基于文獻(xiàn)的生物醫(yī)學(xué)知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法與工具 .ppt

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基于文獻(xiàn)的生物醫(yī)學(xué)知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法與工具 內(nèi)容 Swanson關(guān)聯(lián)研究及其工具Arrowsmith的使用Bitola的使用生物醫(yī)學(xué)信息檢索技巧 背景與意義 發(fā)表文獻(xiàn) 研究深入 知識(shí)分裂 文獻(xiàn)量 一 Swanson的知識(shí)發(fā)現(xiàn)法的背景 Swanson教授認(rèn)為 1 客觀知識(shí)的總量與人類吸收知識(shí)的能力之間存在著巨大的差距 并且這種差距在不斷地?cái)U(kuò)大 2 在信息爆炸時(shí)代 隨著科學(xué)技術(shù)的越來越專業(yè)化 跨學(xué)科的信息傳遞變得更加困難 就會(huì)產(chǎn)生知識(shí)的分裂 并且隨著知識(shí)的持續(xù)增長 這種現(xiàn)象會(huì)更加嚴(yán)重 3 一個(gè)專業(yè)領(lǐng)域的信息可能對(duì)另一個(gè)專業(yè)領(lǐng)域是有價(jià)值的 跨學(xué)科間一定存在著潛在的未被發(fā)現(xiàn)的關(guān)聯(lián) 非相關(guān)文獻(xiàn)的隱含關(guān)聯(lián) 1985年Swanson在一個(gè)偶然的機(jī)會(huì) 發(fā)現(xiàn)2篇醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)放在一起 會(huì)揭示出一個(gè)問題的答案 而這個(gè)答案是從單獨(dú)一篇文獻(xiàn)得不到的 這預(yù)示著在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)中存在著大量的未被發(fā)現(xiàn)的隱含的關(guān)聯(lián) 例如 A表示一種物質(zhì)的攝入可能導(dǎo)致一種獨(dú)特的生理改變B 而B又作用于身體的某器官或一種疾病C 如果把兩類文獻(xiàn)放在一起 加以研究就會(huì)獲得有用的信息 即A作用于C 而這種信息是不能根據(jù)單獨(dú)一類文獻(xiàn)得到的 稱為AB和BC這兩種文獻(xiàn)是互補(bǔ)的 非相關(guān)文獻(xiàn)的隱含關(guān)聯(lián) 一個(gè)專業(yè)領(lǐng)域的文獻(xiàn)的作者和讀者 一般并不熟知另一專業(yè)領(lǐng)域的文獻(xiàn) 也就是說兩類文獻(xiàn)從沒有或很少被共同引用 并且也不相互引用 我們稱這兩類文獻(xiàn)是相互獨(dú)立的 也就是非相關(guān)的 這種情況 對(duì)兩個(gè)不同的醫(yī)學(xué)專業(yè)領(lǐng)域是經(jīng)常存在的 因此幾乎沒有人考慮到 把兩類文獻(xiàn)放在一起加以研究 也不會(huì)有人注意到A和C之間可能存在的隱含關(guān)聯(lián) Medline文獻(xiàn)集合 DonR Swanson的研究 潛在的聯(lián)系 雷諾氏病文獻(xiàn) 食用魚油文獻(xiàn) 血液粘稠度紅細(xì)胞脆性 閉合式的知識(shí)發(fā)現(xiàn) 閉合式知識(shí)發(fā)現(xiàn)過程是從A和C出發(fā) 尋找共同的中間詞B Swanson開發(fā)的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用軟件ARROWSMITH即體現(xiàn)了閉合式挖掘這一思想 在成功預(yù)言了鎂缺乏與神經(jīng)系統(tǒng)疾病 1988年 的關(guān)系之后 Swanson又利用ARROWSMITH系統(tǒng)成功地預(yù)言了消炎痛與阿爾茨海默氏癥 1996年 雌激素與阿爾茨海默氏癥 1996年 游離鈣磷脂酶A2與精神分裂癥 1998年 之間的關(guān)系 并發(fā)現(xiàn)了可以作為生物武器的潛在病毒 2001年 閉合式的知識(shí)發(fā)現(xiàn) ARROWSMITH3 0 http arrowsmith psych uic edu 可作為生物武器的潛在病毒 能夠成為生物武器 致病性 傳播性 同時(shí)涉及到病毒這兩個(gè)特性的文章卻特別少 A 病毒毒力遺傳方面 virulence genetic C 病毒疾病傳播力病毒的昆蟲媒介傳播 insectvectors 空氣傳播 air 在空氣中的穩(wěn)定性 stabilityofvirusesinair 通過與A和C有共同聯(lián)系B找出更多符合條件的病毒 將得到的文獻(xiàn)經(jīng)過一些系列的處理 Arrowsmith列出了三個(gè)有意義的B LIST 病毒的集合 通過進(jìn)一步的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析和查閱文獻(xiàn) 最終找出相對(duì)有意義的病毒 B 發(fā)現(xiàn)科研機(jī)構(gòu)間潛在的合作方向 利用Arrowsmith程序 發(fā)現(xiàn)美國斯坦福大學(xué)和哥倫比亞大學(xué)在醫(yī)學(xué)信息學(xué)研究領(lǐng)域的潛在合作方向嘗試將這種方法運(yùn)用到尋求發(fā)現(xiàn)科研機(jī)構(gòu)合作與交流的領(lǐng)域中 結(jié)果表明 利用Arrowsmith所挖掘的科研合作與交流的內(nèi)容詳細(xì) 明確 能體現(xiàn)出研究所使用的具體方法和側(cè)重點(diǎn) 能更好地體現(xiàn)出兩個(gè)機(jī)構(gòu)研究內(nèi)容的相似點(diǎn) 可以合作之處 和不同點(diǎn) 可以相互交流 學(xué)習(xí)之處 開放式知識(shí)發(fā)現(xiàn) 開放式知識(shí)發(fā)現(xiàn)的過程是 對(duì)某個(gè)初始研究主題A 在MEDLINE的標(biāo)題字段檢索其相關(guān)文獻(xiàn) 尋找與A在標(biāo)題中共同出現(xiàn)的中間詞B 通過篩選得到有一定意義的B 進(jìn)而重復(fù)上述過程 得到目標(biāo)詞C 開放式挖掘初衷是從某個(gè)疾病或藥物初始 尋找疾病的潛在病因和治療方法或者藥物的潛在治療應(yīng)用 開放式的知識(shí)發(fā)現(xiàn) BITOLAhttp www mf uni lj si bitola 輸入單個(gè)的概念 疾病A 找到該概念的第一層相關(guān)概念并加以歸類 藥物B 從第一層相關(guān)概念 藥物B 出發(fā) 找到它們的相關(guān)概念 并加以歸類 基因C 檢驗(yàn)基因和疾病是否有關(guān)聯(lián) 如果沒有 該基因與疾病有潛在的聯(lián)系而且并沒有文獻(xiàn)報(bào)道 提示 與疾病 生理學(xué)反應(yīng)或者其他表型相關(guān)的新基因 藥物或者神經(jīng)科學(xué) BITOLA BITOLA open BITOLA close BITOLA close BITOLA close 生物醫(yī)學(xué)信息檢索技巧 學(xué)術(shù)搜索引擎Googlescholar的使用Scius的使用MedicalMatrix網(wǎng)絡(luò)資源利用工具Facultyof1000MedicineRRS的使用 Google學(xué)術(shù)搜索 提供可廣泛搜索學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的簡便方法 來自學(xué)術(shù)著作出版商 專業(yè)性社團(tuán) 預(yù)印本 各大學(xué)及其他學(xué)術(shù)組織的經(jīng)同行評(píng)論的文章 論文 圖書 摘要和文章 標(biāo)題 鏈接到文章摘要或整篇文章 如果文章可在網(wǎng)上找到 引用者 提供引用該組文章的其他論文 相關(guān)文章 查找與本組文章類似的其他論文 圖書館鏈接 在線 通過您已建立聯(lián)屬關(guān)系的圖書館資源找到該項(xiàng)成果的電子版本 在您登錄校園網(wǎng)后將自動(dòng)顯示這些鏈接 圖書館鏈接 離線 找到藏有這項(xiàng)學(xué)術(shù)成果的圖書館 同組文章 查找您可能看到的同屬這組學(xué)術(shù)研究成果的其他文章 可能是初始版本 其中有預(yù)印本 摘要 會(huì)議論文或其他改寫本 網(wǎng)絡(luò)搜索 Google搜索中關(guān)于該研究成果的信息 Scirus 綜合性最強(qiáng)的web科研工具 4 5億條記錄 不僅僅有期刊上的內(nèi)容 還有科學(xué)家的主頁 課件 預(yù)印文本 專利和科研單位的收藏和網(wǎng)站信息 由Elsevier科學(xué)出版社開發(fā) Scirus 覆蓋的學(xué)科范圍包括 農(nóng)業(yè)與生物學(xué) 天文學(xué) 生物科學(xué) 化學(xué)與化工 計(jì)算機(jī)科學(xué) 地球與行星科學(xué) 經(jīng)濟(jì) 金融與管理科學(xué) 工程 能源與技術(shù) 環(huán)境科學(xué) 語言學(xué) 法學(xué) 生命科學(xué) 材料科學(xué) 數(shù)學(xué) 醫(yī)學(xué) 神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué) 藥理學(xué) 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便于使用者事先決定是否進(jìn)入其網(wǎng)頁進(jìn)一步閱讀 以節(jié)省時(shí)間 另外還提供免費(fèi)的mailinglist 定期發(fā)布網(wǎng)上醫(yī)學(xué)資源變化情況的通知 Facultyof1000 是一種新型的文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)和研究工具 由BioMedCentral所出版 由2400多位專家學(xué)者推薦 提供目前世界上最重要的生物學(xué)論文資訊及研究趨勢(shì) 提供超過1000名頂尖科學(xué)家的一致推薦 有系統(tǒng)地組織并評(píng)價(jià)大量的科學(xué)論文信息 收錄每篇具有科學(xué)價(jià)值的文獻(xiàn) 論文重要性的評(píng)論依據(jù)是其科學(xué)成就而非這些文獻(xiàn)在哪里發(fā)表 每篇文章都包含專家所給的評(píng)論 并依據(jù)F1000Factor評(píng)定文章的類別 隨時(shí)獲得特定研究領(lǐng)域中最重要的論文信息 提供作者同行針對(duì)單一論文的即時(shí)評(píng)價(jià) 期刊之影響因子則對(duì)此直接評(píng)價(jià)提供重要的補(bǔ)充評(píng)價(jià) RSS RSSReallySimpleSyndicationRichSiteSummaryRDFSiteSummary是一種描述和同步網(wǎng)站內(nèi)容的格式 一種方便的信息獲取工具 RSS可以干什么 RSS獲取信息的模式與加入郵件列表 如電子雜志和新聞郵件 獲取信息有一定的相似之處 也就是可以不必登錄各個(gè)提供信息的網(wǎng)站而通過客戶端瀏覽方式 稱為 RSS閱讀器 或者在線RSS閱讀方式這些內(nèi)容 例如 通過一個(gè)RSS閱讀器 可以同時(shí)瀏覽新浪新聞 也可以瀏覽搜狐或者百度的新聞 RSS可以干什么 訂閱BLOG 訂閱與你有共同愛好的作者的Blog 訂閱新聞 訂閱期刊和PubMed上的相關(guān)記錄 你可以訂閱你工作中所需的技術(shù)文章 你再也不用一個(gè)網(wǎng)站一個(gè)網(wǎng)站 一個(gè)網(wǎng)頁一個(gè)網(wǎng)頁去逛了 只要這將你需要的內(nèi)容訂閱在一個(gè)RSS閱讀器中 這些內(nèi)容就會(huì)自動(dòng)出現(xiàn)你的閱讀器里 你也不必為了一個(gè)急切想知道的消息而不斷的刷新網(wǎng)頁 因?yàn)橐坏┯辛烁?RSS閱讀器就會(huì)自己通知你 RSS的使用 使用RSS獲取信息的前提是 先安裝一個(gè)RSS閱讀器 然后將提供RSS服務(wù)的網(wǎng)站加入到RSS閱讀器的頻道即可 大部分RSS閱讀器本身也預(yù)設(shè)了部分RSS頻道 如新浪新聞 百度新聞等 RSS的使用 在許多新聞信息服務(wù)類網(wǎng)站 會(huì)看到按鈕 有的網(wǎng)站使用一個(gè)圖標(biāo) 有的同時(shí)使用兩個(gè) 這就是典型的提供RSS訂閱的標(biāo)志 這個(gè)圖標(biāo)一般鏈接到訂閱RSS信息源的URL 當(dāng)然 即使不用這樣的圖標(biāo)也是可以的 只要提供訂閱RSS信息源的URL即可 本課程學(xué)習(xí)的重點(diǎn) 數(shù)據(jù)挖掘的定義數(shù)據(jù)挖掘分類數(shù)據(jù)挖掘的過程數(shù)據(jù)挖掘的算法 2種 聚類與分類共現(xiàn) 同被引 引文耦合可共現(xiàn)分析的字段 說明問題實(shí)習(xí)過程 數(shù)據(jù)挖掘的過程