Bakgrund: BRENDA (BRaunschweig ENzyme DAtabase, http://www.brenda-enzymes.org) är en viktig resurs för enzymrelaterad information. Först och främst, det ger data som är manuellt curated från primärlitteraturen. DRENDA (Disease RElated ENzyme information DAtabase) kompletterar BRENDA med fokus på automatisk sökning och kategorisering av enzym- och sjukdomsrelaterade information från titel och abstracts av primära publikationer. I ett tvåstegsförfarande DRENDA använder sig av textbrytning och maskininlärningsmetoder. Resultat: För närvarande uppdateras referenser till enzym och sjukdom två gånger per år som en del av standarduppdateringen av BRENDA. 910 897 relationer av EG-nummer och sjukdomar extraherades från titlar eller abstracts och ingår i den andra utgåvan 2010. Enzymet och sjukdomsenhetsigenkänningen har framgångsrikt förbättrats genom en ytterligare relationsklassificering via maskininlärning. Klassificeringssteget har utvärderats genom en 5-faldig korsvalidering och uppnår en F1-poäng mellan 0,802 ± 0,032 och 0,738 ± 0,033 beroende på kategorier och förbehandlingsförfaranden. I det slutliga DRENDA-innehållet når varje kategori en klassificeringsspecifikitet på minst 96,7% och en precision som varierar från 86-98% i den högsta konfidensnivån, och 64-83% för den minsta konfidensnivån i samband med högre recall. Slutsatser: Den DRENDA processkedjeanalyser PubMed, lokaliserar referenser med sjukdomsrelaterad information om enzymer och kategoriserar sitt fokus enligt kategorierna kausal interaktion, terapeutisk tillämpning, diagnostisk användning och pågående forskning. Kategoriseringen ger ett intryck på fokus på de lokaliserade referenserna. Förhållandet kategorisering kan således underlätta orientering inom det snabbt växande antalet referenser med påverkan på sjukdomar och enzymer. DRENDA-informationen finns som ytterligare information i BRENDA.
Sohngen m.fl. utvärderade prestandan hos DRENDA text-mining system, som hämtar enzymrelaterad information om sjukdomar REF.
Development of a classification scheme for disease-related enzyme information
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}