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Text-mining approaches in molecular biology and biomedicine.

机译:分子生物学和生物医学中的文本挖掘方法。

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摘要

Biomedical articles provide functional descriptions of bioentities such as chemical compounds and proteins. To extract relevant information using automatic techniques, text-mining and information-extraction approaches have been developed. These technologies have a key role in integrating biomedical information through analysis of scientific literature. In this article, important applications such as the identification of biologically relevant entities in free text and the construction of literature-based networks of protein-protein interactions will be introduced. Also, the use of text mining to aid the interpretation of microarray data and the analysis of pathology reports will be discussed. Finally, we will consider the recent evolution of this field and the efforts for community-based evaluations.
机译:生物医学文章提供了诸如化学化合物和蛋白质等生物实体的功能描述。为了使用自动技术提取相关信息,已经开发了文本挖掘和信息提取方法。这些技术在通过分析科学文献来整合生物医学信息方面具有关键作用。在本文中,将介绍重要的应用程序,例如在自由文本中识别生物学上相关的实体以及构建基于蛋白质的蛋白质-蛋白质相互作用的基于文献的网络。此外,还将讨论使用文本挖掘来辅助微阵列数据的解释和病理报告的分析。最后,我们将考虑该领域的最新发展以及基于社区的评估工作。

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