Bakgrund: En Gene Reference Into Function (Generif) beskriver nya funktioner hos gener. GeneRIFs är tillgängliga från National Center for Biotechnology Information (NCBI) Gene databas. GeneRIF indexering utförs manuellt, och avsikten med vårt arbete är att tillhandahålla metoder för att stödja skapandet av GeneRIF poster. Skapandet av GeneRIF-poster innebär identifiering av de gener som nämns i MEDLINE®-citeringar och de meningar som beskriver en ny funktion. Vi har jämfört flera inlärningsalgoritmer och flera funktioner extraherade eller härledda från MEDLINE meningar för att avgöra om en mening ska väljas för GeneRIF indexering. Funktionerna härleds från meningarna eller med hjälp av mekanismer för att öka den information som tillhandahålls av dem: tilldela en diskursetikett med hjälp av en tidigare tränad modell, till exempel. Vi visar att maskininlärning med specifika funktionskombinationer ger resultat nära en av annoterarna. Vi har utvärderat olika funktionsuppsättningar och inlärningsalgoritmer. I synnerhet, Naïve Bayes uppnå bättre prestanda med ett urval av funktioner som liknar en som används i relaterade arbete, som beaktar platsen för meningen, diskursen i meningen och den funktionella terminologin i den. Slutsatser: Den nuvarande prestandan är på en nivå som liknar mänsklig annotation och det visar att maskininlärning kan användas för att automatisera uppgiften meningsval för GeneRIF annotation. De nuvarande experimenten är begränsade till den mänskliga arten. Vi skulle vilja se hur metoden kan utvidgas till andra arter, särskilt normaliseringen av genen som nämns i andra arter.
Nyligen beskrev REF ett system för att indexera Gene Reference Into Function (Generif) meningar som visar nya funktioner hos gener som nämns i Medline.
GeneRIF indexing: sentence selection based on machine learning
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}