共词分析及网络分析法探测乳腺癌转移相关基因

目的：探测乳腺癌转移相关的基因,为乳腺癌转移的早期诊断和个性治疗提供参考。方法：检索PubMed数据库获取文献,利用MetaMap进行概念匹配,下载匹配结果,并导入到数据分析软件,得到乳腺癌转移相关基因和基因-基因矩阵;使用Ucinet6建立乳腺癌转移相关基因的相互作用网络,分析网络的相关指标。结果：tp53、thra、erbb2、esr1、cdh1、egfr、nr4a1、cd69等是乳腺癌转移核心基因。结论：基于共词分析法能获得乳腺癌转移相关基因,但cd69对于乳腺癌转移的具体过程尚不明确,需要进一步验证。     

合著网络评价指标与文献计量学评价指标相关性研究

检索JCR 2014年医学、化学、物理学三大领域影响因子最高的期刊2012-2015年发表的文献类型为Article,Review,Proceedings Paper的论文进行检索,利用BICOMB软件对所收集的数据进行分析生成作者共现矩阵,运用UCINET软件绘制出三大领域的作者合著网络。通过SPSS软件的相关性分析,研究合著网络节点重要性评价指标（点度中心度、中间中心度、接近中心度和特征向量）与文献计量学评价指标（作者发文量、论文被引频次）之间的相关性,对比三大领域相关性分析结果,发现点度中心度、中间中心度和特征向量中心度与作者发文量和论文被引频次呈正相关关系,接近中心度与其呈负相关关系。其中中间中心度与作者发文量相关性更为显著,点度中心度与论文被引频次相关性较其他指标显著。     

文本挖掘在基因组注释中的应用

为了解生物医学文本挖掘技术在基因组注释方面的基本应用,以Web of Science（WOS）数据库中收录的关于生物医学文本挖掘技术在基因组注释方面的基本应用的文献作为来源文献,利用书目共现分析软件提取文献中的高被引论文,形成来源文献——高被引文献词篇矩阵,利用聚类软件对高被引论文进行同被引聚类分析,最后得到生物医学文本挖掘技术在基因组注释方面的基本应用,主要包括权威工具的使用、文本挖掘工具和算法的开发、文本挖掘工具的检验。     

学术论文新颖性评价方式

新颖性评价是学术论文评价中的重要组成部分,常与论文的多学科性关联。通过梳理涉及新颖性和跨学科性的相关文献,归纳出学术论文新颖性评价的几种方式及其特点,并指出科技论文新颖性评价的发展方向应是采用基于文章内容的、尤其是基于文章主题的非典型组合的指标的构建和应用。     

基于疾病数据库的文本挖掘工具对比研究

目的：对比分析几种基于疾病数据库的文本挖掘工具,总结各自特点。 方法：选择eRAM、PhenUMA、Gendoo、G2D 4种工具进行对比分析。以Rett综合征为例进行实证研究,筛选与其关联性较高的基因,并结合先验知识做出预测。 结果：eRAM、PhenUMA知识库功能全面,可视化效果好。通过实证研究得到Rett综合征相关基因,并结合PubMed、UniProt等数据库中的先验知识推测出基因EGR2、CDKL5、BCHE、DLX5与Rett综合征相关。结论：基于疾病数据库的文本挖掘工具可以有效预测疾病的相关基因,预测疾病、表型、基因间相似和相关关系,有助于疾病的诊断及治疗。     

程序性细胞死亡蛋白-1抑制剂不良反应的热点分析

目的 分析程序性细胞死亡蛋白-1抑制剂(programmed cell death receptor 1,PD-1)药物不良反应的研究热点，了解该领域发展现状并为未来研究提供方向和参考。方法 以PubMed数据库中收录的关于PD-1抑制剂的药物不良反应文献为来源，以“antineoplastic agents, immunological/adverse effects”[Mesh] and “programmed cell death 1 receptor/antagonists and inhibitors”[Mesh]为检索策略，以2010-2020年为限定时间。采用书目共现分析系统软件抽取主要主题词/副主题词，获得高频主题词论文矩阵，利用gCLUTO软件对其进行聚类分析。结果 检索得到411篇文献，20个高频主题词，可视化分析后得到联合治疗、非小细胞肺癌、黑色素瘤和疗法比较4个聚类。结论 皮炎是程序性细胞死亡蛋白-1抑制剂较常见的不良反应，非小细胞肺癌患和晚期黑色素瘤为在抗PD-1治疗上最常被研究的肿瘤类型，Nivolumab是最常被研究的PD-1抑制剂类药物，对相关科学研究有...