基于疾病数据库的文本挖掘工具对比研究

• 作 者: 徐畅 王雪 郭鑫 李毅 赵船 侯跃芳
• 机 构: 中国医科大学医学信息学院
• 出 处: 中华医学图书情报杂志
• 发表日期: 2018年6期
• 关键词: 疾病数据库 文本挖掘工具 疾病候选基因 比较研究 实证研究 Disease database Text mining tool Candidate gene o
• 基金项目: 辽宁省教育厅人文社会科学研究项目“基于复杂网络的非相关文献知识发现方法研究”(LR201606),2017年辽宁省大学生创新创业训练项目“基于疾病遗传数据库的文本挖掘研究”(201710159000031)

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