Textutvinning är en flexibel teknik som kan tillämpas på många olika uppgifter inom biologi och medicin. Vi presenterar ett system för att extrahera sjukdomsgener från biomedicinska abstracts. Systemet består av en mycket effektiv ordboksbaserad tagger för namngivna enhetsigenkänning av mänskliga gener och sjukdomar, som vi kombinerar med ett poängsättningssystem som tar hänsyn till samtidiga förekomster både inom och mellan meningar. Vi visar att detta tillvägagångssätt kan utvinna hälften av alla manuellt botade föreningar med en falsk positiv frekvens på endast 0,16 procent. Icke desto mindre bör textbrytning inte stå ensam, utan kombineras med andra typer av bevis. Därför har vi utvecklat DISEAS-resursen, som integrerar resultaten från textbrytning med manuellt botade sjukdomsgener, cancermutationsdata och genomomfattande associationsstudier från befintliga databaser. Disease-resursen är tillgänglig via ett användarvänligt webbgränssnitt på http://diseases.jensenlab.org/, där mjukvaran och alla föreningar också är fritt tillgängliga för nedladdning.
Pletscher-Frankild, Sune, et al., introducerade en ordboksbaserad tagger i kombination med co-occurence scoring och släpptes som DISEAS resurs, genom att integrera text mining tillsammans med genom-omfattande associationsstudier och cancermutationsdata REF.
DISEASES: Text mining and data integration of disease–gene associations
{'venue': None, 'journal': 'bioRxiv', 'mag_field_of_study': ['Biology']}