ABSTRACT En stor utmaning i tolkningen av höggenomgångsdata är att förstå de funktionella sambanden mellan gener. Tidigare har flera metoder beskrivits för att extrahera genrelationer från olika biologiska databaser med termmatchningsmetoder. Det behövs dock mer flexibla automatiserade metoder för att identifiera funktionella samband (både explicita och implicita) mellan gener från den biomedicinska litteraturen. I denna studie undersökte vi nyttan av Latent Semantic Indexing (LSI), en vektorrymdsmodell för informationssökning, för att automatiskt identifiera begreppsmässiga genrelationer från titlar och abstracts i MEDLINE-citeringar. Resultat: Vi fann att LSI identifierade gen-till-gen och nyckelord-till-gen förhållanden med hög genomsnittlig precision. Dessutom identifierade LSI implicita genrelationer baserade på ordanvändningsmönster i genens abstrakta dokument. Slutligen visar vi här att parvisa avstånd som härrör från vektorvinklarna i gen abstrakta dokument effektivt kan användas för att funktionellt gruppera gener genom hierarkisk klusterbildning. Våra resultat ger belägg för att LSI är en robust automatiserad metod för att belysa både kända (explicit) och okända (implicit) genrelationer från den biomedicinska litteraturen. Dessa funktioner gör LSI särskilt användbart för analys av nya associationer som upptäckts i genomiska experiment. Tillgänglighet: Den 50-gene dokumentsamling som används i denna studie kan bli interaktivt frågad på
LSI användes också för att identifiera samband mellan gener genom att skapa ett vektorutrymme av gener och MEDLINE abstracts REF.
Gene clustering by Latent Semantic Indexing of MEDLINE abstracts
{'venue': 'BIOINFORMATICS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}