Motivering. Den levande cellen är en komplex maskin, som beror på att dess många delar, inklusive proteiner, fungerar korrekt. Att förstå proteinfunktioner och hur de modifierar och reglerar varandra är nästa stora utmaning för livsvetenskapsforskare. Den samlade kunskapen om proteinfunktioner och proteinvägar är spridda över ett stort antal publikationer i vetenskapliga tidskrifter. Att föra samman relevant information blir en flaskhals i en forsknings- och upptäcktsprocess. Volymen av sådan information växer exponentiellt, vilket gör manuell kuration opraktisk. Som ett praktiskt alternativ skulle automatiserade verktyg för litteraturbearbetning kunna användas för att extrahera och organisera biologiska data till en kunskapsbas, vilket gör det möjligt för dataanalys och datautvinning. Resultat. Vi presenterar MedScan, ett helt automatiserat NLP-baserat system för informationsutvinning. Vi har använt MedScan för att extrahera 2976 interaktioner mellan mänskliga proteiner från MedLINE abstracts daterade efter 1988. Exaktheten i den extraherade informationen konstaterades vara 91 %. Jämförelse med befintliga databaser för proteininteraktion BIND och DIP visade att 96% av extraherad information är ny. Återkallelsefrekvensen för MedScan konstaterades vara 21 %. Ytterligare experiment med MedScan tyder på att MEDLINE är en unik källa till olika proteinfunktionsinformation, som kan extraheras på ett helt automatiserat sätt med en ganska hög precision. Ytterligare riktlinjer för teknikförbättringen i MedScan diskuteras.
En annan studie som använder fullsentence tolkning för att extrahera mänskliga proteininteraktioner är REF.
Extracting human protein interactions from MEDLINE using a full-sentence parser
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}