Bakgrund: Volymen av biomedicinsk litteratur och dess underliggande kunskapsbas växer snabbt, vilket gör den bortom en enda människas förmåga att läsa igenom all litteratur. Flera automatiserade metoder har utvecklats för att hjälpa till att förstå detta dilemma. Den aktuella studien rapporterar om resultaten av en text mining approach för att extrahera geninteraktioner från datalager av publicerade experimentella resultat som sedan används för att jämföra ett interaktionsnätverk i samband med glaukom. Såvitt vi vet finns det ännu inget nätverk av glaukominteraktioner som enbart härrör från textbrytningsmetoder. Förekomsten av ett sådant nätverk skulle kunna ge en användbar sammanfattande kunskapsbas för att komplettera andra former av klinisk information som rör denna sjukdom. Resultat: En glaukom corpus byggdes från PubMed Central och en text mining approach tillämpades för att extrahera gener och deras relationer från denna corpus. De extraherade sambanden mellan gener kontrollerades med hjälp av referensinteraktionsdatabaser och klassificerades allmänt som kända eller nya relationer. De extraherade generna och relationerna användes sedan för att konstruera ett nätverk av glaukominteraktioner. Analysen av det resulterande nätet visade att det har karaktären av ett litet globalt interaktionsnätverk. Vår analys visade förekomsten av sju glaukom kopplade gener som definierade nätverket modularitet. Ett webbaserat system för att bläddra och visualisera de extraherade glaukomrelaterade interaktionsnätverken görs tillgängligt på http://neurogene.spd.louisville.edu/GlaucomaINViewer/Form1.aspx.
REF presenterar också uppbyggnaden av ett interaktionsnätverk från textutvinning, men de använder referensdatabaser för interaktion för att klassificera de extraherade relationerna i termer av giltighet och kunskapsnyhet.
Building a glaucoma interaction network using a text mining approach