтеров IARP работает напрямую с издательствами и регулярно обновляет базу данных либо автоматически, либо путем анализа данных, отправленных по почте на физическом носителе.

Характеристики

Простой поиск

Простой поиск в IARP можно выполнить, введя ключевые аспекты темы в окно поиска.

IARP транслирует эту первоначальную формулировку поиска и автоматически добавляет имена полей, логические операторы и значительно расширяет формулировку поиска, в частности, путем регулярного комбинирования (с использованием оператора OR) текстовых слов.

«Теория программируемого старения»

переводится как

(«Запрограммировано» ИЛИ «Теория» ИЛИ «Старение»)

Расширенный поиск

Расширенный поиск проектов позволяет пользователям ограничивать критерии поиска: от даты создания, механизма исследования и финансирования до конкретных проектов. Помимо описания, каждый исследовательский проект содержит конкретную информацию о финансирующей организации, организации-получателе и главном исследователе(ях) . Более того, он связывает текущий проект с другими аналогичными проектами и финансовыми механизмами.

Чтобы эффективно использовать функции расширенного поиска, пользователь должен обладать некоторыми знаниями в области исследования и использовать соответствующие и конкретные ключевые слова и ограничения. Форма позволяет пользователям указывать несколько значений для точного поиска данных.

[Ключевые слова] . Пользователи могут использовать логические операторы и маску для поиска информации в полях описания проекта и заголовка.

Примеры поисковых запросов:

'нерв*'

«ствол И клетка НЕ эмбриональный»

«накопление амилоида при болезни Альцгеймера»

[Области исследований] . Пользователи могут ограничить свой поиск, выбрав нужные области исследований в дереве категорий.

[Теории старения] . Пользователи могут выбрать несколько значений из списка теорий старения .

Кроме того, пользователи могут ограничить свой поиск:

Финансовые годы, номер проекта, главные исследователи , даты начала и окончания проекта, получатели и финансирующие организации, тип финансирования.

Тенденции и инструменты

Диаграмма и инструменты анализа тенденций — это набор инструментов для визуализации данных проекта в виде диаграмм, диаграмм и сравнительных таблиц. Интерфейс позволяет пользователям создавать двумерные диаграммы, сравнивающие финансирование исследований по годам, учреждениям, университетам, главным исследователям, регионам и категориям.

Сводная статистика

Представляет собой комплексный анализ данных, хранящихся в системе (полезно для понимания содержимого базы данных по общему количеству проектов). Отображает текущее состояние базы данных, подробно хранится в публикациях и проектах: общее, классифицированное, классифицированное вручную, классифицированное как устаревшее, неклассифицированное. Отображает 50 крупнейших активных завершенных проектов по общему объему финансирования, ведущие страны, штаты США, следователей, финансирующие органы и организации-получатели, а также по общему объему финансирования.

Другие инструменты

Система также включает в себя такие инструменты, как «Сборщик грантов», «Кто есть кто» и «Финансирующие организации», а также мероприятия и веб-трансляции по биотехнологиям, которые в настоящее время находятся на различных стадиях разработки. Цель этих инструментов — предоставить исследовательскому сообществу возможность идентифицировать организации, финансирующие аналогичные исследовательские проекты, определить возможных партнеров и найти конференцию, соответствующую их исследовательским интересам.

Классификация данных

Автоматическая классификация проектов

Автоматическая классификация проектов используется для идентификации проектов, связанных с исследованиями старения, в больших наборах данных и для классификации проектов в соответствующие семантические группы. В системе используются два алгоритма классификации с элементами машинного обучения: SVM машины опорных векторов и булев факторный анализ на основе рекуррентных нейронных сетей (BFA). ^[1]С 2014 года алгоритм SVM был модифицирован, чтобы облегчить классификацию по нескольким меткам не полностью размеченных наборов данных, где присутствует мало меток, назначенных экспертами IARP. Это позволило повысить точность классификации. ^[2]

Классификация проектов вручную

Поскольку существующие алгоритмы автоматической классификации ограничены и требуют, чтобы каждая категория имела относительно большие обучающие наборы, система в значительной степени полагается на ручную классификацию, выполняемую экспертными редакторами категорий. Административный интерфейс SAB и редактора категорий позволяет членам SAB , директорам институтов и руководителям лабораторий курировать категории верхнего уровня и делегировать управление категориями более низкого уровня аспирантам.

Связывание соответствующих грантов и публикаций

IARP имеет возможность автоматически идентифицировать связанные и похожие проекты в базе данных, используя алгоритм анализа тезисов проектов, патентов и публикаций. Этот тип расширенного анализа проектов потенциально поможет избежать дублирования проектов и избыточного финансирования аналогичных программ, а также выявит пробелы в знаниях для потенциального финансирования.

Другие ресурсы, использующие базу данных IARP

Проект FundingTrends позволяет осуществлять простой поиск по ключевым словам среди миллионов биомедицинских проектов, поддерживаемых крупными организациями, финансирующими исследования по всему миру. Затем он рассчитывает сумму финансирования за каждый год для проектов, содержащих ключевые слова.

Проект Aging.CC позволяет осуществлять простой поиск по ключевым словам среди миллионов биомедицинских проектов, поддерживаемых крупными организациями, финансирующими исследования по всему миру.

Отзывы

Международное портфолио исследований старения было рассмотрено редакцией журнала « Новости генной инженерии и биотехнологии» (GEN) и получило трехзвездочный рейтинг. ^[3]

См. также

Ссылки

^ Алексей Жаворонков; Чарльз Р. Кантор (22 июля 2011 г.). «Методы структурирования научных знаний из многих областей, связанных с исследованиями старения» . ПЛОС ОДИН . 6 (7): e22597. Бибкод : 2011PLoSO...622597Z . дои : 10.1371/journal.pone.0022597 . ПМК 3142169 . ПМИД 21799912 .
^ Anton Kolesov; Dmitry Kamyshenkov; Maria Litovchenko; Elena Smekalova; Alexey Golovizin; Alex Zhavoronkov (2014-01-23). "On Multilabel Classification Methods of Incompletely Labeled Biomedical Text Data" . Computational and Mathematical Methods in Medicine . 2014 : 781807. doi : 10.1155/2014/781807 . PMC 3920912 . PMID 24587817 .
^ ОБЩ (15 октября 2011 г.). «GEN Best Of The Web: 15 октября 2011 г. (Том 31, № 18)» . Новости генной инженерии и биотехнологии .

Внешние ссылки

[1] Алексей Жаворонков; Чарльз Р. Кантор (22 июля 2011 г.). «Методы структурирования научных знаний из многих областей, связанных с исследованиями старения» . ПЛОС ОДИН . 6 (7): e22597. Бибкод : 2011PLoSO...622597Z . дои : 10.1371/journal.pone.0022597 . ПМК 3142169 . ПМИД 21799912 .

[2] Anton Kolesov; Dmitry Kamyshenkov; Maria Litovchenko; Elena Smekalova; Alexey Golovizin; Alex Zhavoronkov (2014-01-23). "On Multilabel Classification Methods of Incompletely Labeled Biomedical Text Data" . Computational and Mathematical Methods in Medicine . 2014 : 781807. doi : 10.1155/2014/781807 . PMC 3920912 . PMID 24587817 .

[3] ОБЩ (15 октября 2011 г.). «GEN Best Of The Web: 15 октября 2011 г. (Том 31, № 18)» . Новости генной инженерии и биотехнологии .

[1]

[2]

[3]