الگوریتمی برای داده کاوی سریع و کارآمد متن به منظور ایجاد اتوماتیک پایگاه داده حاوی اطلاعات سینتیک آنزیم ها DKaItaDba s-e an algorithm for fast and efficient text mining used to automatically generate a database containing kinetic information of enzymes

Abstract

Background: The amount of available biological information is rapidly increasing and the focus of biological research has moved from single components to networks and even larger projects aiming at the analysis, modelling and simulation of biological networks as well as large scale comparison of cellular properties. It is therefore essential that biological knowledge is easily accessible. However, most information is contained in the written literature in an unstructured way, so that methods for the systematic extraction of knowledge directly from the primary literature have to be deployed.

Description: Here we present a text mining algorithm for the extraction of kinetic information such as KM, Ki, kcat etc. as well as associated information such as enzyme names, EC numbers, ligands, organisms, localisations, pH and temperatures. Using this rule- and dictionary-based approach, it was possible to extract 514,394 kinetic parameters of 13 categories (KM, Ki, kcat, kcat/KM, Vmax, IC50, S0.5, Kd, Ka, t1/2, pI, nH, specific activity, Vmax/KM) from about 17 million PubMed abstracts and combine them with other data in the abstract.

A manual verification of approx. 1,000 randomly chosen results yielded a recall between 51% and 84% and a precision ranging from 55% to 96%, depending of the category searched.

The results were stored in a database and are available as "KID the KInetic Database" via the internet.

Conclusions: The presented algorithm delivers a considerable amount of information and therefore may aid to accelerate the research and the automated analysis required for today's systems biology approaches. The database obtained by analysing PubMed abstracts may be a valuable help in the field of chemical and biological kinetics. It is completely based upon text mining and therefore complements manually curated databases.

The database is available at http://kid.tu-bs.de. The source code of the algorithm is provided under the GNU General Public Licence and available on request from the author.

چکیده

پیش زمینه: مقدار اطلاعات بیولوژیکی در دسترس به سرعت رو به افزایش بوده و تمرکز تحقیقات بیولوژیکی از بخش های مجزا به سمت شبکه ها و حتی پروژه های بزرگتر کشانده شده که هدف آن ها تجزیه و تحلیل، مدلسازی و شبیه سازی شبکه های بیولوژیکی و همچنین مقایسه در سطح بالای ویژگی های سلولی می باشد. بنابراین ضروری است تا اطلاعات بیولوژیکی به آسانی در دسترس باشد. به هر حال، بیشتر اطلاعات در تحقیقات انجام شده به صورت غیرساختاری بوده و به این خاطر روش هایی برای استخراج نظامند اطلاعات، مستقیما از تحقیقات اولیه می بایست توسعه یابد.

شرح مطلب: در اینجا ما الگوریتم داده کاوی را برای استخراج اطلاعات سینتیک و غیره و همچنین اطلاعات مربوطه همانند نام آنزیم ها، تعداد EC، لیگاندها، ارگانیسم ها، مناطق، PH و دما نشان می دهیم. با استفاده از این قوانین و رویکرد بر پایه واژه نامه، این امکان وجود دارد تا به اندازه 514394 پارامتر سینتیک 13 دسته از حدود 17 میلیون مطالب نتتشر شده، استخراج کرده و آن ها را با داده های دیگر خلاصه مطالب دیگر ترکیب کنیم.

تایید دستی تقریبا 1000 نتایج انتخاب شده تصادفی، موارد فراخوانی شده بین 51% و 84% و محدوده دقیق 55% تا 96% را نشان داده که بستگی به فهرست های جستجو شده دارد.

نتایج در پایگاه داده ذخیره شده و توسط KID" یا پایگاه داده سینتیک" از طریق اینترنت در دسترس می باشد.

نتیجه گیری: الگوریتم نشان داده شده، اطلاعات مهمی را ارائه می دهد و کمکی به شتاب بخشیدن تحقیقات و تجزیه و تحلیل مورد نیاز برای روش های بیولوژی سیستم های امروزی می باشد. پایگاه های داده حاصل شده از تجزیه و تحلیل چکیده مقاله های منتشر شده می تواند کمک ارزشمندی در حوزه جنبش های بیولوژیکی و شیمیایی باشد. این فرایند کاملا بر مبنای داده کاوی و همچنین تکمیل پایگاه داده ایجاد شده می باشد.

مشخصات

توسط: Stephanie Heinen, Bernhard Thielen, and Dietmar Schomburg انتشارات: BioMed Central سال انتشار: 2010 میلادی تعداد صفحات متن اصلی: 9 تعداد صفحات متن ترجمه: 20 تاریخ درج: ۱۳۹۵/۷/۵ منبع: دیتاسرا

خرید آنلاین فایل ترجمه

عنوان: الگوریتمی برای داده کاوی سریع و کارآمد متن به منظور ایجاد اتوماتیک پایگاه داده حاوی اطلاعات سینتیک آنزیم ها حجم: 1,012.45 کیلوبایت فرمت فایل: pdf قیمت: 129500 تومان رمز فایل (در صورت نیاز): www.datasara.com نرم افزارهای مورد نیاز: winrar - adobe acrobat - office

در صورتی که به هر دلیل از خرید خود رضایت نداشتید
تنها با ارسال یک ایمیل وجه خود را دریافت نمایید

دانلود فایل اصلی

عنوان: DKaItaDba s-e an algorithm for fast and efficient text mining used to automatically generate a database containing kinetic information of enzymes