Bakgrund: Framsteg inom bioteknik och höggenomströmningsmetoder för genanalys har bidragit till en exponentiell ökning av antalet vetenskapliga publikationer inom dessa studieområden. Även om en stor del av de data och resultat som beskrivs i dessa artiklar skrivs in och kommenteras i de olika befintliga biomedicinska databaserna, är den vetenskapliga litteraturen fortfarande den största informationskällan. Det finns därför ett växande behov av verktyg för textutvinning och informationssökning för att hjälpa forskare att hitta relevanta artiklar för sina studier. För att ta itu med detta har flera verktyg föreslagits för att tillhandahålla alternativa lösningar för specifika användarkrav. Resultat: I denna uppsats presenteras QuExT, ett nytt PubMed-baserat dokumentsöknings- och prioriteringsverktyg som, från en given lista med gener, söker efter de mest relevanta resultaten från litteraturen. QuExT följer en konceptorienterad frågeexpansionsmetod för att hitta dokument som innehåller begrepp relaterade till generna i användarinmatningen, såsom protein- och vägnamn. De hämtade dokumenten rankas enligt användardefinierbara vikter som tilldelas varje konceptklass. Genom att ändra dessa vikter kan användarna ändra rangordningen av resultaten för att fokusera på dokument som handlar om ett specifikt koncept. Metodens prestanda utvärderades med hjälp av data från 2004 TREC genomics track, vilket ger en genomsnittlig genomsnittlig precision på 0,425, med ett genomsnitt på 4,8 respektive 31,3 relevanta dokument inom topp 10 respektive 100 återvunna abstracts. QuExT implementerar ett konceptbaserat system för frågeexpansion som utnyttjar genrelaterad information om en mängd olika biologiska resurser. Den största fördelen med systemet är att ge användaren kontroll över rangordningen av resultaten genom ett enkelt viktningssystem. Med hjälp av detta tillvägagångssätt kan forskare utan ansträngning utforska litteraturen om en grupp gener och fokusera på de olika aspekterna av dessa gener. Framsteg inom biotekniken, tillsammans med den utbredda användningen av höggenomströmningsmetoder för genanalys, har bidragit till att flytta fokus på biologisk forskning från specifika gener och proteiner till en mer systemisk analys av det underliggande biologiska problemet. Forskare står nu inför det ökande behovet av att planera sina experiment och analysera de resulterande datamängderna med tanke på den snabbt växande biomedicinska information som finns tillgänglig [1, 2]. Även om mycket av denna kunskap kommenteras i de olika befintliga biomedicinska databaserna är det en svår uppgift att hålla dessa uppdaterade på grund av den snabba uppkomsten av nya resultat och den exponentiella ökningen av publicerade artiklar. Därför är många relevanta forskningsresultat fortfarande bifogade eftersom
Matos m.fl. REF utvecklade ett dokumentsöknings- och prioriteringsverktyg med konceptorienterad frågeexpansion för att få dokument med avseende på relaterade begrepp.
Concept-based query expansion for retrieving gene related publications from MEDLINE
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}