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Text-derived concept profiles support assessment of DNA microarray data for acute myeloid leukemia and for androgen receptor stimulation

机译:文本衍生的概念概况支持对急性髓细胞性白血病和雄激素受体刺激的DNA微阵列数据进行评估

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摘要

BackgroundHigh-throughput experiments, such as with DNA microarrays, typically result in hundreds of genes potentially relevant to the process under study, rendering the interpretation of these experiments problematic. Here, we propose and evaluate an approach to find functional associations between large numbers of genes and other biomedical concepts from free-text literature. For each gene, a profile of related concepts is constructed that summarizes the context in which the gene is mentioned in literature. We assign a weight to each concept in the profile based on a likelihood ratio measure. Gene concept profiles can then be clustered to find related genes and other concepts.
机译:背景技术高通量实验(例如DNA微阵列实验)通常会产生数百种与研究过程潜在相关的基因,从而使这些实验的解释成为难题。在这里,我们提出并评估一种从自由文本文献中找到大量基因与其他生物医学概念之间的功能关联的方法。对于每个基因,构建相关概念的概述,以概括文献中提到该基因的背景。我们基于似然比度量为配置文件中的每个概念分配权重。然后可以将基因概念概况聚类以找到相关的基因和其他概念。

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