Bakgrund: Den nuvarande biomedicinska forskningen måste dra nytta av och utnyttja den stora mängd information som rapporteras i vetenskapliga publikationer. Automatiserade metoder för textutvinning, särskilt sådana som syftar till att hitta relationer mellan enheter, är avgörande för att identifiera användbar kunskap från fria textarkiv. Vi presenterar BeFree-systemet som syftar till att identifiera relationer mellan biomedicinska enheter med ett särskilt fokus på gener och tillhörande sjukdomar. Resultat: Genom att utnyttja morfosyntaktisk information av texten, BeFree kan identifiera gensjukdom, drog-sjukdom och narkotika-målkopplingar med state-of-the-art prestanda. Tillämpningen av BeFree till verkliga scenarier visar dess effektivitet i att extrahera information som är relevant för translationell forskning. Vi visar värdet av de gensjukdomar associationer som utvinns av BeFree genom ett antal analyser och integration med andra datakällor. BeFree lyckas identifiera gener som förknippas med en stor orsak till sjuklighet över hela världen, depression, som inte finns i andra offentliga resurser. Dessutom gav storskalig utvinning och analys av gensjukdomsföreningar, och integration med aktuell biomedicinsk kunskap, intressanta insikter om vilken typ av information som finns i litteraturen, och ökade utmaningar när det gäller dataprioritering och kuration. Vi fann att endast en liten del av de gensjukdomar föreningar som upptäckts genom att använda BeFree samlas i expert-curated databaser. Därför finns det ett trängande behov av att hitta alternativa strategier för manuell kurering, för att granska, prioritera och kurera text-mining data och införliva den i domänspecifika databaser. Vi presenterar vår strategi för dataprioritering och diskuterar dess konsekvenser för att stödja biomedicinsk forskning och tillämpningar. Slutsatser: BeFree är en ny text gruvsystem som fungerar konkurrenskraftigt för identifiering av gen-sjukdom, drog-sjukdom och läkemedels-målföreningar. Våra analyser visar att gruvdrift endast en liten del av MEDLINE resulterar i en stor datauppsättning av gensjukdomsföreningar, och endast en liten del av denna datauppsättning registreras faktiskt i kurerade resurser (2 %), vilket ger upphov till flera frågor om dataprioritering och kuration. Vi föreslår att gemensam analys av textminerade data med data curated av experter framstår som en lämplig metod för att både bedöma datakvalitet och lyfta fram ny och intressant information.
De använde morpho-syntactic funktioner i text tillsammans med beroende kärna och rapporterade verkliga fall scenarier och diskuterade dess tillämpning i translationell forskning REF.
Extraction of relations between genes and diseases from text and large-scale data analysis: implications for translational research
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}