Motivering: Erkännandet och normaliseringen av cellinjenamn i text är en viktig uppgift inom biomedicinsk textutvinningsforskning, och underlättar till exempel identifieringen av syntetiskt dödliga gener från litteraturen. Även om flera verktyg tidigare har utvecklats för att ta itu med cellinjeigenkänning, är det oklart om tillgängliga system kan prestera tillräckligt bra i realistiska och breda täckningsprogram som att extrahera syntetiskt dödliga gener från cancerlitteraturen. I denna studie, vi ser över celllinjen namnigenkänning uppgift, utvärdera både tillgängliga system och nyligen införda metoder på olika resurser för att få en tillförlitlig tagger som inte är knuten till någon specifik underdomän. Till stöd för denna uppgift introducerar vi två textsamlingar manuellt annoterade för cellinjenamn: den breda coverage corpus Gellus och CLL, en fokuserad måldomän corpus. Resultat: Vi finner att den bästa prestandan uppnås med hjälp av NERsuite, ett maskininlärningssystem baserat på villkorliga Random Fields, tränad på Gellus corpus och stöds med en ordbok av cellinjenamn. Systemet uppnår en F-poäng på 88,46 % på testuppsättningen Gellus och 85,98 % på den oberoende kommenterade KLL corpus. Den tillämpades vidare i stor skala till 24 302 102 oannoterade artiklar, vilket resulterade i identifiering av 5 181 342 cellinjer, normaliserade till 11 755 unika cellinjedatabasidentifierare. Tillgänglighet och genomförande: De manuellt kommenterade dataseten, cellinjelexikonet, härledda corpora-modeller, NERsuite-modeller och resultaten av den storskaliga körningen på oannoterade texter finns tillgängliga under öppna licenser på http://turkund.github.io/Cell-line-erkännande/.
Suwias m.fl. REF använde ett CRF-baserat maskininlärningssystem som heter Nersuite för att uppnå en F-poäng på 88,46 % på Gellus corpus.
Cell line name recognition in support of the identification of synthetic lethality in cancer from text