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详解 Python 批量下载文献情报

下面例子是利用PubMed来查询所有关于小鼠的文献资料,为了展示基础的流程,这里采用逐条下载的方式。 from Bio import Entrezfrom Bio import Medline # 参设置Entrez.email = your_email@163.comEntrez.tool = PaperScript # 用 esearch 在 pubmed 中搜索关键字为 mouse 的文章# RetMax 这个参为每次返回的最大个,因此如果把Count的值赋给RetMax就会获取全部的mouse的文章,这里为实例设置为 db=Taxonomy, id=id, retmode=xml)read_eftech = Entrez.read(hd_eftech)print(read_eftech) NCBI 提供了很多生物相关 ,用法几乎差不多,可以根自身研究或者感兴趣的方向自行选择。

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287万篇CS文献分析:性别差距100年难消除,男女搭配协作更累?

研究人员通过对计算机科学会议和期刊(287万篇论文)中的文献原进行自动化研究,并利用Semantic Scholar学术搜索引擎中的来回答上述这些问题。统计如下所示:? 表1 Computer Science and Medline语料统计作者列表从所有出版物中提取,并编译成一个名字列表。研究人员使用Gender API为每个名称执行性别查找。 (性别应用程序接口(Gender API)是一个大型的在线,通过将各国公开的政府与社交媒体资料链接起来,可以获得已知的姓名和性别关系。)但此时却存在一个问题:很多名字都是性别模糊的。 与Medline的比较Medline语料包括1163万篇论文,可以产生4766万个author-paper units。?图5图5显示了Medline语料中女性和男性作者的量。? 2002年Medline语料中可以观察到不连续性。这是由于Medline索引记录中的完整作者姓名是从2002年才开始要求的。

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    生物信息中的Python 04 | 批量下载基因与文献

    一、自动获取氨基酸序列1. 利用 Nucleotide 来查询所有 oct4 基因的序列,为了展示基础的流程,这里采用逐条下载的方式from Bio import Entrez,SeqIO # 参设置Entrez.email 利用这个特性,不仅可以减轻 Entrez 服务器的负载,更可以同时获取多条,节省大量时间精力 from Bio import Entrez # 参设置Entrez.email = example@ 利用PubMed来查询所有关于小鼠的文献资料,为了展示基础的流程,这里采用逐条下载的方式from Bio import Entrezfrom Bio import Medline # 参设置Entrez.email , retmode=text) file.write(hd_efetch.read())三、获取物种谱系 NCBI 提供了很多生物相关,用法几乎差不多,可以根自身研究或者感兴趣的方向自行选择。

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    分析中,如何做文献精准检索?

    关键词:SCI论文;大分析;文献检索最近后台请我们做大分析的留言非常多。其实,我们每次做临床科室大解析的时候,都战战兢兢、如履薄冰。因为担心会有漏检,或者出现错误。 很多朋友也发信问,我们如何做大分析。其实大分析只是手段,分析的内容是PubMed检索结果。就如我们说meta分析是trash in, trash out。 其实文献鸟单位拼写都是来自于Medline,这意味着在Medline中,瑞金医院的表达方式也多种多样。 ?所以我们的同事对这些不同的拼写的输出结果做了合并。4),排除非SCI期刊。 之所以用大概,是因为我们可以合并我们的文献鸟App中瑞金医院的不同英文拼写,却无法修改Medline中瑞金医院的不同英文拼写。 ?然后,再次用文献鸟进行核对。 这个结果,与我们最后进行分析的论文量一致。说明我们没有漏检。?在这个检索基础上,我们就可以继续进行大分析了。Ending

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    【Bioinformatics】文献Pubmed使用方法介绍

    它们来源于MEDLINE (生物医学文献)、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。网站:https:www.ncbi.nlm.nih.govpubmed? 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??? 2、MEDLINEMEDLINE: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。??? 了解了MEDLINE的结构,我们就可以在搜索框按照索引名按照不同规则搜索。举几个栗子:①按作者名搜索Down这个词?②按标题搜索Down这个词?③按实验室地址搜索Down这个词?

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    PubMed专题:(一)如何精准高效地进行文献搜索

    通过PubMed,你可以访问MEDLINE中的引文,以及生命科学期刊和书籍。因此,笔者在这里想跟各位分享下关于PubMed的一些使用心得和技巧。01熟悉PubMed? PubMed来源为MEDLINE、OLDMEDLINE、Record in process、Record supplied by publisher等,其核心为MEDLINE(一个,包含来自 7000多种期刊的超过2700万篇文章的书目信息),但也包括其他与医学相关的领域,且界面提供与综合分子生物学的链接,其内容包括:DNA与蛋白质序列,基因图,3D蛋白构象,人类孟德尔遗传在线 (PubMed首页)这个帐户为您提供了许多优秀的资源,不仅适用于PubMed,也适用于其他NCBI和工具。注册账号的步骤比较简单,就不阐述了。 这是代表引文添加到PubMed的日期。例外情况:截至2008年12月15日,PubMed在发布之日起超过12个月后加入PubMed,EDAT设置为发布日期,但书籍引用除外。

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    使用biopython查询NCBI

    NCBI网站是最常用的生物信息之一,集成了pubmed,genebank等子。最简便的用法当然是直接在网站上检索,为了方便检索,NCBI提供了自己的检索系统,称之为Entrez。 E-utilities是由8个小程序组成的工具集,能够将符合语法规则的URL转换为对应的检索条件,并返回检索结果,是Entrez检索系统和NCBI的接口,biopython也提供了对应的功能 ESearch该方法用于检索特定的,提供名称和检索的关键词即可,用法如下>>> handle = Entrez.esearch(db=pubmed, term=cnv-seq)>>> record = Entrez.read(handle)>>> record.keys()dict_keys()>>> record在查询结果中,会返回中的ID,可以结合后续的其他命令来下载。 record{Id: 988617}以上例子展示了在gene和clinvar两个之间进行交叉查询的方式,根基因ID获取对应的clinvar中该基因上包含的突变位点的信息。

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    最新研究发现:大+人工智能将成治疗癌症的新希望

    该公司称此项人工智能已经“消化完了”超过100万篇医学期刊文章、400万项医学专利和Medline上2500万篇论文摘要(注:Medline是美国联机医学文献分析和检索系统,是美国国立医学图书馆生产的国际性综合生物医学信息 ,是当今国际上最权威的生物医学文献)。 辉瑞公司将运用Watson系统来“分析规模庞大的(公共和私有)源”,并“分析测试不同假设情况,以获得基于证的实时观察结果。”此外,他们还将使用人工智能来判别新的癌症疗法是否安全。 翻译:灯塔大

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    NCBI生物分类(Taxonomy)

    文章目录 介绍查询某个物种的全部核酸序列和蛋白序列查看某个物种的其他信息(蛋白结构,基因,测序,相关文献等)Taxonomy 的相关下载 1. gi_taxid 标识的2. taxcat 标识的 以尼安德特人(taxid:63221)为例3. taxdump 标识的介绍Taxonomy : NCBI公共序列中所有生物的策划分类和命名法。 查询某个物种的全部核酸序列和蛋白序列 进入 NCBI 首页 点击Taxonomy,进入物种分类 ?进入 Taxonomy 首页,输入human,点击Search? 右栏展示与人相关的,常用的包括Nucleotide: 核酸序列Protein: 蛋白序列Structure: 蛋白结构(大部分来源于PDB)SNP: 单位点突变GEO DatasetsSRA Taxonomy 的相关下载 ftp:ftp.ncbi.nih.govpubtaxonomy 1. gi_taxid 标识的NCBI早在2016年已经宣布逐渐停用,这部分信息不再关注2. taxcat

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    整合近5万乳腺癌患者发现BRCA基因缺陷者倾向于患TNBC

    有着BRCA1基因的先天性的病理性突变的肿瘤通常更恶性,突变量也更多。 利用了3个MEDLINE (PubMed, http:www.ncbi.nlm.nih.govpubmed),Embase (http:www.embase.com),Cochrane Library

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    PubMed使用者指南(一)

    点击PubMed主页上NCBI中的期刊。 输入期刊名称并单击Search。 3.随后的检索将被过滤,直到所选过滤器被关闭,或者直到你的浏览器被清除。最流行的过滤器默认包含在侧边栏中。 文章类型选择文章类型,根文章所代表的材料类型缩小结果范围,例如:临床试验或综述。你可以使用附加过滤器按钮向侧边栏添加更多的文章类型。可以获得MEDLINE出版物类型的完整列表。 一些子集被关闭,不再分配给当前。要检索期刊引文子集,在检索框中输入:“jsubset?”,这里“?”表示子集代码。期刊引文子集不需要检索标签。 引文状态子集引文状态表示在PubMed中某篇文章的内部处理阶段(见PubMed Citation Status Subsets)。

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    干货:重新分析,研究结论可能完全不同

    研究者称,目前大多研究机构都不愿意共享,从而造成的二次分析非常少见。 在这方面,加强的再现以及共享会是非常有益的。论文第一作者易卜拉欣(Ebrahim)和他的同事采用MEDLINE来进行他们的研究。 MEDLINE是一个书目,它是由美国国立医学图书馆运营的,其中包括从全球约5600个期刊中引用的超过2500万条生物医学参考文献。研究者们搜索了对此前论文进行二次分析的英文文献。 然而,将原始进行共享依然十分重要,这不但使研究人员可以对原论文的假设进行检验,同时也为更多的研究和合并分析提供了条件。” “我非常赞成共享,同时相信应该鼓励独立研究者对这些进行二次分析,” 伊奥尼迪斯说,“他们可以有很多独到的见解。”

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    如何将检索的结果导出?

    最近很多同学询问不同的的文献如何导出……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如何导出。 我能感觉到研究生对中文的了解程度很高,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:为什么这个没有像CNKI那样的直接导出参考文献的按钮? 另一个原因是,也是有自己的个性的,不是每个都和CNKI是双胞胎啊。 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:中国生物医学文献这个导出参考文献使用TXT文档的格式,自动下载后查看文件即可。? 篇幅有限,其他的就不多说了,记住导出的这个单词:Export,点他就对了。另外,如果这个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,贴到百度文中,例子看下图:?

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    LingPipe : 自然语言处理工具包

    亮点包括:Java API源码和单元测试;多语种、多域、集成型模式;用新任务的新训练;n最优统计的置信度估计输出;在线训练;线程安全模型和并发读同步独占写(concurrent-read exclusive-write http:alias-i.comlingpipedemostutorialquerySpellCheckerread-me.html文本挖掘第一部分使用MEDLINE引用JDBC填充MySQL 第二部分运行脚本创建表和实体。第三部分介绍如何通过查询做文本挖掘。 http:alias-i.comlingpipedemostutorialchineseTokensread-me.html连接符和音节展示了如何从训练字典中训练连字符和音节。 解释了如何处理位置值估算、正规化、调优参设置。

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    Python与PubMed

    github.comZeroDesignereachweek主要使用流程conda env create -f eachweek.ymlconda activate eachweekpython eachweek.py 需要修改的参需要安装 zh-cn,src=en) return translations.text def get_abstract(pmid): from Bio import Entrez from Bio import Medline 注册好的entrez的账号 Entrez.email = 12223334@outlook.com handle = Entrez.efetch(db=pubmed, id=pmid,rettype=medline

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    还在为找相似文献头疼?还在为找推荐审稿人头疼?

    该网站可以黏贴句子进行相似文献匹配,主要是在实时更新的Medline进行匹配。?主要匹配的呢是abstract和title,输入的句子呢不能超过1000个词,所以最好是用摘要或者段落。 在匹配similar article的同时,界面右上角也会根文章匹配度定位它们的作者,找出6个专家,无论你要作为推荐审稿人回避审稿人,还是试图找出国读书的导师,都能用得上!?

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    如何系统学习知识图谱-胖子哥的实践经验分享

    其中知识图谱位于基础设施层,与资源平齐。具体技术架构如下图所示: ? NLM 应用UMLS 的系统和项目主要有PubMed,提供对Medline 和其他相关的免费检索; NLM Gateway,提供对NLM 多个系统的集成检索,包括Medline、OLD Medline 图:知识存储的常用方法 关于知识图谱的存储,首先明确一个原则,没有图之前,知识型的内容,同样有处理办法,因此图只是知识图谱存储的方式之一。 常用的知识图谱的方式包括:关系型(RDBMS)、三元组(RDF)和图(Graph DB)。目前在图领域排名比较靠前的如下图所示: ? 图:图排行 其发展趋势如下图所示: ? 图:图发展趋势图 图之间各有优劣,Neo4j可视操作,文档支持,企业服务支持做的比较好,是无绝对开发能力团队的首选,同时因为社区版本的免费,特别适合新手学习。

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    《NEJM》!一些肿瘤突变越多,免疫疗法效果越好,Kidding?

    他们将此等发现结果与来自不同肿瘤类型患者的千个肿瘤样本的突变负荷的合并。 2.TMB可作免疫治疗新标志? 为评估TMB与客观缓解率之间的关系,研究人员首先使用特定检索词,包括nivolumab、BMS-936558、pembrolizumab等,在MEDLINE进行了检索(2012年1月1日至2017 年10月23日),并对发表在美国临床肿瘤学会(ASCO)、欧洲医学肿瘤学会(ESMO)和美国癌症研究协会(AACR)上的摘要文章也进行了搜索,以确定这些癌症类型或亚型抗PD1PDL1治疗的临床。? ▲27种肿瘤类型或亚型客观缓解率汇总研究中排除了少于40人的研究,仅研究了与其他药物组合的抗PD1疗法,以及基于PD-L1表达或其他免疫相关生物标志物选择患者的研究等也被排除。 通过分析各种癌症使用ICIs(Immune Checkpoint Inhibitors)药物的临床试验结果,并将其与千例包含TMB的肿瘤样本结合起来,最终确定了27种具有客观缓解率的肿瘤类型或亚型

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    npj Breast Cancer:明年影响因子肯定破5,明日新星~

    为WOS、MEDLINE所收录。? 影响因子2014年创刊以来,npj Breast Cancer发文章一直求稳保质量,迄今为止发文量为178篇(截止19年11月25日)。 ? 该杂志目前还没有出影响因子,尽管创刊于2014年,该杂志被引用是从2017才开始的,2017和2018年的刊文在2019年的引用,得出来的就是明年6月份该杂志的第一个影响因子。 通过web of science检索,2017和2018年的总发文量86篇,这些论文在2019年已经被引用409次(查询时间是11月25日),目前即时影响因子为4.75,按照平均每月引文的话,该杂志的

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    韩国科研团队:超90%的医学影像AI论文未在临床环境进行严格验证

    研究团队通过检索PubMed MEDLINE和Embase,以确定2018年1月1日至2018年8月17日期间发表的原始研究论文, 评估所选择的文章有以下几个条件:1)该研究是否使用外部验证而不是内部验证 文献检索与筛选我们对PubMed MEDLINE和Embase进行了全面搜索,以确定调查AI算法性能的原始研究文章,该算法通过分析医学影像来提供诊断决策(例如诊断或发现特定疾病,又或者是提供信息以根特定疾病将患者分类为亚组疾病状态 在删除两个之间的重叠之后,由两名独立评审员筛选文章的资格。在一次会议上重新评估了任何程度模糊或在两位审稿人之间产生意见分歧的文章,并邀请了第三位审稿人来达成一致。 对于在同一机构收集训练和验证集的研究,如果验证集的临床设置和患者资格标准与训练集分开指定,则验证仅被视为外部。 这些期刊主要根期刊引用报告(JCR)2017版本类别进行分类。对于未包括在JCR中的期刊,如果期刊的范围目标包括任何医学领域或主编是医生,我们会提及期刊网站并将其归类为医学。

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