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RPA机器人和科研工作者之间的约

如何从互联网海量的生物医学信息中,在较短时间内,获取医学科学工作者所关注的最新、最准确和最全面的医学科研信息,是目前我们临床医学科研工作者密切关注的问题。 医学科研信息资源包括医学图书、期刊、专利、会议论文集、论文文献、临床实验报告、病例报告、手术规程、影像资料等等。一般可以从以下几个互联网渠道获取。 医学文献资源数据库,比如PubMed、BioMed Central、Highwire Press、中国生物医学文献服务系统(SinoMed)。 专利数据库,比如Dephion、美国专利全文数据库、欧洲专利局、中国专利数据库生物医学网站,美国国家医学图书馆网站(NLM)、美国国立卫生研究院网站(NIH)、Free Medical Journals、中国医学生物信息网(CMBI)。

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通过插图精准搜索相关的文献——以图检索文献

今天,我以生物医学研究的明星信号通路NF-κB为例,介绍一种直观查询文献的新方法–以图搜文法。 1. Openi检索,网址:https://openi.nlm.nih.gov/(首推) Openi是美国国立卫生研究院开发的科研图片数据库,其搜索出来的结果全部与生物医学相关。 中国知网学术图片库,网址:http://image.cnki.net/ 科研图片搜索怎么少得了知网这个“什么东西”呢? 类似的,中国知网学术图片库也可以通过关键词(图片搜索)和以图搜图(相似搜索)的方式进行检索。 与上述的数据库类似,输入NF-κB,可以获得许多相关的插图。这些插图来源于中文文献,但是像素较低。 与上述的数据库相比,知网图库在分类方面做得很细致,可通过限定图片颜色、学科、发表年度、关键词和图片类别等满足各种需求。

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    【Bioinformatics】文献数据库Pubmed使用方法介绍

    Pubmed拥有超过两百四十万的生物医学文献。它们来源于MEDLINE (生物医学文献数据库)、生命科学领域学术杂志以及在线的专业书籍。这些文献大部分提供全文链接。 ②如下图,你可以改变每个文献显示的内容、排序方式和每页的文献数 ? ? ? ④如果你想搜索某人发表关于dUTPase的文献,你可以这么搜索:【人名 dUTPase】,然后点击你想要的文献 ? 进入文献详情页后,如下图红框处你可以在线阅读或者下载该文献的pdf版本 ? ? 2、MEDLINE MEDLINE:数据库中一条文献记录的内部结构信息被分割成小节,每个小节都有自己的索引名,如AU代表作者,AB代表摘要等。 ? ? ? ②1976年以前的文献是没有摘要的。 ③搜索1965年以前的文献就别想了。 ?

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    python下载万方数据库文献

    详细的说明万方数据库文献下载的准备 终于根据爬虫获取 js 动态数据 (万方数据库文献下载) 一文提示,我提取出了动态的url 获取下载的链接的url def getdownurl(url): 0 for page in pages: allurl=get_url(page) for url in allurl: #得到每一篇文献的信息 条结果' html=get_html(url).text if html==None: print("没有文献") return ; return sucurl[0] def get_pdf(url,title): text=get_html(url) path="/home/dflx/下载/万方数据库 0 for page in pages: allurl=get_url(page) for url in allurl: #得到每一篇文献的信息

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    如何将数据库检索的结果导出?

    最近很多同学询问不同的数据库文献如何导出……老师表示很是不解,这是个很简单的小问题,上课时候也讲过,演示过,可是却是提问频率最高的问题之一。于是,今天就来大家讲讲不同的数据库如何导出数据。 我能感觉到研究生对中文数据库的了解程度很高,从大家对导出参考文献的惯性思维就能看出一二,因为每个咨询这个问题的同学都会附带问上一句:为什么这个数据库没有像CNKI那样的直接导出参考文献的按钮? 万方 各种格式的供大家选择: 维普(结果页面——选中检索结果——导出题录) 导出选项: 多种格式可选: 中国生物医学文献数据库 这个数据库导出参考文献使用TXT文档的格式,自动下载后查看文件即可。 另外,如果这个数据库没有直接导出符合你要求的参考文献的功能,直接复制题名,贴到百度文库中,例子看下图: 然后就能直接获取参考文献格式的题录信息了。也支持导出到主流的文献管理软件。 但是大家要注意,这里写的参考文献格式有时候并不是很标准,有些信息是缺失的或者是不标准的,注意与原数据库的信息核实。

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    R语言批量处理Pubmed数据库文献信息

    PubMed数据库作为最流行的文献检索数据库。本身提供了很多供用户使用的检索功能,关键词筛选机制。今天给大家介绍一个在R中进行PubMed数据库挖掘的工具包RISmed。 另外一个包则是主要进行对pubmed数据库中检索的结果进行进一步的标准化和拆分,主要涉及有摘要英文文本分词、词频统计的功能,摘要内文本基因名的频率统计的功能。 需要用到函数EUtilsSummary(),其中query参数指的是需要检索的关键词,关键词的规则和在PubMed中的一致;db指的是在MCBI中 的数据库,当然不限于PubMed;retmax用于设置最大获取量 然后是相关的基因的频率展示: 至此我们对PubMed数据库中的122451篇文献的摘要进行了分词和基因频率的展示。 欢迎大家学习交流!

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    Survey | 生物医学文本挖掘最新进展

    该综述总结了生物医学文献挖掘研究中存在的问题、方法和最新进展,并讨论了未来的研究方向。 ? 1 研究背景 随着生物医学研究迅速发展,产生了大量的生物医学文献。 但研究者很难阅读如此大量的文献,因此,对生物医学文献的自动知识提取和挖掘显得尤为重要。 即使在某些情况下可以将规范化任务视为数据库查找,但通常无法做到精确匹配,主要原因是生物医学术语有很多变体,变体类型可以分为三类:句法变体、同一术语不同形式和语义变体。 3 生物医学文献分类 3.1 任务定义 有两种典型的生物医学文章分类任务,相关主题识别和生物医学文献索引。相关主题识别确定生物医学出版物是否与给定主题相关。 6 生物医学假说生成 6.1 任务定义 假说的产生,也被称为基于文献的发现(LBD),试图用计算方法从文献中获得新的生物医学发现。

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    万方数据库文献下载的准备

    ###后来文献下载任务完成了 ,相关的代码,细节,介绍看这篇文章 https://www.jianshu.com/p/134530b46a65 想批量下载万方数据库文献,看了一下其html源码不好玩啊 其一篇文献的下载的链接. type="+type); /*}*/ } 以Spectral Efficiency and Power Allocation for Mixed-ADC Massive MIMO System这篇文献为列子 22%3Afalse%7D%2C%22isCache%22%3Afalse%7D 先用浏览器访问下url,如果可以得到数据,就可以使用requests的get方法,如果不能就使用post方法 万方数据库一页显示 参考文献 requests浏览器登录后手动设置cookies Python将浏览器cookies共享给requests库 Python爬虫利器一之Requests库的用法 python的requests

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    数据库权限下载文献攻略大全

    在之前的内容中,我们为大家推送过两篇关于如何在没有权限的情况下下载文献的文章:无数据库权限下载文献攻略大全和Sci-Hub插件添加:自动识别DOI号,一键下载更方便,但是最近http://sci-hub.cc 下面我用一个例子示范一下如何使用这个网站帮助我们下载文献。 比如这个文献所在的数据库我们学校没有买:Hualing Zeng et al. 第四种方法:在文献的PDF格式所在的网址上进行操作,即可完成文献下载 举一个例子进行说明,比如下面这篇文献:Goki Eda et al. 说明:其实直接修改网址的方法就是在使用http://sci-hub.tw/中的一步,我们按照第一种方法文献下载文献时,在第三步点击open之后,文献下载出现的界面就是上面的界面,下面是用第一种方法下载同一篇文献时 说明:小木虫并不能下载所有的文献或者大部分文献,这就看你所需要下载的文献是否别人求助过,是否有人应助过,所以此方法只是在走投无路的情况下可以试一试。

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    人群分析、人群计数 开源代码文献数据库

    for Dense Crowd Counting Caffe: https://github.com/davideverona/deep-crowd-counting_crowdnet 人群数据库 Novel Dataset for Fine-grained Abnormal Behavior Understanding in Crowd 人群异常行为数据库:https://github.com ,Fight,Congestion,Obstacle ,Neutral 人群异常检测 Anomaly Detection and Localization in Crowded Scenes 数据库

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    搜索中文与外文数据库中的综述类文献

    搜索中文与外文数据库中的综述类文献 ---- 1. 中文数据库搜索 知网网址:http://www.cnki.net/ 1.1 进入高级搜索 ? 1.2 筛查文献 ? 1.3 获取综述类文献 ? ---- 2. 外文数据库搜索 Web of Science 网址:http://apps.webofknowledge.com 2.1 筛查文献 ? 2.2 查找高质量文献 ? 2.3 获取综述类文献 ?

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    【生信文献200篇】67 CHIP-Atlas数据库

    3.3 与其他CHIP-seq数据库比对 ChIP-Atlas 数据库相较于其他CHIP-seq分析数据库,其数量更多,数据来源更广泛,使用的模式生物更多。 并且,该数据库最近的一次更新在2021年1月份。 并且该数据库的开发人员还很暖心的在每个功能中添加了教学视频,只可惜视频链接在YouTube上。 ---- 【胡乱叨叨】ChIP-Atlas数据库操作简单易上手,并且研究人员不断进行数据库的更新和维护,是CHIP-seq初学者可以持续关注的数据库。 并且该数据库的结果多以表格形式呈现,有利于研究人员进行CHIP-seq的深入分析或进行结果整理。 如果您已经有了生信基础,推荐→ 最适合ChIP-seq实战的文献推荐

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    年度回顾:各类监督方法流行趋势分析

    当然,这种方法有一些限制: 可能有比出版物数量更准确的表示方法; 分析受所使用的搜索术语的影响; 文献数据库并不完美; 因此,对于这篇文章进行了两次分析。 逻辑回归在PubMed数据库中的流行可能是由于大量出版物的临床研究。在这些研究中,通常使用逻辑回归分析分类结果(即治疗成功),因为它非常适合于解释特征对结果的影响。 Cox回归在PubMed数据库中也非常流行,因为它常用于分析Kaplan-Meier生存数据。 图4 不同领域的ML模型类型 图4总结了文献中提到的参数和非参数模型的百分比。 特别是生物医学科学的研究人员仍然严重依赖参数模型,但这种情况逐渐在发生改变,随着可解释模型的研究更加深入,更复杂的模型一定会在生物医学领域得到广泛应用。

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    ONGene:基于文献检索的肿瘤基因数据库

    OnGene是一个肿瘤基因的数据库,通过文献检索的方式获得了803个肿瘤基因,文章的链接如下 http://dx.doi.org/10.1016/j.jgg.2016.12.004 数据库网址如下 http RNA和oncogene两个关键词检索,得到435篇文献。 另外又从oncomirdb和miRCancer数据库中得到肿瘤相关的miRNA。 对以上得到的文献进行人工核对,最终筛选得到了803个有文献支持的肿瘤基因,并对这些基因进行了以下几种数据分析 功能注释,提供了基因名称,参与的通路,相关疾病等注释信息 差异分析,利用TCGA中的表达谱数据 对于肿瘤研究而言,该数据库非常值得参考,可以帮助我们快速的筛选候选的肿瘤基因。 ·end·

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    PubMed专题:(一)如何精准高效地进行文献搜索

    其中,我们的大多数研究和文献搜索都是在线完成的。 对于生物医学和生命科学,文献检索的首选网站是PubMed,由美国国家医学图书馆(NLM)的国家生物技术信息中心(NCBI)维护。 PubMed(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/)是美国国家医学图书馆(NLM)所属的国家生物技术信息中心(NCBI)于2000年4月开发的,基于WEB的生物医学信息检索系统 ,它是NCBI Entrez整个数据库查询系统中的一个。 说到PubMed,就不得不提下另一与其紧密联系且强大的数据库——PubMed Central(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/)——存储了文献的全文,且每天增加1000 的全文,书籍章节等)合并为一个记录,以便使所有一对一访问生物医学文献,进一步计划探索PubMed是否可以使用开放数据和替代指标中的各种计划的输出来改进搜索。

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    有了MarkerDB,找生物标志物瞬间变得简单 | 分子生物标志物在线数据库

    一篇一篇翻文献,还是一个一个数据库慢慢搜?理想情况下,我们需要的是一个开放的、全面的生物标志物数据库,该数据库涵盖了广泛的生物医学应用中的各种分子生物标志物。 来自加拿大的研究团队开发了一个全面的、注释丰富的分子生物标志物数据库:MarkerDB,其尝试将所有已知的临床和选定的临床前分子生物标志物信息整合到一个数据库中,以推动生物标志物研究和生物标志物使用领域的发展 MarkerDB是一个专注于分子、生物医学生物标志物的数据库。这意味着MarkerDB不包含组织学、流式细胞仪或组织生物标志物,也不包含来自其他医学成像方式的X光、CT、PET、MRI成像生物标志物。 参考文献 Wishart D S, Bartok B, Oler E, et al. MarkerDB: an online database of molecular biomarkers[J]. 图片来源于MarkerDB和参考文献,如有侵权请联系删除。

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    追热点文献挖到忍不住想分享的单细胞数据库...

    作为一枚喜欢追(蹭)热点的小编,刷热点文献是常规操作,原本以为看研究类paper只能分享点研究思路、数据资源...没想到挖到一个单细胞数据+实验流程/分析流程+文献的综合平台:descartes.brotmanbaty.org 打开网站是这个样纸 descartes.brotmanbaty.org 用户可以通过此平台,“一键”获取每项单细胞研究的数据资源、实验流程(或分析流程)和文献信息,其中部分研究还提供了数据分析的可视化结果 获取相关文献信息 首页直接点击“Publication”,或数据详情页点击“Paper”,即可直链相关研究文献

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    AI 成为学术评估“主考官”,公布全球最有影响力生物医学研究人员

    根据人工智能(AI)计算机程序筛选,埃里克・兰德是目前最具影响力的生物医学研究人员 目前,我们在学术文章搜索上一直都在用谷歌学术搜索,毋庸置疑,谷歌学术搜索的规模最大,涵盖了大约1亿份文档。 在采用科学文献检索工具语义界定的方法——“语义学者”进行检索时,工作人员发现埃里克・兰德(Eric Lander)在生物医学研究领域的人员名单上名列第一。 通过语义学者来搜索文献档案最初集中应用在计算机科学上,从2016年开始扩大到其他领域。现在,这种方法的应用范围正在进一步扩大,包括在PubMed数据库和其他来源的数据库中的数百万生物医学研究论文。 “语义学者”对生物医学领域研究人员进行排名 2016年4月,该工具对计算机领域的科学家进行了排名,2016年11月它的资料库扩展到神经科学领域,它也被用来评选最具有影响力的脑科学家。 现在,语义学者正在对生物医学研究人员进行排名。

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