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关键词

除了pubmed, ncbi还有哪些数据库

对于医学生而言,我们要是查询文献的话,更多使用的还是pubmed而不是web of science这样的文献检测数据库。关于pubmed,这个是属于NCBI旗下的一个文献检索网站。 ? 但,NCBI并不是只有pubmed。它是一个全面的医学信息检索的数据库。旗下包括了各种和医学研究相关的数据库。 ? BioSystems汇总了类似于KEGG, GO等数据库的信息,我们只需要输入关键词就可以查询和关键词有关的信号通路。 检索之后结果的呈现和pubmed类似。 同时在结果的右侧还可以看到一个对结果检索的汇总,里面提到了,检索到的结果来自于什么数据库。 ? 其中可以看到类似KEGG这样的数据库。 点进去就可以看到具体的信息,同时也可以连接到类似于核酸序列以及蛋白序列数据库。 ? 总的来说 以上就是简单介绍了一个可能会用到但是又不是被提起的NCBI数据库

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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 接下来直接看下实例: key="COVID-19" data=EUtilsSummary(key,db="pubmed",retmax=122451,mindate=2019,maxdate=2021) 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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    【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。 网站:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed ? 下面我们以某基因序列“dUTPase”为例谈谈Pubmed的基本使用方法 ? 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。 ? ? ? 3、Pubmed的高级搜索 点击Advanced即可进入图二所示界面进行高级搜索,在高级搜索条件下,你可以通过添加具体条件和运用逻辑符号更加精确的查找你所想要的文献。 ? ? ? ? 4、关于Pubmed使用的几点小建议: ①使用引号(比如,“down syndrome”)引号里的词会被当成一个整体来看待 ②使用逻辑词AND OR BUT 比如:dUTPase [Tl] AND bacteria

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    使用R语言读取PUBMED存入MYSQL数据库

    最近,在科研狗网站看到了一个有趣的项目,使用R语言读取pubmed存入mysql数据库,之前报名没有报上,还是决心要跟着做一下,无奈R语言水平比较渣渣,只能复制别人的代码来用,悲剧的是,原代码复制过来还是报错 首先这个任务的准备工作是安装数据库和phpmyadmin(当然这只是一个选项,还有好多的图形数据库管理软件,据说大牛都是命令行操作的),这个不表。 主要步骤就是第一,用你要查询的关键词或条件获得pubmed-id,标题和摘要,然后格式化一下,放入数据库。 r2 <- POST(postFetchUrl,body = list(db='<em>pubmed</em>',id=pmids,retmode='xml')) stop_for_status(r2) data2=content 这里还要补充一下,如果边数据库次数太多而没有关闭会报错,有个哥们定义的函数很有用,一起放这。

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    PubMed使用指南(四): PubMed账号有啥用

    之前在介绍 PubMed 检索界面的时候,提到了在检索界面可以自定义筛选项(PubMed使用指南(三): 检索界面介绍)。如果要制定筛选项的话,就需要这注册一个 PubMed 账号。 这个账号其实是 NCBI 整个数据库的账号。PubMed 里面只是其中的一部分数据。所以这个账号可以收集各个数据库的信息。 账号使用 登陆到自己的账号之后,点击My NCBI可以看到 这个界面。 另外数据的收集,除了在 NCBI 里面所有的数据库只要有 Save 选项都可以保存。例如在 [[gene-基因基本信息查询数据库 | gene数据库]] 当中保存TP53基因信息. 其中active代表激活了这个数据库筛选项。这里只以 PubMed 构建自定义筛选选项。点击Manage Filters可以管理筛选项。 /tutorial/pubmed-filter-longterm/ 影响因子大于10的文献 以上就是 PubMed 账号的主要功能了。

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    Python与PubMed

    简介 这期是和半月刊一起在出,本来的想法是,使用Python构建一个可以自动整理文献的工具 来源:PubMed IF影响因子: >3 只是截取一些较为关键的信息:标题,杂志,发表日期,作者,PMID,摘要 as np # 注册好的entrez的账号 Entrez.email = "12223334@outlook.com" handle = Entrez.efetch(db="pubmed Entrez # 注册好的entrez的账号 Entrez.email = "12223334@outlook.com" handle = Entrez.esearch(db="pubmed from Bio import Entrez Entrez.email = "12223334@outlook.com" handle = Entrez.esummary(db="pubmed ) basic_info['Id'] =summary['Id'] basic_info['PubDate']=summary['History']['pubmed

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    R包安利 ② pubmed.mineR—又一个PubMed利器

    "pubmed. mineR: An R package with text-mining algorithms to analyse PubMed abstracts." Pubmed Abstarct 文件挖掘文本/数据的包,包里一大堆函数/数据: ls("package:pubmed.mineR") # [1] "alias_fn" 得到的 pubmed_abstracts 是一种 S4 object, Journal , Abstract , PMID 分别是一个 slot. library(pubmed.mineR) pubmed_abstracts pubmed.mineR" printabs(pubmed_abstracts) ## 显示开头和结尾部分 ? 8 # 226 fd 7 # 304 level 7 4.1.2 统计"基因频" 函数 gene_atomization() 基于包内自带的 HGNC 数据库

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    PubMed使用者指南3.0

    在一个新的“collection”中保存搜索结果: 1.登录“My NCBI”,在pubmed中进行搜索。 2.使用检查框在你的搜索结果或者剪贴板中选中引文。 本页所有结果 所有结果(最多10,000引文) 格式:摘要(文本)、PubMed、PMID列表、摘要(文本)或CSV 3.单击创建文件。

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    PubMed使用者指南(一)

    19.MEDLINE/PubMed有NLM(美国国立医学图书馆)资源吗? 20.如何进一步获得帮助及训练? 今天我们一起学习一下第一部分 检索PubMed 1.如何检索PubMed? 更多关于PubMed中作者姓名的信息,请参阅期刊文章“PubMed中作者姓名的消歧”。 点击PubMed主页上NCBI数据库中的期刊。 输入期刊名称并单击Search。 ? PubMed中心子集 要将检索限制为在PubMed Central (PMC)有免费全文文章的引用,检索PubMed PMC [sb]。 引文状态子集 引文状态表示在PubMed数据库中某篇文章的内部处理阶段(见PubMed Citation Status Subsets)。

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    R包安利 ① easyPubMed—PubMed利器

    , EPMsamples, fetch_all_pubmed_ids , fetch_pubmed_data . get_pubmed_ids ,get_pubmed_ids_by_fulltitle A PubMed query by the get_pubmed_ids() function results in: the query results are posted on the Entrez 用 fetch_pubmed_data() 得到 PubMed 数据。 3.1.4 从 XML PubMed 记录中自动提取数据 函数 table_articles_byAuth() 可以迅速从多个 XML 记录获得作者信息和文章发表数据,该函数包含5个参数: pubmed_data (pubmed_query_string = new_PM_query, dest_file_prefix = "apex1_sample") ## [1] "PubMed data batch 1 /

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    PubMed专题:(番外篇)MeSH搜索

    (另外,读者若觉得关于PubMed哪一方面还想进一步了解,可在推送下方留言) 一、MeSH ? 两种方式,一是搜索框左侧选择MeSH数据库,进而输入主题词搜索;二是点击MeSH Database,进入数据库,进而搜索。 鉴于MeSH Database的专业性 1.可以帮我们选择更为准确的MeSH 2.可以帮我们构建PubMed可以识别的专业搜索语法,因此,下文会基于MeSH Database的操作界面,结合PubMed 三、MeSH搜索 其大体流程为,使用MeSH数据库查找MeSH,接着找副标题,然后单击PubMed搜索构建器中的“添加到搜索构建器”。 你可以使用“添加到搜索构建器”继续搜索并将其他术语包含到PubMed搜索构建器中。完成后,单击“搜索PubMed”。 然后构建PubMed的搜索语法,继而完成我们的MeSH搜索。

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    PubMed换皮肤啦,看看你喜欢吗?

    作为生物/医学科研人员,PubMed几乎是必备的文献检索和下载工具,可是,今天它跟我说要改版了! 新版本入口在PUBMED首页下面多了一个小窗口! An updated version of PubMed is now available. Come see the new improvements to the interface! ? 在搜索框的下方,链接进行了重新分类,由原来的“Using PubMedPubMed Tools、More Resources”变成了“Learn、Find、Download、Explore”。 好像不是很好用,还没测试文献插件(科研大牛都是这样使用PubMed的,你确定你会用吗?)能不能用,要不能用我可拒绝改版!

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    NLM 公布了一个新的重新设计的 PubMed 数据库

    经常使用 PubMed 的童鞋可能已经发现,美国国家医学图书馆(NLM)在今年 10 月份左右发布了一个新的重新设计的版本以取代 PubMed 数据库的现有版本,新版本现在已经上线,可以通过下面的链接进行访问 :https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/。 我们仍然可以访问 PubMed 的“遗留”版本(https://pubmed.gov/,或者 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/),但是更新的界面将在 2020 年春天的某个时候成为默认的 PubMed。 那些经常使用 PubMed 的人可能想要开始熟悉新的界面和新的功能。 传统的 PubMed 和新的 PubMed 之间的一些重大变化包括: 一个更现代的搜索界面。

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    PubMed你也可以这样玩

    (www.yanyoujia.com/pubmed

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    挖掘PubMed数据库,获取报道的或推测新的基因调控关系

    生信宝典之傻瓜式推出过基于Cytoscape的插件literature search进行文献挖掘查找指定基因调控网络的方。

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    PubMed使用指南(三): 检索界面介绍

    前面我们详细的介绍了 [[pubmed-使用指南#pubmed 关键词检索]] 以及 [[pubmed-使用指南#pubmed 高级检索]]。今天就来介绍 PubMed 检索结果页面都有哪些内容。 检索结果发送email 上面两个方法是把想要保存的文献直接保存在别的地方 PubMed 还可以Send To在线保存文献。 这里主要还是介绍一下粘贴板的用法,其他几个有兴趣的可以了解一下 PubMed 的操作指南。 Clipboard在一次性要收集很多方面的文献的时候非常有用。 文献自定义展示 筛选栏 PubMed 的结果界面可以看到检索的文献的每年发表数量汇总,也可以看到关于文献类型,发表日期,文献内容等方面的筛选选项。 相似性文献查找 而Related information则可以查看这个文献中的新和其他数据库的关系。例如检索的这个文献就是提到了 GEO 的高通量数据。直接点击就可以找到这个文献的 GEO 数据。

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    推荐一个pubmed文献分析网站!

    今天就来在给大家介绍一个基于pubmed来进行分析的工具吧。 1. Pubreminer Pubreminer是一个基于pubmed检索结果来统计分析的工具。我们只需要输入pubmed的检索式。 Search Workbench Search Workbench[https://searchworkbench.info/]是一个检查、编辑和可视化PubMed搜索结果的工具。 写在最后 以上就是我们对pubmed在线挖掘的工具。有兴趣的同学可以用一下哈。这类的工具,对于我们进行简单的文献数据挖掘还是很有帮助的。有需要的童鞋可以试一下的哈。

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    PubMed使用指南(二): 高级检索

    之前我们介绍了关于 PubMed 里面关键词检索的注意事项,以及使用 PubMed 检索的三个方法, 具体可见 [[pubmed-使用指南#pubmed 关键词检索]]。今天对高级检索进行一下说明。 在 PubMed 中点击Advanced就可以进行高级检索。 在 2002 年之前的文献, Pubmed 记录的作者只有名,没有姓。如果要检索名称的全名的话,只能得到 2002 年之后的文献。 如果想要链接其他的内容可以查看:Help - PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/help/#advanced-search 历史记录 高级检索中除了可以自定义构建检索式之外 每一个之前检索的结果, PubMed 都会进行编号。如果想要对之前检索结果进行逻辑合并检索的话,在可以直接使用前面的编号即可。

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    「R」使用yyplot绘制pubmed研究趋势

    在准备转博报告的过程中觉得有必要给一些研究添加Pubmed研究趋势,这个功能Y叔在它的公众号推过,所以我记了一下,之前在写开题报告的时候就用了下。 library(ggplot2) # 键入你要搜索的关键字 term <- c("Lung Adenocarcinoma", "NSCLC", "SCLC") # 进行检索,指定起止年 pm <- pubmed_trend 比如它也可以用它来画出某个研究人员,历年来发表文章的数目,比如想看Y叔每年发多少篇文章,下面这行代码给你答案: pubmed_trend("Yu Guangchuang[Full Author Name

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    R语言网络爬虫之Pubmed API的使用

    查询文献你懂的,我认为Pubmed首选。当oncotarget杂志不再被Pubmed检索的收获,多少博士内心发慌,多少专家内心悔恨自己掏出的稿费。 当然,用好Pubmed不能仅限于利用网页界面去检索那么几个关键词,AND 或者 OR。今天我来给大家介绍一下Pubmed API是如何在R语言中运用自如的。 1. 查看Pubmed API的解释文档,当然这都是英文的了。从中我们知道通过如下的链接和参数可以获取对应的文章ID以及摘要信息。 a. https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi 用来获取Pubmed ID 传递的参数包括: db-数据库的名称,我们当然是pubmed 查看我们是否获取了Pubmed ID 的列表,如图 ? 查看我们获取的所有的文献的摘要: ? 至此,我们可以获取一种基因相关的文献。

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