ABSTRACT Ett centralt problem inom bioinformatik är hur man fångar information från den stora nuvarande vetenskapliga litteraturen i en form som lämpar sig för analys via dator. Vi tar upp det speciella fallet med information om protein-protein interaktioner, och visar att frekvensen av ord i Medline abstracts kan användas för att avgöra om ett givet papper diskuterar protein-protein interaktioner. För de dokument som är fast beslutna att diskutera detta ämne, kan relevant information fångas för databasen av interactive Proteins. Dessutom kan lämpliga genanmärkningar också fångas upp. Resultat: Vår Bayesian tillvägagångssätt poängsätter Medline abstracts för sannolikheten av att diskutera ämnet av intresse enligt frekvenserna av diskriminerande ord som finns i abstrakt. Mer än 80 diskriminerande ord (t.ex. Komplex, interaktion, tvåhybrid) fastställdes från en utbildning uppsättning 260 Medline abstracts motsvarande tidigare validerade poster i databasen av interactive Proteins. Med hjälp av dessa ord och en logsannolik poängfunktion identifierades 2000 Medline abstracts som beskriver interaktioner mellan jästproteiner. Detta tillvägagångssätt utgör nu grunden för den snabba expansionen av databasen över interaktiva proteiner. Kontaktuppgifter:
Marcotte m.fl. REF använde en logsannolik poängfunktion för att identifiera artiklar som diskuterade PPI.
Mining literature for protein-protein interactions
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}