Funktionella karakteriseringar av tusentals genprodukter från många arter beskrivs i den publicerade litteraturen. Dessa diskussioner är ytterst värdefulla för att karakterisera funktionerna inte bara hos dessa genprodukter, utan också hos deras homologer i andra organismer. Gene Ontology (GO) är ett försök att skapa en kontrollerad terminologi för märkning av genfunktioner på ett mer exakt, pålitligt, datorläsbart sätt. För närvarande utförs de bästa annoteringarna av genfunktionen med GO av högt utbildade biologer som läser litteraturen och väljer lämpliga koder. I denna studie undersökte vi möjligheten att statistiska metoder för bearbetning av naturligt språk kan användas för att tilldela GO-koder. Vi jämförde tre dokumentklassificeringsmetoder (maximal entropimodellering, naiv Bayes klassificering, och närmaste granne klassificering) med problemet med att koppla en uppsättning GO-koder (för biologisk process) till litteratur abstracts och därmed till de gener som är förknippade med abstracts. Vi visade att maximal entropi modellering överträffar de andra metoderna och uppnår en noggrannhet på 72% när man fastställer den funktion som diskuteras inom ett abstrakt. Den maximala entropimetoden ger säkerhetsåtgärder som korrelerar väl med prestanda. Vi drar slutsatsen att statistiska metoder kan användas för att tilldela GO-koder och kan vara användbara för den svåra uppgiften att omplacera när terminologistandarder utvecklas över tiden.
Raychaudhuri m.fl. I REF föreslogs en metod för behandling av naturligt språk för att automatiskt extrahera genfunktionsföreningar ur litteraturen abstracts.
Associating Genes with Gene Ontology Codes Using a Maximum Entropy Analysis of Biomedical Literature
{'venue': 'Genome research', 'journal': 'Genome research', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology']}