Motivering: En komplett samling av gengeninteraktioner är nyckeln till förståelse för cellulära processer, mänsklig sjukdom och läkemedelsrespons. Dessa gengeninteraktioner inkluderar både proteinproteininteraktioner och transkriptionsfaktorinteraktioner. Majoriteten av kända interaktioner återfinns i den biomedicinska litteraturen. Interaktionsdatabaser, såsom BioGRID och ChEA, kommentera dessa gen-gen växelverkan; dock, kuration blir svårt när litteraturen växer exponentiellt. DeepDive är ett utbildat system för att extrahera information från en mängd olika källor, inklusive text. I detta arbete använde vi DeepDive för att extrahera både protein-protein och transkriptionsfaktor interaktioner från över 100 000 fulltext PLOS artiklar. Metoder: Vi byggde en extractor för gen-gen växelverkan som identifierade kandidatgen-gen relationer inom en inmatning mening. För varje kandidat relation, DeepDive beräknade en sannolikhet att förhållandet var en korrekt interaktion. Vi utvärderade detta system mot databasen av interactive Proteins och mot slumpmässigt curated extraktioner. Resultat: Vårt system uppnådde 76% precision och 49% recall i att extrahera direkta och indirekta interaktioner som involverar gensymboler co-inccurring i en mening. För slumpmässigt kurerade extraktioner uppnådde systemet mellan 62 % och 83 % precision baserat på direkta eller indirekta interaktioner, samt precision på meningsnivå och dokumentnivå. Sammantaget extraherade vårt system 3356 unika genpar med 724 funktioner från över 100 000 fulltextartiklar.
På senare år har Mallory et al. REF curated en databas av gen-gen växelverkan.
Large-scale extraction of gene interactions from full-text literature using DeepDive
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}