Bakgrund: Sköldkörtelcancer är den vanligaste endokrina tumören med en stadig ökning av incidensen. Det klassificeras i flera histopatologiska subtyper med potentiellt distinkta molekylära mekanismer. Att identifiera de mest relevanta gener och biologiska vägar som rapporterats i sköldkörtelcancerlitteraturen är viktigt för att förstå sjukdomen och utveckla riktade terapier. Resultat: Vi utvecklade ett storskaligt textbrytningssystem för att generera en molekylär profilering av undertyper av sköldkörtelcancer. Systemet använder först en subtyp klassificeringsmetod för sköldkörtelcancer litteratur, som använder ett poängsättningsschema för att tilldela olika subtyper till artiklar. Vi utvärderade klassificeringsmetoden på en guldstandard härledd från PubMed Supplementary Concept annotations, uppnå en mikro-genomsnittlig F1-poäng på 85,9% för primära subtyper. Vi använde sedan subtyp klassificering resultat för att extrahera gener och vägar i samband med olika sköldkörtelcancer subtyper och framgångsrikt presenterade viktiga gener och vägar, inklusive några fall som saknas från nuvarande manuellt kommenterade databaser eller senaste översynsartiklar. Slutsatser: Identifiering av viktiga gener och vägar spelar en central roll för förståelsen av sköldkörtelcancerns molekylära biologi. En integrering av subtyp sammanhang kan tillåta prioriterad screening för diagnostiska biomarkörer och nya molekylära riktade terapier. Källkod som används för denna studie görs fritt tillgänglig på https:// github.com/chengkun-wu/GenesThyCan.
Vi har använt textbrytning för att konstruera en molekylär profilering (relaterade gener och vägar) av sköldkörtelcancer, klassificerad av vanliga subtyper REF.
Molecular profiling of thyroid cancer subtypes using large-scale text mining
{'venue': 'BMC Medical Genomics', 'journal': 'BMC Medical Genomics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology']}