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基于语义的疾病相关蛋白质知识抽取
  • ISSN号：1671-9352
  • 期刊名称：《山东大学学报：理学版》
  • 时间：0
  • 分类：R3411[医药卫生—基础医学] TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：大连理工大学计算机科学与技术学院
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目(61070098,61272373,61340020);新世纪优秀人才支撑计划项目(NCET-13-0084);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(DUT13JB09,DUT14YQ213)
作者： 李智恒, 杨志豪, 林鸿飞
关键词： 语义关系, 信息抽取, SemRep, KEGG
中文摘要：

随着人类基因组学研究和高通量技术的发展,涉及蛋白质知识以及相关疾病、药物的医学文献呈指数增长。利用文本挖掘技术从大量的生物医学文本中发现和抽取有价值的、新颖的蛋白质知识已经成为可能。基于SemRep得到的特定疾病的M EDLINE文献的语义输出,通过显著信息提取算法对该语义输出进行打分排序,抽取得到与特定疾病相关的蛋白质以及蛋白质和药物之间的联系。之后与KEGG数据库中列出的该疾病相关的蛋白质、基因进行比较。实验结果对理解疾病的病因、蛋白质功能预测以及药物辅助设计都有重要的研究意义。

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期刊信息
  • 《山东大学学报：理学版》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:山东大学
  • 主编：刘建亚
  • 地址：济南市经十路17923号
  • 邮编：250061
  • 邮箱：xblxb@sdu.edu.cn
  • 电话：0531-88396917
  • 国际标准刊号：ISSN：1671-9352
  • 国内统一刊号：ISSN：37-1389/N
  • 邮发代号:24-222
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘（网络版）,美国数学评论（网络版）,波兰哥白尼索引,德国数学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,英国英国皇家化学学会文摘
  • 被引量:6243