En grundläggande uppgift för farmakogenetiken är att samla in och klassificera relationer mellan gener och läkemedel. För närvarande har dessa användbara uppgifter inte aggregerats i någon databas och är fortfarande spridda över hela den publicerade litteraturen. Även om det finns ansträngningar för att samla in denna information manuellt, de begränsas av storleken på den publicerade litteraturen om gen-läkemedel relationer. Därför undersökte vi beräkningsmetoder för att extrahera och karakterisera farmakogenetiska relationer mellan gener och läkemedel ur litteraturen. Vi utvärderade först effektiviteten av co-occurence-metoden för att identifiera relaterade gener och läkemedel. Vi använde sedan övervakade maskininlärningsalgoritmer för att klassificera sambanden mellan gener och läkemedel från Farmakogenetik och Farmakogenomik Knowledge Base (PharmGKB) i fem kategorier som har definierats av aktiva farmakogenetiska forskare som relevanta för deras arbete. Den slutliga co-occurrence algoritmen kunde extrahera 78% av de relaterade gener och läkemedel som publicerades i en översiktsartikel från litteraturen. Vår algoritm klassificerade därefter sambanden mellan gener och läkemedel från PharmGKB i fem kategorier med 74% noggrannhet. Vi har gjort uppgifterna tillgängliga på en kompletterande webbplats på http://bionlp.stanford.edu/genedrug/ Gene-drug relations kan noggrant extraheras ur text och klassificeras i kategorier. Även om de relationer som vi har identifierat inte fångar de detaljer och fina distinktioner som ofta görs i litteraturen, kommer dessa metoder att hjälpa forskare att spåra den ständigt växande litteraturen och skapa informationsresurser för att stödja framtida upptäckter.
REF identifierade också relaterade gener och läkemedel baserade på deras samtidiga förekomst i titlar och abstracts av publikationer i Medline.
Extracting and characterizing gene-drug relationships from the literature.
{'venue': 'Pharmacogenetics', 'journal': 'Pharmacogenetics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}