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【中文期刊】 Muhammad Azam Yibo Chen  等 《定量生物学（英文版）》 2024年12卷4期 360-374页

【摘要】 Understanding complex biological pathways,including gene-gene in-teractions and gene regulatory networks,is critical for...

【关键词】 biomedical text mining； gene-gene interaction； KEGG pathway；

【中文期刊】 Honglin Zu Likun Hou  等 《中国医学科学杂志（英文版）》 2021年36卷1期 50-56页 MEDLINEISTICCSCDCABP

【摘要】 Objective To explore the candidate genes that play significant roles in the interconnection between abdominal aortic ane...

【关键词】 abdominal aortic aneurysm； diabetes mellitus； Biomedical Discovery Support System；

【中文期刊】 侯丽 吴萌  等 《医学信息学杂志》 2017年38卷5期 74-79页 ISTICCA

【摘要】 以2015-2016年两届国际生物医学审编会议上领域专家讨论的报告和会议论文集,以及PubMedCentral中近5年来有关Biocuration和Data Biocuration的研究文献为数据源,采用内容分析法对生物医学科学数据审编的研...

【关键词】 生物医学数据； 数据审编； 生物医学文本挖掘；

【中文期刊】 朱祥 张云秋  等 《中华医学图书情报杂志》 2015年24卷10期 28-32页 ISTICCA

【摘要】 利用COREMINE Medical寻找与白血病相关的基因,确定关系最为密切的5种基因,再通过生物医学文本挖掘工具Chilibot对从PubMed中所获相关文献的摘要进行分析,通过对相互作用的深入分析,发现了白血病和基因的相互作用关系.

【关键词】 生物医学文本挖掘； 白血病； 基因；

【中文期刊】 杨春媛 李满生  等 《军事医学》 2015年2期 111-116页 ISTICCSCDCA

【摘要】 目的：中国是多种常见肝病的高发国家，肝脏疾病的研究对提高防治水平，保障人民健康有着重要的意义。为了全面收集、整理、共享和分析分散于现有数据库和文献资料中的肝脏生理病理学知识，该研究构建了人类肝脏疾病本体HuLDO并展开多方面应用。方法 Hu...

【关键词】 生物医学本体； 肝脏疾病； 数据库构建；

【中文期刊】 翟兴 唐燕  等 《现代生物医学进展》 2015年15卷8期 1534-1539页 ISTICCA

【摘要】 目的:近年来,随着生物医学领域文献数量的急骤增长,大量隐含的规律和新知被掩埋在浩如烟海的文献之中,而将文本挖掘技术应用于生物医学领域则可以对海量生物医学文献数据进行整合、分析,从而获得有价值的信息,提高人们对生物医学现象的认识.本文就我国近...

【关键词】 文本挖掘； 生物医学； 发展趋势；

【中文期刊】 史航 高雯珺  等 《中华医学图书情报杂志》 2016年2期 27-33页 ISTICCA

【摘要】 为了解生物医学文本挖掘的研究现状和评估未来的发展方向，以美国国立图书馆 PubMed中收录的2000年1月－2015年3月发表的生物医学文本挖掘研究文献记录为样本来源，提取文献记录的主要主题词进行频次统计后截取高频主题词，形成高频主题词－论...

【关键词】 文本挖掘； 生物医学研究； 研究热点；

【外文期刊】 Michael Simmons ; Ayush Singhal ; 等 《Advances in Experimental Medicine and Biology》 2016年939卷 139-166页 SCIEMEDLINE

【关键词】 Precision medicine; Text mining; Genotype;

【外文期刊】 Fleuren, Wilco W. M. ; Alkema, Wynand ; 《Methods: A Companion to Methods in Enzymology》 2015年74卷 97-106页 SCISCIEMEDLINE

【关键词】 Text mining; Ontology; Natural language processing;

【外文期刊】 CLAUDIU MIH?IL? ; SOPHIA ANANIADOU ; 《Journal of Bioinformatics and Computational Biology》 2013年11卷6期 1343008-1-1343008-15页 MEDLINE

【关键词】 Discourse analysis; causality; text mining;