Abstract Textbrytningsmetoder har bidragit avsevärt till vår förmåga att utvinna biologisk kunskap ur litteraturen. På senare tid har området systembiologi börjat modellera och simulera metaboliska nätverk, vilket kräver kunskap om den uppsättning molekyler som är inblandade. Medan genomik och proteomik teknologier kan leverera den makromolekylära dellistan, är metaboliterna mindre lätt att montera. De flesta metaboliter är kända och rapporteras genom den vetenskapliga litteraturen, snarare än genom storskaliga experimentella undersökningar. Därför är det viktigt att få tillbaka dem från litteraturen. Här presenterar vi ett nytt verktyg för att automatiskt identifiera metabolitnamn i litteraturen, och associera strukturer där det är möjligt, för att definiera den rapporterade jästmetabolomen. Med tiofaldig korsvalidering på en manuellt kommenterad corpus genererar vårt igenkänningsverktyg en f-score på 78.49 (precision på 83.02) och visar större lämplighet för att identifiera metabolitnamn än andra befintliga igenkänningsverktyg för allmänna kemiska molekyler. metabolitigenkänningsverktyget har applicerats på litteraturen som täcker en viktig modellorganism, jästen Saccharomyces cerevisiae, för att definiera dess rapporterade metabolism. Genom koppling till ChemSpider, en viktig kemisk databas, har vi identifierat strukturer för en stor del av den rapporterade metabolomen och, där strukturidentifieringen misslyckas, kunnat föreslå förlängningar till ChemSpider. Våra manuellt kommenterade guldstandarddata på 296 abstracts finns som tilläggsmaterial. Metabolitnamn och, i förekommande fall, strukturer finns också som tilläggsmaterial.
Samma metod har anpassats för att identifiera metaboliter (med hjälp av ordboken ChemSpider) och uppnå en F-poäng på 78,49 % (precision på 83,02 %) REF.
Mining metabolites: extracting the yeast metabolome from the literature
{'venue': 'Metabolomics', 'journal': 'Metabolomics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology']}