文本挖掘在生物医学领域中的应用文献计量学分析

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。本文就我国近十年来文本挖掘技术在生物医学领域的应用现状进行文献计量学分析,旨在为我国科研工作者对该领域的进一步研究提供参考。方法:对国内正式发表的生物医学领域文本挖掘相关文献进行检索和筛选,分别从年度变化、地区分布、研究机构、期刊来源、研究领域等方面进行分析。结果:国内生物医学文本挖掘文献总量呈上升趋势,主要集中在挖掘算法的研究和文本挖掘技术在中医药及系统生物学领域的应用方面;北京、上海、广东等地的研究处于领先地位。结论:相比其他较为成熟的研究课题来说,目前文本挖掘技术在生物医学中的应用在国内还属于一个比较新的研究领域,但国内对该领域的认识正不断提高、研究正不断深入,初步形成了一批在该领域的核心研究地区、核心研究机构和核心研究领域,而对其进一步的研究,必将为生物医学领域的发展注入新的活力。     

基于机器学习的蛋白质相互作用文献挖掘方法研究进展

蛋白质相互作用是生物体内一类极其重要的分子活动.自动挖掘、整合生物文献中的蛋白质相互作用有助于生物学的研究,获得了人们的广泛关注,成为生物文献挖掘领域的重要任务之一.目前,基于机器学习的蛋白质相互作用挖掘方法已经取得了很大进步,对该领域的进展进行归纳总结将有助于方法的进一步优化和应用.本文在对机器学习方法构建流程介绍的基础上,进一步从机器学习的分类器、学习特征、方法评估以及挖掘系统4个方面对蛋白质相互作用文献挖掘进行系统总结,并探讨了其发展前景.     

文本挖掘技术在整合蛋白与疾病关系资源中的应用

为了整合文献中大量的人类蛋白质与疾病相互关系的信息,通过文本挖掘和通路分析的方法从PubMed中的摘要提取出对应关系后,利用KEGG中的通路信息构建出人类蛋白质和疾病相互的一个网络效应,并构建了查询数据库,用户可以根据蛋白质名称、疾病名称、通路名称来进行多方面的查询。     

一种基于MeSH主题词的临床-组学关系挖掘方法

癌症的发生发展与机体内基因的改变有密切联系,在临床上表现为症状或检测指标的异常.通过挖掘分析临床表现与基因改变之间的关系,可为癌症早期诊断和精准治疗提供临床决策支持.从文献数据出发,利用结论性数据挖掘基因与临床表现的关系具有重要意义.本文提出一种基于医学主题词(Medical Subject Headings,Me SH)的生物医学实体关系挖掘方法.该方法利用PubMed中提供的文献信息,借用向量空间模型思想,使用MeSH主题词矢量表达待研究实体,引入文献相互引用因素对结果进行修正,将关系挖掘转化为矢量间的数学运算,实现定量分析.本文将该方法应用于结直肠癌临床表现和基因关系的研究中,得到与结直肠癌相关的203个基因和对应的临床-基因462个关系.通过结合使用基因功能和通路分析工具g:Profiler和KEGG等,对结果进行分析验证.结果表明,基于MeSH主题词的文献挖掘方法,避免传统"共现"方法对发现潜在关系的限制和复杂语义分析带来的大量计算,为生物实体之间潜在关系的挖掘提供一种新的思路和方法.     

蛋白质- 配体相互作用信息数据库研究进展

研究蛋白质和配体相互作用的结构和亲和力,不仅有助于了解蛋白质的功能,而且对药物研发以及药物作用机制的研究,也具有十 分重要的意义。目前,人们通过人工检索和半自动检索的方式,从文献和蛋白质数据库（Protein Data Bank,PDB）中获得了许多蛋白质- 配体亲和力信息和生物相关配体信息,并构建了许多蛋白质-配体相互作用的信息数据库。对3 个蛋白质-配体亲和力数据库和6 个蛋白质 晶体结构-配体生物相关性数据库进行介绍,并对其主要应用进行简述,希望能为实现高效准确地筛选和设计药物提供一定的帮助。     

一种基于MeSH主题词的临床?鄄组学关系挖掘方法

癌症的发生发展与机体内基因的改变有密切联系,在临床上表现为症状或检测指标的异常．通过挖掘分析临床表现与基因改变之间的关系,可为癌症早期诊断和精准治疗提供临床决策支持．从文献数据出发,利用结论性数据挖掘基因与临床表现的关系具有重要意义．本文提出一种基于医学主题词(Medical Subject Headings,MeSH)的生物医学实体关系挖掘方法．该方法利用PubMed中提供的文献信息,借用向量空间模型思想,使用MeSH主题词矢量表达待研究实体,引入文献相互引用因素对结果进行修正,将关系挖掘转化为矢量间的数学运算,实现定量分析．本文将该方法应用于结直肠癌临床表现和基因关系的研究中,得到与结直肠癌相关的203个基因和对应的临床-基因462个关系．通过结合使用基因功能和通路分析工具g:Profiler和KEGG等,对结果进行分析验证．结果表明,基于MeSH主题词的文献挖掘方法,避免传统“共现”方法对发现潜在关系的限制和复杂语义分析带来的大量计算,为生物实体之间潜在关系的挖掘提供一种新的思路和方法．     

质谱MRM技术在蛋白质组学研究中的应用

质谱多反应监测(multiple reaction monitoring,MRM)技术是一种基于已知信息或假定信息有针对性地获取数据,进行质谱信号采集的技术,具有灵敏、准确和特异等优点.在基于蛋白组学的生物标志物研究、蛋白质翻译后修饰.定量蛋白质组和蛋白质相互作用等研究领域的应用逐渐受到重视.该文概述了该技术在蛋白质组学研究中的应用特点及其最新应用进展.     

微量热泳动技术的生物医学研究进展

微量热泳动技术基于荧光标记分子在温度梯度内的定向移动,能够在溶液中快速、灵敏地测量生物相关分子间的相互作用。它不需要表面固定和大量样品,对相对分子质量也没有限制。热泳动对分子的大小、电荷和水化层的微小变化都十分敏感,适合于蛋白质、核酸、小分子和离子等多种物质的相互作用研究。微量热泳动技术由于其独特的优势,目前已经在生物医学领域中有了初步应用。本文介绍了微量热泳动技术的背景和其在生物医学领域中不同生物相关分子间相互作用分析的研究进展。     

全球大数据与健康管理的研究热点聚类分析

揭示全球该领域的研究热点。采用文献计量学和双向聚类分析方法。发现全球大数据与健康管理现已达到年均发文量1000篇以上;全球有89个国家和地区都进行了该方面的研究,其中欧洲地区的国家合作交流频繁;该领域中重要出版物有Stud Health Technol Inform、PloS one等;目前研究热点主要聚焦为：蛋白质等生物大分子网络作用的信息挖掘、数据挖掘在药物数据库及电子健康档案的应用、基因组序列数据挖掘在疾病预测中的应用、药物生物信息学的数据挖掘、生物医学大型数据库的数据挖掘、系统生物学的数据挖掘和医疗卫生服务中的数据挖掘等7个方面。     

磷烯纳米材料的生物毒性研究进展

磷烯,即单层黑磷（BP）,由于具有直接带隙、显著的结构和功能各向异性、高电荷载流子迁移率等,已经在生物医学、药物输送、生物传感、疾病的诊断和治疗等领域取得了很大的进展。和其他纳米材料相比,磷烯具有更优异的生物相容性和生物可降解性,在生物医药领域有很好的应用前景。虽然已有大量磷烯生物学效应的报道,但磷烯与生物大分子,如核酸、脂质、蛋白质之间相互作用的过程细节仍缺乏系统的研究。目前实验上无法观测磷烯与生物分子相互作用的动力学过程,分子模拟在获取精确动态结构方面具有独特的优势,被广泛应用于纳米材料和生物学领域。本文综述了近年来国内外利用计算机仿真和实验方法在磷烯纳米材料与蛋白质、脂质膜和DNA等生物大分子相互作用方面取得的最新研究进展,对磷烯生物毒性目前的研究进行了评述,并对未来需要解决的问题作了分析。本文将促进磷烯生物学效应的基础研究,也将推动磷烯纳米材料在生物医药领域的应用。