MOTYWACJA: Identyfikacja i charakterystyka interakcji białko-białko (PPI) jest jednym z kluczowych celów badań biologicznych. (PPI) jest jednym z kluczowych celów w badaniach biologicznych. Podczas gdy wcześniejsze badania w eksploracji tekstu poczyniły znaczne postępy w automatycznym wykrywaniu PPI z literatury. z literatury, nadal istnieje potrzeba poprawy precyzji i przywoływalności tego procesu. Dokładniejsze wykrywanie PPI poprawi również zdolność do wyodrębniania danych eksperymentalnych związanych z PPI i dostarczania wielu dowodów dla każdej interakcji. interakcji. WYNIKI: Opracowaliśmy metodę wykrywania interakcji i zbadaliśmy przydatność różnych cech w automatycznej identyfikacji IPP w tekście. Wyniki Wyniki pokazują, że nasze podejście przewyższa inne systemy wykorzystujące zbiór danych AImed AImed. W testach, w których nasz system osiąga lepszą precyzję przy mniejszej recall, omawiamy możliwe podejścia do poprawy. Oprócz testowych testowych, oceniliśmy wydajność na interakcjach z pięciu baz danych baz danych - BIND, DIP, HPRD, IntAct i MINT - gdzie nasz system konsekwentnie zidentyfikował dowody na około 60% interakcji, gdy oba białka pojawiają się w co najmniej jednym zdaniu w abstrakcie PubMed. Następnie zastosowaliśmy system do wyodrębnienia artykułów z PubMed w celu adnotacji znanych, wysokoprzepustowych i interakcji w I(2)D. DOSTĘPNOŚĆ: Dane i oprogramowanie są dostępne pod adresem: http://www.cs.utoronto.ca/ w przybliżeniu juris/data/BI09/. --- Ekstrakcja interakcji białko-białko (PPI) jest ważnym tematem badawczym w dziedzinie w obszarze eksploracji bio-tekstów, ponieważ informacje PPI mają kluczowe znaczenie dla zrozumienia procesów biologicznych. Jednakże, istnieje bardzo niewiele otwartych systemów dostępnych w sieci, a większość z nich koncentruje się na wyszukiwaniu słów kluczowych na podstawie predefiniowanych PPI. PIE (Protein Interaction Information Extraction system) jest konfigurowalnym konfigurowalna usługa internetowa do wyodrębniania PPI z literatury, w tym artykułów dostarczonych przez użytkownika, jak również artykułów z PubMed. Po dostarczeniu streszczeń lub wyniki predykcji są wyświetlane w czytelnej formie z istotnymi, ale kompaktowymi funkcjami. istotnymi, ale kompaktowymi funkcjami. Interfejs PIE obsługuje więcej funkcji, takich jak takie jak ekstrakcja plików PDF, narzędzie wyszukiwania PubMed i komunikacja sieciowa, które są przydatne dla biologów i twórców biosystemów. System PIE wykorzystuje techniki przetwarzania techniki przetwarzania języka naturalnego i metodologie uczenia maszynowego do przewidywania zdań PPI co skutkuje wysoką precyzją działania dla użytkowników sieci. PIE jest swobodnie dostępny pod adresem http://bi.snu.ac.kr/pie/. --- Głównym wyzwaniem w eksploracji tekstu dla biomedycyny jest automatyczne wyodrębnianie interakcji białko-białko z ogromnej ilości literatury biomedycznej. My skonstruowaliśmy system ekstrakcji informacji oparty na modelu HVS (Hidden Vector State) dla interakcji białko-białko. State (HVS) dla interakcji białko-białko. Model HVS może być trenowany przy użyciu tylko lekko adnotowanych danych, zachowując jednocześnie wystarczającą zdolność do uchwycenia hierarchicznej struktury. Po zastosowaniu w wyodrębnianiu interakcji białko-białko, stwierdziliśmy, że działa on lepiej niż inne metody statystyczne i osiągnęła 61,5% w F-score przy zrównoważonych wartościach i precyzji. Co więcej, statystyczny charakter modelu HVS modelu HVS sprawia, że jest on z natury solidny i można go łatwo zaadaptować do innych dziedzin. do innych dziedzin. --- Wyodrębnianie interakcji białko-białko (PPI) z literatury biomedycznej jest ważnym zadaniem w biomedycznej eksploracji tekstu (BioTM). W niniejszym artykule proponujemy podejście oparte na jądrze HSP (ang. hash subgraph pairwise) dla tego zadania. Kluczem do jądra jest wykorzystanie hierarchicznych etykiet hash do wyrażenia informacji strukturalnych strukturalnych podgrafów w czasie liniowym. Stosujemy jądro grafu do obliczania grafów zależności reprezentujących strukturę zdań dla zadania ekstrakcji interakcji białko-białko zadania ekstrakcji interakcji białko-białko, które może efektywnie wykorzystywać pełną informacje strukturalne, a w szczególności uchwycić ciągłe informacje topologiczne i informacje topologiczne i etykiety. Oceniamy proponowane podejście na pięciu publicznie dostępnych korpusach PPI. Wyniki eksperymentalne pokazują, że nasze podejście znacznie przewyższa podejście oparte na jądrze wszystkich ścieżek we wszystkich pięciu korpusach i i osiąga najnowocześniejszą wydajność. --- Istnieje coraz większe zainteresowanie opracowywaniem ontologii i słowników kontrolowanych słowników w celu poprawy wydajności i spójności ręcznej literatury, aby umożliwić bardziej formalne wyniki przepływu pracy biokuratorskiej i ostatecznie poprawić analizę danych biologicznych. Dwie ontologie, które zostały z powodzeniem są Ontologia Genów (GO) do adnotacji aspektów produktów genowych i Ontologia Interakcji Molekularnych. produktów genowych oraz ontologia interakcji molekularnych (PSI-MI) wykorzystywana przez bazy danych, które które archiwizują interakcje białko-białko. Badanie interakcji białkowych okazało się niezwykle obiecujące dla zrozumienia procesów komórkowych. procesów komórkowych. Ręczne mapowanie informacji z literatury biomedycznej na terminy terminom z zakresu bioontologii jest jednym z najtrudniejszych elementów procesu archiwizacji. kuratorskiego. Wymaga to od kuratorów-ekspertów interpretacji opisów w języku naturalnym opisy zawarte w artykułach i wnioskowanie o ich semantycznych odpowiednikach w ontologii (słownictwie kontrolowanym). ontologii (słownictwie kontrolowanym). Ponieważ ręczna kuratela jest procesem czasochłonnym procesem czasochłonnym, istnieje silna motywacja do wdrożenia technik eksploracji tekstu w celu automatycznego wyodrębniania adnotacji z wolnego tekstu. Opracowano szereg strategii eksploracji tekstu został opracowany, aby pomóc w automatycznej ekstrakcji danych biologicznych. danych biologicznych. Strategie te albo rozpoznają terminy techniczne używane wielokrotnie w literaturze w literaturze i proponują je jako kandydatów do włączenia do ontologii lub pobierają fragmenty, które służą jako wsparcie dowodowe dla adnotacji terminu ontologii, np. z kontrolowanych słowników PSI-MI lub GO. Tutaj przedstawiamy ogólny przegląd aktualnych metod eksploracji tekstu w celu automatycznego wyodrębniania adnotacji terminów ontologii GO i PSI-MI w kontekście projektu BioCreative (Krytyczna ocena systemów ekstrakcji informacji w biologii). Szczególny nacisk położono na dane dotyczące interakcji białko-białko i terminy PSI-MI odnoszących się do metod wykrywania interakcji. --- TŁO: Wiedza biologiczna jest reprezentowana w literaturze naukowej, która często opisuje funkcje genów/białek (biopodmiotów) w kategoriach ich interakcji (biointerakcji). interakcji (biointerakcji). Takie biopodmioty są często związane z biologicznymi biologicznymi, które są specyficzne dla określonej dziedziny badań. Dlatego też badanie aktualnej literatury na wybrany temat zdeponowanej w publicznych bazach danych w publicznych bazach danych, ułatwia generowanie nowych hipotez kojarzących hipotezy kojarzące zestaw biopodmiotów ze wspólnym kontekstem. WYNIKI: Stworzyliśmy system eksploracji tekstu (LAITOR: Literature Assistant for Identification of Terms co-Occurrences and Relationships), który analizuje analizuje współwystępowanie biopodmiotów, biointerakcji i innych terminów biologicznych w abstraktach MEDLINE. biologicznych w abstraktach MEDLINE. Metoda uwzględnia pozycję współwystępujących terminów w zdaniach lub abstraktach. terminów w zdaniach lub abstraktach. System wykrył abstrakty wspominające o interakcje białko-białko w standardowym teście (dane testowe BioCreative II IAS) z precyzją 0,82-0,89 i przywołaniem 0,48-0,70. Zilustrowaliśmy zastosowanie LAITOR do wykrywania genów odpowiedzi roślin w zbiorze danych obejmującym 1000 abstraktów związanych z tematem. WNIOSKI: Narzędzia do eksploracji tekstu łączące ekstrakcję oddziałujących z wyświetlaniem sieci mogą być pomocne w opracowywaniu rozsądnych hipotez w różnych dziedzinach nauki. rozwijaniu rozsądnych hipotez w różnych środowiskach naukowych. --- Fosforylacja białek jest centralnym mechanizmem regulacyjnym w transdukcji sygnału zaangażowanym w większość procesów biologicznych. Fosforylacja białka może prowadzić do aktywacji lub represji jego aktywności, alternatywnej lokalizacji subkomórkowej i interakcji z różnymi partnerami wiążącymi. Wydobywanie tego typu informacji z literatury naukowej ma kluczowe znaczenie dla łączenia fosforylowanych białek z kinazami i partnerami interakcji, wraz z ich funkcjonalnymi wynikami, w celu odkrywania wiedzy z sieci białek fosforylacyjnych. Opracowaliśmy narzędzie Ekstrakcja funkcjonalnego wpływu fosforylacji (eFIP) system eksploracji tekstu, który łączy kilka technik przetwarzania języka naturalnego w celu znalezienia odpowiednich abstraktów wspominających o fosforylacji danego białka wraz z wskazaniami interakcji białko-białko (PPI) i potencjalnymi dowodami na Wpływ fosforylacji na PPI. eFIP integruje nasze wcześniej opracowane narzędzia narzędzia, Extracting Gene Related ABstracts (eGRAB) do wyszukiwania dokumentów i ujednoznaczniania nazw, Rule-based i ujednoznaczniania nazw, Rule-based Letter Mining System (RLIMS-P) for Protein Phosphorylation do ekstrakcji informacji o fosforylacji, moduł PPI do do wykrywania PPI z udziałem fosforylowanych białek oraz moduł wpływu do do ekstrakcji relacji. System eksploracji tekstu został zintegrowany z procesem kuratorskim Ontologii Białek (PRO) w celu uchwycenia wiedzy o fosforylowanych białkach. białkach fosforylowanych. Interfejs internetowy eFIP akceptuje nazwy lub identyfikatory genów/białek, lub PubMed jako dane wejściowe i wyświetla wyniki w postaci uszeregowanej listy abstraktów z dowodami w postaci zdań i tabelą podsumowującą, którą można wyeksportować do arkusza kalkulacyjnego po zatwierdzeniu wyników. Jako uczestnik ścieżki BioCreative-2012 Interactive Text Mining, wydajność eFIP została oceniona pod kątem wyszukiwania dokumentów (miary F na poziomie 78-100%), ekstrakcji informacji na poziomie zdania (miary F na poziomie 70-80%) i rankingu dokumentów (znormalizowane zdyskontowane skumulowane miary zysku wynoszące 93-100% i średnia precyzja na poziomie 0,86). Oceniono również przydatność i użyteczność interfejsu eFIP zostały również ocenione podczas warsztatów BioCreative. Korzystanie z interfejsu interfejsu eFIP zapewniło znaczne przyspieszenie (∼2,5-krotne) czasu do ukończenia zadania kuratorskiego. Dodatkowo, eFIP znacznie upraszcza zadanie zadanie znalezienia odpowiednich artykułów na temat PPI obejmujących fosforylowane formy danego białka. danego białka. --- Nadążanie za szybko rosnącą literaturą stało się praktycznie niemożliwe dla większości naukowców. Może to mieć tragiczne konsekwencje. Po pierwsze, możemy marnować czas i zasoby na odkrywanie koła na nowo tylko dlatego, że nie jesteśmy już w stanie nie jesteśmy już w stanie rzetelnie śledzić opublikowanej literatury. Po drugie, i być może być może bardziej szkodliwe, rozsądne (lub przypadkowe) połączenie wiedzy z różnych dyscyplin naukowych, co wymagałoby śledzenia rozbieżnych i odrębnych i odrębnych literatur badawczych, szybko staje się niemożliwe nawet dla nawet dla najbardziej zagorzałych czytelników publikacji naukowych. Eksploracja tekstu - zautomatyzowane zautomatyzowana ekstrakcja informacji z (elektronicznie) opublikowanych źródeł - może potencjalnie odegrać ważną rolę - ale tylko wtedy, gdy wiemy, jak wykorzystać jego jego mocne strony i przezwyciężyć jego słabości. Ponieważ nie spodziewamy się, że tempo w jakim publikowane są wyniki naukowe, narzędzia do eksploracji tekstu stają się obecnie stają się niezbędne, aby poradzić sobie z tą eksplozją informacji i czerpać z niej maksymalne korzyści. eksplozji informacji. W genomice jest to szczególnie pilne, ponieważ coraz więcej rzadkich wariantów coraz więcej rzadkich wariantów powodujących choroby. Brak Nieznajomość tej technologii może postawić naukowców i biomedyczne organy biomedycznych w bardzo niekorzystnej sytuacji. W niniejszym przeglądzie przedstawiamy podstawowe koncepcje leżące u podstaw nowoczesnej eksploracji tekstu i jej zastosowań w genomice i biologii systemów. biologii systemów. Mamy nadzieję, że przegląd ten będzie służył trzem celom: (i) zapewnieniu aktualnego i użytecznego przeglądu zapewnić aktualny i użyteczny przegląd obecnego stanu tej dziedziny, w tym przegląd obecnych wyzwań; (ii) umożliwienie badaczom podjęcia decyzji jak i kiedy zastosować narzędzia eksploracji tekstu we własnych badaniach; oraz (iii) podkreślenie, w jaki sposób podkreślić, w jaki sposób społeczności badawcze zajmujące się genomiką i biologią systemów mogą pomóc aby eksploracja tekstu z biomedycznych abstraktów i tekstów była prostsza. --- TŁO: Celem eksploracji tekstu jest udostępnienie informacji przekazywanych w publikacjach naukowych. publikacjach naukowych dostępnymi dla ustrukturyzowanego wyszukiwania i automatycznej analizy. Dwa ważne podzadania eksploracji tekstu to normalizacja wzmianek o podmiotach - w celu identyfikacji obiektów biomedycznych w tekście - oraz ekstrakcja kwalifikowanych relacji między tymi obiektami. Opisujemy metodę identyfikacji genów i relacji między białkami. relacji między białkami. WYNIKI: Przedstawiamy rozwiązania do normalizacji wzmianek o genach i ekstrakcji interakcji białko-białko. interakcji białko-białko. W przypadku pierwszego zadania identyfikujemy geny przy użyciu wiedzy na temat każdego genu, a mianowicie adnotacji związanych z funkcją, lokalizacją, chorobą itd. Nasze podejście osiąga obecnie f-średnią na poziomie 86,4% na danych normalizacji genów BioCreative II. Do ekstrakcji interakcji białko-białko, stosujemy podejście oparte na klasycznej analizie sekwencji. analizie sekwencji: motywy pochodzące z wielokrotnych dopasowań sekwencji. Metoda osiąga f-średnią na poziomie 24,4% (mikro-średnia) w podzadaniu par interakcji BioCreative II. par interakcji. WNIOSEK: W przypadku normalizacji wzmianek o genach nasze podejście przewyższa strategie które wykorzystują tylko dopasowanie nazw genów do słowników, bez bez odwoływania się do dalszej wiedzy na temat każdego genu. Motywy pochodzące z ujednolicenia zdań zdań są skuteczne w identyfikowaniu interakcji białek w tekście; podejście podejście, które prezentujemy w tym raporcie, jest w pełni zautomatyzowane i działa podobnie do systemów, które wymagają interwencji człowieka na jednym lub kilku etapach. DOSTĘPNOŚĆ: Nasze metody identyfikacji genów, białek i gatunków oraz oraz ekstrakcji białko-białko są dostępne jako część BioCreative Meta Services (BCMS), patrz http://bcms.bioinfo.cnio.es/. --- TŁO: Literatura biomedyczna jest głównym źródłem informacji dla ręcznych adnotacji interakcji białko-białko. ręcznych adnotacji interakcji białko-białko. Systemy eksploracji tekstu zostały zaimplementowane w celu wyodrębnienia binarnych interakcji białkowych z artykułów, ale kompleksowe porównanie między różnymi technikami, a także z ręczną ręczną kuratelą. WYNIKI: Zaprojektowaliśmy wyzwanie społecznościowe, zadanie BioCreative II dotyczące interakcji białko-białko interakcji białko-białko (PPI), oparte na głównych etapach ręcznej anotacji interakcji białko-białko. interakcji białek. Zostało ono podzielone na cztery odrębne podzadania związane z: (a) wykrywanie artykułów związanych z interakcjami białkowymi; (b) ekstrakcja i normalizacja par interakcji białkowych; (c) normalizacja par interakcji białkowych. (b) ekstrakcją i normalizacją par interakcji białkowych; (c) wyszukiwaniem interakcji metod wykrywania interakcji; oraz (d) pobieranie rzeczywistych fragmentów tekstu, które dostarczają dowodów na interakcje białkowe. Łącznie 26 zespołów przesłało wyniki dla co najmniej jednego z proponowanych podzadań. W podzadaniu wykrywania artykułów najwyżej punktowany zespół osiągnął wynik F równy 0,78. W podzadaniu interakcji i mapowaniu do SwissProt, uzyskano precyzję na poziomie 0,37 (z przywołaniem na poziomie 0,33). W przypadku kojarzenia artykułów z eksperymentalną metodą wykrywania interakcji uzyskano wynik F równy 0,65. Jeśli chodzi o wyszukiwanie PPI najlepiej podsumowujących daną interakcję białkową w artykułach pełnotekstowych, 19% zgłoszeń zwróconych przez jeden z przebiegów odpowiadało wybranych przez kuratorów. Kuratorzy wyodrębnili tylko te fragmenty, które najlepiej najlepiej podsumowywały daną interakcję, co oznacza, że wiele z automatycznie wyodrębnionych automatycznie mogło zawierać informacje o interakcji, ale nie odpowiadało najbardziej informacyjnym zdaniom. WNIOSEK: Zadanie BioCreative II PPI jest pierwszą próbą porównania wydajności narzędzi do wydajności narzędzi do eksploracji tekstu specyficznych dla każdego z podstawowych etapów procesu ekstrakcji PPI. PPI. Zidentyfikowane wyzwania sięgają od problemów z konwersją artykułów do formatu pełnotekstowego w konwersji pełnotekstowej artykułów do trudności w wykrywaniu par białek interaktorów a następnie łączenie ich z rekordami w bazie danych. Pewne ograniczenia napotkane podczas korzystania z pojedynczej (i prawdopodobnie niekompletnej) referencyjnej bazy danych bazy danych do normalizacji białek lub ograniczając wyszukiwanie białek białek interaktorowych do współwystępowania w pojedynczym zdaniu, gdy wzmianka może obejmować sąsiednich zdań. Wreszcie, rozróżnienie między nowymi, eksperymentalnie zweryfikowanymi eksperymentalnie interakcjami (istotnymi z punktu widzenia adnotacji) i wcześniej znanymi interakcjami zwiększa złożoność tych zadań. --- TŁO: Wobec braku skonsolidowanych systemów archiwizacji danych biologicznych biologicznych, informacje rozproszone w literaturze muszą być przechwytywane przez ręczną adnotację. Niestety, ręczna adnotacja jest czasochłonna, a pokrycie pokrycie opublikowanych danych dotyczących interakcji jest zatem dalekie od kompletności. Wykorzystanie narzędzi do eksploracji tekstu w celu zidentyfikowania odpowiednich publikacji i pomocy w wstępnej ekstrakcji informacji mogłoby pomóc w poprawie wydajności procesu a w konsekwencji pokrycie bazy danych danymi dostępnymi w literaturze. w literaturze. Konkurs BioCreative 2006 miał na celu ocenę w porównaniu z ręczną adnotacją interakcji białko-białko. interakcji białko-białko. WYNIKI: Aby wspomóc zadanie BioCreative dotyczące interakcji białko-białko, IntAct i MINT (Molecular INTeraction) dostarczyły zarówno treningowe, jak i testowe zbiory danych. Dane z obu baz danych są porównywalne, ponieważ zostały opracowane zgodnie z tymi samymi standardami. zgodnie z tymi samymi standardami. Podczas ręcznego procesu kuratorskiego główną przyczyną utraty danych podczas wyszukiwania informacji w artykułach była niejednoznaczność w mapowaniu nazw genów na nazw genów do stabilnych identyfikatorów bazy danych UniProtKB. Zaobserwowano również, że że większość informacji o interakcjach była zawarta tylko w pełnym tekście publikacji. pełnym tekście publikacji; w związku z tym eksploracja tekstu interakcji białko-białko interakcji białko-białko będzie wymagało analizy pełnego tekstu artykułów i nie może być i nie może ograniczać się do abstraktu. WNIOSEK: Opracowanie narzędzi do eksploracji tekstu w celu wyodrębnienia informacji o interakcjach białko-białko informacji o interakcjach białko-białko może zwiększyć zasięg literatury osiągnięty dzięki ręcznemu ręczną. Aby wesprzeć społeczność zajmującą się eksploracją tekstu, bazy danych będą wyróżniać te zdania w artykułach, które opisują interakcje. Dostarczą one w wysokiej jakości zbiór danych do rozwoju algorytmów. Ponadto, słownik terminów stworzony przez konkurentów BioCreative może wzbogacić listę synonimów PSI-M. listę synonimów kontrolowanego słownika PSI-MI (Proteomics Standards Initiative-Molecular Interactions), która jest używana przez obie bazy danych do adnotowania zawartości danych. ich danych. --- W niniejszym artykule zebrano opinie czołowych naukowców na temat tego, w jaki sposób eksploracja tekstu może zapewnić lepszy dostęp do literatury biologicznej, w jaki sposób społeczność naukowa może pomóc w tym procesie. może pomóc w tym procesie, jakie są kolejne kroki i jaką rolę mogą odegrać przyszłe ewaluacje BioCreative. BioCreative. W odpowiedziach zidentyfikowano kilka szerokich tematów, w tym możliwość połączenia literatury i biologicznych baz danych poprzez eksplorację tekstu; potrzebę interfejsów użytkownika dostosowanych do różnych klas użytkowników i wspieranie adnotacji opartych na społeczności; znaczenie skalowania technologii eksploracji tekstu technologii eksploracji tekstu i wstawiania jej do większych przepływów pracy; oraz sugestie dotyczące dodatkowe oceny wyzwań, nowe aplikacje i dodatkowe zasoby potrzebnych do osiągnięcia postępu. --- TŁO: Niezawodne aplikacje do ekstrakcji informacji były długo poszukiwanym celem społeczności biomedycznej cel społeczności biomedycznej eksploracji tekstu, cel, który jeśli zostanie osiągnięty zapewnić cenne narzędzia dla biologów laboratoryjnych w ich coraz trudniejszym zadanie przyswojenia wiedzy zawartej w literaturze biomedycznej. My przedstawiamy zintegrowane podejście do rozpoznawania pojęć w tekście biomedycznym. Rozpoznawanie pojęć dostarcza kluczowych informacji, których w dużej mierze brakowało w dotychczasowych wcześniejszych wysiłków w zakresie ekstrakcji informacji biomedycznych, a mianowicie bezpośrednich linków do dobrze bezpośrednich linków do dobrze zdefiniowanych zasobów wiedzy, które wyraźnie cementują semantykę pojęcia. Zadania BioCreative II omówione w tym wydaniu specjalnym zapewniły wyjątkową okazję do zademonstrowania skuteczności rozpoznawania pojęć. możliwość zademonstrowania skuteczności rozpoznawania pojęć w dziedzinie biomedycznego przetwarzania języka. WYNIKI: Poprzez modułową konstrukcję systemu ekstrakcji relacji interakcji białkowych interakcji białek, przedstawiamy kilka przypadków użycia rozpoznawania pojęć w tekstach w tekście biomedycznym i odnosimy te przypadki użycia do potencjalnych zastosowań przez biologa. WNIOSEK: Obecne technologie ekstrakcji informacji zbliżają się do zbliżają się do standardów wydajności, przy których rozpoznawanie pojęć może zacząć dostarczać wysokiej jakości danych biologom laboratoryjnym. Nasz system jest dostępny jako część BioCreative Meta-Server oraz w Internecie http://bionlp.sourceforge.net. --- TŁO: Szybkie publikowanie ważnych badań w literaturze biomedycznej w literaturze biomedycznej sprawia, że badaczom coraz trudniej jest być na bieżąco z z ważnymi pracami w ich obszarze zainteresowań. WYNIKI: W niniejszym artykule przedstawiono skalowalną metodę odkrywania interakcji białko-białko w abstraktach Medline, wykorzystującą połączenie analizy tekstu analizy tekstu, analizy statystycznej i graficznej oraz zestawu łatwo zaimplementowanych reguł. zaimplementowanych reguł. Stosując te techniki do 12 300 abstraktów, uzyskano precyzję 0,61 i przywoływalność 0,97. recall na poziomie 0,97 (f = 0,74), a po uwzględnieniu relacji two-hop i three-hop odkrytych przez analizę graficzną, precyzja wyniosła 0,74 (f = 0.83). WNIOSEK: To połączenie podejścia lingwistycznego i statystycznego wydaje się wydaje się zapewniać najwyższą precyzję i przywoływalność, jakie do tej pory odnotowano w wykrywaniu relacji białko-białko przy użyciu podejść analizy tekstu. --- Wyniki badań są publikowane głównie w literaturze naukowej, a wysiłki związane z kuratorstwem nie nadąża za szybkim wzrostem publikowanej literatury. Mnóstwo wiedzy pozostaje ukryta w dużych repozytoriach tekstowych, takich jak MEDLINE. W związku z tym naukowcy zajmujący się naukami przyrodniczymi muszą spędzać dużo czasu na wyszukiwaniu konkretnych informacji. Ogromna niejednoznaczność większości nazw obiektów biomedycznych, takich jak geny biomedycznych, takich jak geny, związki chemiczne i choroby, często skutkuje zbyt dużymi i niespecyficzne wyniki wyszukiwania. Przedstawiamy GeneView, semantyczną wyszukiwarkę wiedzy biomedycznej. wiedzy biomedycznej. GeneView jest zbudowany w oparciu o kompleksowo opisaną wersję abstraktów PubMed i ogólnodostępnych pełnych tekstów PubMed Central. Ta częściowo ustrukturyzowana reprezentacja tekstów biomedycznych umożliwia szereg funkcji rozszerzających klasyczne wyszukiwarki. Na przykład, użytkownicy mogą wyszukiwać jednostki za pomocą unikalnych identyfikatorów bazy danych lub mogą uszeregować dokumenty według liczby konkretnych wzmianek, które zawierają. Adnotacja jest wykonywana przez wiele najnowocześniejszych narzędzi do rozpoznawania wzmianek z 10 klas jednostek oraz do identyfikacji interakcji białko-białko. GeneView obecnie zawiera adnotacje dla >194 milionów jednostek z 10 klas dla ∼21 milionów cytowań z 271 000 pełnotekstowych tekstów. GeneView można przeszukiwać pod adresem http://bc3.informatik.hu-berlin.de/. --- Szczególnym wyzwaniem w biomedycznej eksploracji tekstu jest znalezienie sposobów obsługi "kompleksowych" lub "asocjacyjnych" zapytań, takich jak "Znajdź wszystkie geny związane z rakiem piersi". Biorąc pod uwagę, że wiele zapytań w genomice, proteomice lub metabolomice obejmuje tego rodzaju kompleksowe wyszukiwania, uważamy, że narzędzie internetowe które mogłoby wspierać te wyszukiwania, byłoby bardzo przydatne. W odpowiedzi na tę potrzebę potrzebę, opracowaliśmy serwer internetowy PolySearch. PolySearch obsługuje >50 różnych klas zapytań względem prawie tuzina różnych typów tekstu, abstraktów naukowych lub bioinformatycznych baz danych. Typowe zapytanie obsługiwane przez PolySearch jest "Biorąc pod uwagę X, znajdź wszystkie Y", gdzie X lub Y mogą być chorobami, tkankami, tkanki, przedziały komórkowe, nazwy genów/białek, SNP, mutacje, leki i metabolity. PolySearch wykorzystuje również różne techniki eksploracji tekstu i wyszukiwania informacji w celu identyfikacji, wyróżnienia i uszeregowania informacyjnych streszczeń, akapitów lub zdań. zdań. Wydajność PolySearch została oceniona w zadaniach takich jak identyfikacja synonimów genów identyfikacja synonimów genów, identyfikacja interakcji białko-białko i identyfikacja genów chorób identyfikacja genów chorobowych przy użyciu różnych ręcznie zmontowanych "złotych standardów korpusów tekstowych. Jego współczynnik f w tych zadaniach wynosi odpowiednio 88, 81 i 79%. Te wartości są od 5 do 50% lepsze niż w przypadku innych opublikowanych narzędzi. Serwer jest dostępny bezpłatnie pod adresem http://wishart.biology.ualberta.ca/polysearch. --- MOTYWACJA: Interakcje białko-białko (PPI) odgrywają ważną rolę w zrozumieniu procesów biologicznych. zrozumieniu procesów biologicznych. Chociaż ostatnie badania w dziedzinie eksploracji tekstu osiągnęły znaczący postęp w automatycznej ekstrakcji PPI z literatury, wydajność istniejących systemów nadal wymaga poprawy. WYNIKI: W niniejszym badaniu zaproponowaliśmy nowatorski algorytm wyodrębniania PPI z literatury, który składa się z dwóch etapów. z literatury, który składa się z dwóch faz. Po pierwsze, automatycznie kategoryzujemy dane dane na podzbiory w oparciu o ich właściwości semantyczne i wyodrębniamy kandydujące pary PPI z tych podzbiorów. z tych podzbiorów. Po drugie, stosujemy maszyny wektorów nośnych (SVM) do aby sklasyfikować kandydujące pary PPI przy użyciu cech specyficznych dla każdego podzbioru. Uzyskujemy obiecujące wyniki na pięciu wzorcowych zestawach danych: AIMed, BioInfer, HPRD50, IEPA i LLL z wynikami F w zakresie od 60% do 84%, które są porównywalne z najnowocześniejszymi z najnowocześniejszymi systemami ekstrakcji PPI. Co więcej, nasz system osiąga najlepsze wyniki w ocenie międzykorporacyjnej i porównawczej pod względem wydajności obliczeniowej. pod względem wydajności obliczeniowej. DOSTĘPNOŚĆ: Kod źródłowy i skrypty użyte w tym artykule są dostępne do użytku akademickiego pod adresem do użytku akademickiego pod adresem http://staff.science.uva.nl/~bui/PPIs.zip KONTAKT: bqchinh@gmail.com. --- TŁO: Interakcje białko-białko można uznać za podstawowy szkielet dla samoorganizacji i homeostazy żywych organizmów. Uzyskiwane są imponujące ilości dane eksperymentalne są uzyskiwane, a narzędzia obliczeniowe są niezbędne do integracji i uporządkowania tych informacji. Niniejszy artykuł przedstawia Protopia, narzędzie narzędzie biologiczne, które oferuje sposób wyszukiwania białek i ich interakcji w różnych internetowych bazach danych interakcji białek, w ramach multidyscyplinarnej inicjatywy multidyscyplinarnej inicjatywy naszej instytucji na rzecz integracji danych biologicznych . danych biologicznych http://asp.uma.es. WYNIKI: Narzędzie uzyskuje dostęp do różnych baz danych (obecnie bezpłatna wersja Transfac, DIP, Hprd, Int-Act i iHop), a wyniki są wyrażane za pomocą nazw białek biologicznych lub kodów baz danych. biologicznych nazw białek lub kodów baz danych i mogą być przedstawione jako wektor lub macierz. macierzy. Mogą być reprezentowane i obsługiwane interaktywnie jako graf organiczny. Porównanie między bazami danych jest przeprowadzane przy użyciu kodów Uniprot przypisanych do każdego białka. każdego białka. WNIOSEK: Narzędzie lokalizuje i integruje bieżące informacje przechowywane w w wyżej wymienionych bazach danych, a redundancje między nimi są wykrywane. Wyniki są kompatybilne z najważniejszymi analizatorami sieci, dzięki czemu mogą być porównywane i analizowane przez inne znane na całym świecie narzędzia i platformy. Możliwości wizualizacji Możliwości wizualizacji pomagają osiągnąć ten cel i są szczególnie szczególnie interesujące w przypadku obsługi wieloetapowych lub złożonych sieci. --- Najważniejszym sposobem przekazywania nowych odkryć w badaniach biomedycznych jest publikacja naukowa. publikacja naukowa. Ekstrakcja interakcji białko-białko (PPI) zgłaszanych w publikacjach naukowych jest jednym z głównych tematów eksploracji tekstu w naukach biologicznych. nauk przyrodniczych. Niedawno zaproponowano nową klasę takich metod - jądra konwolucji, które identyfikują PPI przy użyciu głębokiej analizy zdań. Jednakże, porównanie opublikowanych wyników różnych metod ekstrakcji PPI jest jednak niemożliwe ze względu na użycie różnych korpusów ewaluacyjnych, różnych metryk ewaluacyjnych, różnych procedur strojenia itp. W niniejszym artykule badamy, czy zgłoszone metryki wydajności są solidne w różnych korpusach i ustawieniach uczenia się i czy użycie głębokiego parsowania faktycznie prowadzi do wzrostu jakości ekstrakcji. jakości ekstrakcji. Naszym ostatecznym celem jest zidentyfikowanie jednej metody, która działa najlepiej w rzeczywistych scenariuszach, w których wydobywanie informacji odbywa się na niewidocznym tekście a nie na specjalnie przygotowanych danych ewaluacyjnych. Przeprowadziliśmy kompleksowy analizę porównawczą dziewięciu różnych metod ekstrakcji PPI, które wykorzystują jądra splotu na bogatych informacjach językowych. Metody zostały ocenione na pięciu różnych publicznych korpusach przy użyciu walidacji krzyżowej, uczenia krzyżowego i oceny międzykorpusowej. ocenę. Nasze badanie potwierdza, że jądra wykorzystujące drzewa zależności generalnie generalnie przewyższają jądra oparte na drzewach składni. Jednak nasze badanie pokazuje również, że tylko najlepsze metody jądra mogą konkurować z prostym podejściem opartym na regułach, gdy ocena zapobiega wyciekowi informacji między korpusami treningowymi i testowymi. Nasze wyniki pokazują ponadto, że wynik F wielu podejść znacząco spada znacznie spada, jeśli nie stosuje się optymalizacji parametrów specyficznych dla korpusu i że metody osiągające dobry wynik AUC często radzą sobie znacznie gorzej pod względem wyniku F. Dochodzimy do wniosku, że dla większości kerneli nie jest możliwe sensowne oszacowanie wydajności ekstrakcji PPI PPI na nowym tekście, biorąc pod uwagę obecną heterogeniczność danych ewaluacyjnych. danych ewaluacyjnych. Niemniej jednak nasze badanie pokazuje, że trzy jądra są wyraźnie wyraźnie lepsze od innych metod. --- MOTYWACJA: Chociaż ilość danych w biologii szybko rośnie, krytycznych informacji dla zrozumienia zdarzeń biologicznych, takich jak fosforylacja lub ekspresja genów pozostają zamknięte w literaturze biomedycznej. Większość obecnych metod eksploracji tekstu (TM) w celu wyodrębnienia informacji o zdarzeniach biologicznych jest koncentruje się na badaniach o ograniczonej skali i/lub abstraktach, z wyodrębnionymi danymi pozbawione kontekstu i rzadko dostępne w celu wspierania dalszych badań. WYNIKI: Przedstawiamy BioContext, zintegrowany system TM, który wyodrębnia, rozszerza i integruje wyniki z szeregu narzędzi wykonujących rozpoznawania jednostek, ekstrakcji zdarzeń biomolekularnych i kontekstualizacji. Zastosowanie naszego systemu do 10,9 miliona abstraktów MEDLINE i 234 000 otwartych pełnotekstowych artykułów z PubMed Central dało ponad 36 milionów wzmianek reprezentujących 11,4 miliona milionów odrębnych zdarzeń. Uczestnicy zdarzeń obejmowali ponad 290 000 odrębnych genów/białek, które zostały wspomniane ponad 80 milionów razy i powiązane możliwe z identyfikatorami Entrez Gene. Ponad jedna trzecia zdarzeń zawiera kontekstowe kontekstowe, takie jak anatomiczna lokalizacja wystąpienia zdarzenia lub czy zdarzenie jest zgłaszane jako zanegowane lub spekulatywne. DOSTĘPNOŚĆ: Potok BioContext jest dostępny do pobrania (na licencji BSD BSD) pod adresem http://www.biocontext.org, wraz z wyodrębnionymi danymi, które są również również dostępne do przeglądania online. --- Eksploracja tekstu w biologii molekularnej - definiowana jako automatyczna ekstrakcja informacji o genach, białkach i ich relacjach funkcjonalnych z dokumentów tekstowych wyłoniła się jako dyscyplina hybrydowa na obrzeżach dziedzin nauki o informacji, bioinformatyki i lingwistyki obliczeniowej. informacji, bioinformatyki i lingwistyki obliczeniowej. W ostatnim czasie opracowano szereg aplikacji do eksploracji tekstu, które poprawią dostęp do wiedzy dla biologów i do wiedzy dla biologów i anotatorów baz danych. --- TŁO: Wysiłki związane z ekstrakcją informacji (IE) są powszechnie uznawane za ważne w wykorzystywaniu szybkiego postępu wiedzy biomedycznej, szczególnie w obszarach, w których ważne faktyczne informacje są publikowane w zróżnicowanej literaturze. literaturze. W niniejszym raporcie przedstawiamy projekt, implementację i kilka ocen OpenDMAP, zintegrowanego systemu analizy pojęć opartego na ontologii. Jest to znacząco poprawia stan wiedzy w zakresie wydobywania informacji poprzez wykorzystując wiedzę zawartą w zasobach ontologicznych, integrując różne aplikacje do przetwarzania tekstu i wykorzystując rozszerzony język wzorców, który umożliwia mieszanie elementów składniowych i semantycznych oraz porządkowanie zmiennych. WYNIKI: Systemy ekstrakcji informacji OpenDMAP zostały stworzone w celu wyodrębnienia asercji transportu białek (transport), asercji interakcji białko-białko (interakcja) i stwierdzeń, że gen ulega ekspresji w komórce typu (ekspresja). Oceny przeprowadzono dla każdego systemu, uzyskując wyniki F-scores w zakresie od 0,26 do 0,72 (precyzja 0,39- 0,85, skuteczność 0,16- 0,85). Dodatkowo, każdy z z tych systemów został uruchomiony na wszystkich abstraktach w MEDLINE, uzyskując łącznie 72 460 instancji instancji transportu, 265 795 instancji interakcji i 176 153 instancji ekspresji. wyrażenia. WNIOSEK: OpenDMAP rozwija standardy wydajności w zakresie wyodrębniania interakcji białko-białko z pełnych tekstów biomedycznych artykułów naukowych. biomedycznych. Co więcej, ten poziom wydajności wydaje się generalizować do innych zadań ekstrakcji informacji, w tym wyodrębniania informacji o predykatów zawierających więcej niż dwa argumenty. Dane wyjściowe systemu ekstrakcji informacji jest zawsze zbudowany z elementów ontologii, zapewniając, że reprezentacja wiedzy jest że reprezentacja wiedzy jest oparta na starannie skonstruowanym modelu rzeczywistości. modelu rzeczywistości. Wyniki tych wysiłków mogą być wykorzystane do zwiększenia wydajności ręcznych wysiłków związanych z kuratorami i zapewnienia dodatkowych funkcji w w systemach, które integrują wiele źródeł pozyskiwania informacji. Otwarta biblioteka OpenDMAP jest dostępna bezpłatnie pod adresem http://bionlp.sourceforge.net/ --- TŁO: Dane dotyczące interakcji białko-białko (PPI) stanowią podstawę do zrozumienia molekularnych sieci sygnalizacyjnych i funkcjonalnych ról biomolekuł. Dostępnych stało się kilka baz danych ludzkich PPI; jednak, porównania tych zbiorów danych sugerują ograniczony zakres danych i niską jakość danych. Ciągłe gromadzenie i integracja ludzkich PPI z różnych źródeł źródeł, zarówno eksperymentalnie, jak i obliczeniowo, może umożliwić specyficzne dla choroby modelowanie biologii sieci w translacyjnych badaniach bioinformatycznych. WYNIKI: Opracowaliśmy nowy zasób internetowy, Human Annotated and Human Annotated and Predicted Protein Interaction (HAPPI), znajdujący się pod adresem http://bio.informatics.iupui.edu/HAPPI/. Baza danych HAPPI została stworzona przez wyodrębnienie i integrację publicznie dostępnych baz danych interakcji białkowych, w tym HPRD, BIND, MINT, STRING i OPHID, przy użyciu technik integracji baz danych techniki integracji baz danych. Zaprojektowaliśmy ujednolicony model danych relacji encji, aby rozwiązać aby rozwiązać różnice na poziomie semantycznym różnych pojęć zaangażowanych w integrację danych PPI. Zastosowaliśmy ujednolicony model punktacji, aby nadać każdemu PPI miarę jego wiarygodności który może umieścić każdy PPI na jednym z pięciu poziomów rangi od 1 do 5. Oceniliśmy oceniliśmy jakość PPI zawartych w nowej bazie danych HAPPI, wykorzystując ewolucyjnie konserwowanych par koekspresji zwanych parami "MetaGene" w celu zmierzenia zakresu nakładania się par MetaGene i PPI. Podczas gdy ogólna jakość bazy danych HAPPI we wszystkich rangach gwiazdkowych jest porównywalna z ogólną jakością HPRD lub IntNetDB, podzbiór bazy danych HAPPI z rangami gwiazdkowymi między 3 i 5 ma znacznie wyższą średnią jakość niż wszystkie inne ludzkie bazy danych PPI. Od latem 2008 r., baza danych zawiera 142 956 nieredundantnych, średnich do par interakcji ludzkich białek o średnim i wysokim poziomie ufności wśród 10 592 ludzkich białek. białek. Aplikacja internetowa bazy danych HAPPI zapewnia również ..." powinno być "Aplikacja internetowa bazy danych Aplikacja internetowa bazy danych HAPPI zapewnia również hiperłącza do informacji o genach, ścieżek, domen białkowych, wyświetla struktury białek i mapy cech sekwencji do interaktywnej eksploracji danych PPI w bazie danych. WNIOSEK: HAPPI jest zdecydowanie najbardziej wszechstronną publiczną kompilacją informacji o interakcjach białek u ludzi. informacji o interakcjach między białkami. Umożliwia użytkownikom pełną eksplorację danych PPI z miarami jakości i adnotacjami niezbędnymi do pojawiających się badań biologii sieci. biologii sieci.
Jakie są dostępne biomedyczne narzędzia eksploracji tekstu do wykrywania interakcji białko-białko?
Interakcje białko-białko (PPI) można wyodrębnić z literatury biomedycznej przy użyciu metod eksploracji tekstu. Podejścia te zostały podzielone na dwie kategorie: statystyczne obliczanie współwystępowania białek i obliczeniową metodę lingwistyczną. Ponadto opracowano metody bioinformatyczne oparte na informacjach sekwencyjnych, strukturalnych lub ewolucyjnych w celu przewidywania interakcji białko-białko. Dostępne najnowocześniejsze biomedyczne narzędzia do eksploracji tekstu to: eFIP (Extracting Functional Impact of Phosphorylation), system do eksploracji tekstu sieci interakcji białkowych fosforylowanych białek; GeneView, zestaw najnowocześniejszych narzędzi do eksploracji tekstu zaprojektowanych do automatycznej identyfikacji interakcji białko-białko; PPI finder, narzędzie do eksploracji tekstu dla ludzkich interakcji białko-białko oparte na metodach lingwistyki obliczeniowej. System PPI Finder składa się z modułu wyszukiwania informacji i modułu ekstrakcji informacji; PreBIND i Textomy to dwa komponenty systemu eksploracji literatury biomedycznej zoptymalizowanego do odkrywania interakcji białko-białko przy użyciu maszyny wektorów nośnych; system BioMap jest zoptymalizowany do identyfikacji interakcji białko-białko z dużych zbiorów danych literatury biomedycznej; Protopia wyszukuje i integruje interakcje białko-białko oraz informacje o nich zawarte w pięciu różnych internetowych bazach danych interakcji białek; STRING wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego do wyodrębnienia podzbioru semantycznie określonych znanych i przewidywanych interakcji białko-białko.