Här utforskar vi gruvdata om genuttryck från den biomedicinska litteraturen och presenterar Gene Expression Text Miner (GETM), ett verktyg för att extrahera information om uttryck av gener och deras anatomiska platser från text. Förutsatt med erkända gen nämner, GETM identifierar omnämnanden av anatomiska platser och cellinjer, och extraherar text passager där författare diskuterar uttrycket av en viss gen i specifika anatomiska platser eller cellinjer. Detta möjliggör automatisk konstruktion av uttryck profiler för både gener och anatomiska platser. Utvärderad mot en manuellt förlängd version av BioNLP '09 corpus, GETM uppnått precision och återkalla nivåer på 58,8% respektive 23,8%. Tillämpning av GETM på MEDLINE och PubMed Central gav över 700 000 genuttryck nämner. Denna datauppsättning kan ställas genom ett webbgränssnitt, och bör visa sig användbar inte bara för forskare som är intresserade av utvecklingsreglering av specifika gener av intresse, men också för databaskuratorer som syftar till att skapa strukturerade arkiv av genuttrycksinformation. Det sammanställda verktyget, dess källkod, det manuellt kommenterade utvärderingskortet och ett gränssnitt för sökfrågor till datamängden som extraherats från MEDLINE och PubMed Central finns på http://getmproject.sourceforge.net/.
I en studie av Gerner et al. REF, genuttrycksinformation och anatomiska platser extraherades genom att tillämpa en regelbaserad genuttryck text miner till cirka 7.000 PubMed Central artiklar.
An Exploration of Mining Gene Expression Mentions and Their Anatomical Locations from Biomedical Text
{'venue': 'Proceedings of the 2010 Workshop on Biomedical Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}