国际生物医学科学数据审编研究热点探析

以2015-2016年两届国际生物医学审编会议上领域专家讨论的报告和会议论文集,以及PubMedCentral中近5年来有关Biocuration和Data Biocuration的研究文献为数据源,采用内容分析法对生物医学科学数据审编的研究主题进行分析、归纳和总结,重点从Biocuration的工作机制、生物医学数据标准构建与应用、集成与可视化、审编与应用、生物医学文本挖掘等方面进行梳理,以期为我国生物医学科学数据审编的发展提供国际经验。     

网络特征对文献间接关联发现的评价作用

基于文献的知识发现研究通过文献中潜在的间接关联的挖掘获取新的科学假设,在生物医学领域已经得到了越来越广泛的应用。间接关联性的评价是当前文献知识发现研究的一个热点问题;本文主要探讨网络特征在文献知识发现过程中间接关联的评价作用,整合共现统计信息与网络结构特征,建立了间接关联评价的新指标,这对于提高文献知识发现效率与构建知识发现系统具有重要意义。     

计算医学——应对大数据的挑战向临床转化

正长期以来,在生物医学领域,基于还原论的研究方法提供的知识信息是"碎片化"的,无法拼凑出完整的图景来全面真实地理解生命和疾病。近年来,随着医学工程技术和计算机技术的快速发展,生物医学领域迎来了大数据时代,更全面的生命和疾病信息呈现了出来,如何分析、应用具有高通量高维度特征的海量数据,以更逼近真实的方式理解生命机理和疾病机制,提高疾病预测、临床诊疗和健康维护的水平?可以肯定的是,计算医学与可视化的理论和技术方法为该领域提供了一条科学、高效的路径。1生物医学大数据的挑战     

美国癌症数据标准注册存储库的实践与启示

目的：深入分析通用数据元素（CDE）框架和癌症数据标准注册存储库（caDSR）的架构,结合我国生物医学领域数据管理与共享的实际需求提出合理化建议。方法：系统梳理caDSR的实践流程,包括数据元素的标准化转换和注册,通用数据元素的管理、访问、应用与病例报告表（CRF）构建。结果：caDSR及其应用工具支持研究人员创建、注册、管理、访问、共享CDE,并利用CDE构建规范化、可重用的病例报告表,促进了数据资源的标准化收集、管理与互操作。结论：我国针对生物医学领域元数据组织管理与关联融合等技术的研究还处于初探阶段,caDSR的通用数据元素框架与数据整合机制对我国建立标准化元数据管理平台有重要的指导意义。     

NIH生物医学数据共享仓储分析

目的：对美国国立卫生研究院（NIH）的共享仓储进行分析,为生物医学科学数据领域相关研究和我国医学科学数据共享仓储建设提供参考和借鉴。方法：对UniProt、Protein Data Bank、GenBank等10个典型的数据共享仓储进行对比分析,总结其在数据获取方式、数据管理及共享模式、服务方式等方面的经验。结果：各仓储根据自身特性,设计了符合自身特点的数据管理链条及流程规范。结论：我国可借鉴美国国立卫生研究院生物医学数据共享仓储的建设经验,设计数据服务工具、开展半人工半自动模式的数据审核,收集尽可能详尽的元数据,并制定符合自身仓储特点的引用规范等。     

计算医学——应对大数据的挑战向临床转化

长期以来,在生物医学领域,基于还原论的研究方法提供的知识信息是＂碎片化＂的,无法拼凑出完整的图景来全面真实地理解生命和疾病.近年来,随着医学工程技术和计算机技术的快速发展,生物医学领域迎来了大数据时代,更全面的生命和疾病信息呈现了出来,如何分析、应用具有高通量高维度特征的海量数据,以更逼近真实的方式理解生命机理和疾病机制,提高疾病预测、临床诊疗和健康维护的水平？可以肯定的是,计算医学与可视化的理论和技术方法为该领域提供了一条科学、高效的路径.     

生物医学科研数据管理服务的研究

基于生物医学领域科研人员对科研数据管理服务的需求,分析国外生物医学领域学科馆员的为科研用户提供研究数据管理服务,重点分析美国NIH生物医学学科馆员支持科研课题研究数据管理服务的模式、内容和效果,探讨我馆学科馆员如何参与生物医学数据管理服务。     

大数据趋势与专业图书馆

大数据和大数据技术是当前信息领域研究的热点。介绍了大数据相关背景和科学研究的第四范式——数据范式,分析了在第四范式和大数据趋势中的学术信息交流方式的转变,并以生物医学领域的进展和应用场景为例分析了专业图书馆随之的转变,提出了与大数据相关的专业图书馆观念的转变和人才需求的转变。     

基于复杂关联网络的生物医学研究结构的挖掘

基于免费开放的PubMed文献数据集,利用文献的知识发现,通过挖掘文献中隐含的关联,构建了生物医学实体关联演化网络。它能帮助科研人员形成新的科学假设,分析关联网络的拓扑特征,从系统层面上研究科学文献富集的知识结构、相关性与发展规律,为文献的知识发现引入新的视角与方法,提高知识发现的效率。     

国外生物医学科研数据管理服务与启示

基于生物医学领域科研人员对科研数据管理服务的需求,分析了国外生物医学领域学科馆员为科研用户提供的数据管理服务,美国NIH生物医学学科馆员支持科研课题研究数据管理服务的模式、内容和效果,探讨了国外生物医学数据管理服务对我馆学科化服务的启示。     

PCR-SSCP检测结核分枝杆菌耐利福平诊断的系统评价

目的 用Meta-分析的方法评价PCR-SSCP检测结核分枝杆菌耐利福平的准确性.方法 通过检索PUBMED、EMBASE、中国生物医学文献数据库、中国期刊全文数据库、中文科技期刊全文数据库等数据库和其他方式广泛收集文献.用QUADAS标准评价文献质量.用Meta-disc软件计算合并敏感度、合并特异度和SROC曲线下面积等.结果 最终纳入4篇外文文献(5个研究),Meta-分析显示PCR-SSCP用于结核分枝杆菌耐利福平的诊断均显示了较高的敏感度和特异度,有较高的诊断价值.其合并敏感度为97%,[95%CI(95%,99%)];合并特异度为84%,[95%CI(78%,89%)];合并阳性似然比为8.14,[95%CI(1.77,37.42)];合并阴性似然比为0.05,[95%CI(0.02,0.14)1;SROC曲线下面积:AUC=0.989 0,SE(AUC)=0.012 0.结论 目前PCR-SSCP法检测结核分枝杆菌耐利福平诊断有一定诊断价值,可作为诊断结核分枝杆菌耐利福平的确诊方法.     

基于生物医学科研数据仓储的图书馆数据管理服务

综合国内外生物医学领域科研数据仓储的政策，为图书馆开展生物医学科研数据管理服务奠定基础。通过人工阅读、筛选的方法选取有明确政策声明的9个生物医学领域的科研数据仓储，对其在数据提交、数据管理和数据使用等方面的政策和要求进行调研，并对学科馆员如何提供嵌入科研的科研数据管理服务进行探讨。     

引文在线集成检索整合平台的研制

为了提高生物医学文献查引效率,我们采用.NET框架作为系统的开发平台,采用C/S结构模式,在生物医学引文数据库的基础上研制生物医学文献引文集成检索整合平台。该系统实现了统一平台一站式检索,自动去重,自动分组,便捷输出规范的引文报告等个性化功能。     

基于本体的临床基因组学信息整合研究

目的由于生物医学信息存在一定的异质性,实现这些信息的整合将促进基因医学的发展。方法通过构建生物医学信息领域本体,将数据源的数据模式映射到一个虚拟模式之下,再统一这些虚拟模式;并结合生物医学术语本体,以期解决信息整合过程中所产生的语义问题。结果利用构建的临床基因组学信息系统可提升微阵列数据分析结果。结论基于本体的信息整合将为对未来的临床基因组学研究提供有力的信息支持。     

从生物医学类英文期刊的文献计量指标分析其国际化现状及问题

随着科技发展和经济全球化,我国科技期刊的国际化要求也越来越迫切?文章从生物医学英文期刊这一特定的期刊群体出发,分析其2006年~2008年海外论文比的变化,结合总被引频次,影响因子等其他文献计量指标,探讨目前国内生物医学英文期刊国际化的水平和面临的问题?     

Biomedical science journals in the Arab world

Medieval Arab scientists established the basis of medical practice and gave important attention to the publication of scientific results. At present, modern scientific publishing in the Arab world is in its developmental stage. Arab biomedical journals are less than 300, most of which are published in Egypt, Lebanon, and the Kingdom of Saudi Arabia. Yet, many of these journals do not have on-line access or are indexed in major bibliographic databases. The majority of indexed journals, however, do not have a stable presence in the popular PubMed database and their indexes are discontinued since 2001. The exposure of Arab biomedical journals in international indices undoubtedly plays an important role in improving the scientific quality of these journals. The successful examples discussed in this review encourage us to call for the formation of a consortium of Arab biomedical journal publishers to assist in redressing the balance of the region from biomedical data consumption to data production.     

Data Mining in Healthcare and Biomedicine: A Survey of the Literature

As a new concept that emerged in the middle of 1990’s, data mining can help researchers gain both novel and deep insights and can facilitate unprecedented understanding of large biomedical datasets. Data mining can uncover new biomedical and healthcare knowledge for clinical and administrative decision making as well as generate scientific hypotheses from large experimental data, clinical databases, and/or biomedical literature. This review first introduces data mining in general (e.g., the background, definition, and process of data mining), discusses the major differences between statistics and data mining and then speaks to the uniqueness of data mining in the biomedical and healthcare fields. A brief summarization of various data mining algorithms used for classification, clustering, and association as well as their respective advantages and drawbacks is also presented. Suggested guidelines on how to use data mining algorithms in each area of classification, clustering, and association are offered along with three examples of how data mining has been used in the healthcare industry. Given the successful application of data mining by health related organizations that has helped to predict health insurance fraud and under-diagnosed patients, and identify and classify at-risk people in terms of health with the goal of reducing healthcare cost, we introduce how data mining technologies (in each area of classification, clustering, and association) have been used for a multitude of purposes, including research in the biomedical and healthcare fields. A discussion of the technologies available to enable the prediction of healthcare costs (including length of hospital stay), disease diagnosis and prognosis, and the discovery of hidden biomedical and healthcare patterns from related databases is offered along with a discussion of the use of data mining to discover such relationships as those between health conditions and a disease, relationships among diseases, and relationships among drugs. The article concludes with a discussion of the problems that hamper the clinical use of data mining by health professionals.     

基于多案例研究的生物医学科学数据开放共享策略分析

目的/意义 提出生物医学科学数据开放共享的策略性建议,为科学数据可持续发展提供理论支撑。方法/过程 采用多案例研究方法,分析英国生物样本库(UK Biobank)、美国国家生物技术信息中心(NCBI)、全球流感共享数据库(GISAID)、Cortellis药物研发情报平台(CDDI)4个国际典型生物医学科学数据平台的开放共享实践。结果/结论 基于数据共享前、中、后3个环节提出建议,数据资源建设方面应确定数据权利和权利主体的划分,数据开放使用方面应依据数据属性实行差异化管理,数据生态营造方面应制定促进数据增值的机制和措施。