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。这里就来介绍一下 PubMed 账号到底有什么用。
文献搜索在每个科学家的日常生活中都是不变的。我们花费大部分时间来积累信息。无论是编写一个基金本子,设计/排除一个棘手的实验···这都需要我们了解领域的最新动态。其中,我们的大多数研究和文献搜索都是在线完成的。
NCBI网站是最常用的生物信息数据库之一,集成了pubmed,genebank等子数据库。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。
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。其实这个包主要是利用了NCBI提供的API进行功能的封装,操作的简化。更多的详细参数参数可以参见:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK25499/。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。首先我们先看下包的安装:
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。
之前介绍 [[PubMed-使用指南]] 的时候提到了。PubMed 的检索系统是基于 ATM 系统来检索的。而 ATM 系统主要是把关键词映射到 MeSH 数据库。所以今天就介绍一下关于 MESH 主题词数据库 MeSH : https://www.ncbi.nlm.nih.gov/mesh
今天为大家介绍的是来自Zhiyong Lu团队的一篇论文。生物医学研究产生了大量信息,其中许多信息只能通过文献获取。因此,文献搜索对于医疗保健和生物医学至关重要。最近在人工智能(AI)方面的进步已经扩展了该功能,不再局限于关键词搜索,但这些进步可能对临床医生和研究人员来说不太熟悉。
鉴定合适的靶点(如基因、蛋白质、非肽基因产物和信号通路)进行表征是注释基因功能、药物发现和理解各种疾病发病机制的最关键步骤之一。TargetMine是一个综合数据仓库系统,主要用于候选靶点排序和早期药物发现。TargetMine基于InterMine构建。InterMine是一个灵活有效的框架,整合了多种生物数据库,使用户只在单个入口进行查询,即能够导航到不同的生物数据库。
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。
Engineering Village(EV)、Web of Science数据库使用权限
现在在进行医学科学研究的时候,如果要研究一个方向,我们经常会去查一下网上都有哪些数据库可以让我们使用,通过数据库的预测来进行确定我们自己的方向。但是要怎么找这些数据库呢?今天就来和大家分享一下,我们是如何查找目标数据库的。
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/Pubmed,GG了
其实我自己是没有特别多的抓取文献的需求的。最近正好在捯饬[[22-用researchrabbit联动zotero打造文献一条龙]],就来复习一下。
我们知道每一个文献当中都有相关的参考文献,利用一系列文章参考文献之间的关系,我们就可以分析某一个领域文献之间的从属关系。这类分析文献之间相互关系的方法叫做:文献计量法。分析文献之间相互关系的工具也有很多,经典的类似histcite这类的。这类的工具需要下载检索的文献里面参考文献来进行分析。相对来说还是比较负责的。所以今天就来给大家介绍一个在线的分析文献之间相互关系的网站:connectedpapers[https://www.connectedpapers.com/]
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/。
之前我们介绍了在科研关于基因突变的一些基础知识:[[基因突变需要了解那些内容?]]。如果要研究某一个基因突变的话,那么首先肯定还是要查找一些突变相关的文献,使用最多的文献检索数据库就是 pubmed 了。如果觉得 pubmedj 检索的结果比较单调的话,那也可以尝试 [[PubTator-pubmed检索注释高亮]] 这个可以高亮显示疾病,基因信息的数据库。而如果检索的时候高亮显示突变有关内容的话,可以尝试 LitVar: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/CBBresearch/Lu/Demo/LitVar
我是谁?我在哪儿?我在查什么? 在信息爆炸的时代,相信很多小伙伴在查文章时会因信息量太大而抓狂。今天带来一款设计简洁、功能全面的基因功能查询工具,助你事半功倍,心情倍儿爽。 EVEX在线查询数据库(http://evexdb.org/)是一款以基因为检索对象,以PubMed和PubMed Central中发表文章的摘要和全文为依据的文本挖掘(text mining)数据库。由于检索结果都是以被检索的基因为中心,因此条理非常清晰,大家来感受下: 以小鼠Oct4基因为例,想知道与Oct4相互作用的基因有哪些?只
今天我们就以小白的课题——自噬 (Autophagy) 为例,给大家展示一波。这个时候给大家隆重介绍我们的——PubMed。
An updated version of PubMed is now available. Come see the new improvements to the interface!
通过对昨天检索到的的20个得到的数据库进行整理总结,我们发现一共有19个是和m6A相关(没有关系是因为在摘要当中也提到了m6A,所以我们也就提取到了),在19个里面有一个数据库已经停止使用了,所以剩下了18个数据库和m6A相关。下面就对这18个数据库进行总结。
了解一个研究方向和相关研究领域的大佬,收集文献是必不可少的操作。 作为一名生信人,我们可以通过编程来自动化实现以上流程,今后只需要一行代码,研究领域情报尽在囊中。
在我过去的一次采访中,我被要求实现一个模型来对论文摘要进行分类。我们的目标不是要有一个完美的模型,而是要看看我在最短时间内完成整个过程的能力。我就是这么做的。
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。这里我们还是以:"mutation[Title/Abstract]" 的检索结果作为例子。
为什么别人总是那么秀? Paper不断,成果一堆! 隔壁生产队的驴都没这么能干的~ 不选择躺平是第一步 其次他没告诉你 自己一直关注的硬核公众号 不仅学术动态尽知 还能习得深度干货 掌握学术思维方法 让你分分钟成为资深学术人 还等什么 赶紧关注吧 赶紧♥长按二维码, 选择“识别图中二维码”订阅。 ---- ▼ 日读好书 ID:rdhs888 简介:读每一次的翻阅,都是一场久别的重逢,一个人,一句话;一段故事,一生思索,关注我,让文字触动你的灵魂! ▲长按上方二维码识别关注 医学硕博园 ID:yixu
如果我们想探索一下什么基因研究的最多,那就是检索pubmed数据库资源。在 NCBI的ftp里面关于人的一些基因信息 :
查找论文、下载论文,我们正常情况下立即会想到知网,但是下载起来着实不方便。今天给大家推荐几个免费下载论文的网站,真的是下载论文的利器,赶紧收藏使用吧!
gene数据库在检索上其实和我们使用pubmed是类似的。它的检索方式有多种。我们既可以检索基因名;同时也可以检索某一文献的PMID来获得这个文献的相关基因。同时也可以检索某一疾病得到和这个疾病相关的所有基因。下面的表格上是一些检索的官方例子。
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,来一个小目标,把这段代码运行起来。花了两三天的功夫,终于实现了目标。
Mozilla Firefox(简称Firefox,火狐)是由非营利组织 Mozilla开发的免费开源的Web浏览器,在 21 世纪初问世,是一款速度更快、设计更好的网页浏览器,目前用于Windows,macOS,Linux等主流操作系统。
如果你非要用狗哥,可以试试他的镜像,比如这个网站上的Guidebook | 让工作学习生活更高效![1]:
针对PubMed的搜索、结果筛选以及一些各位会常用且效率比较高的几个技巧,做了一个介绍,希望各位读者会有一定的收获。但是呢,原本已结束的PubMed专题,在读者的留言中,谈到想看下MeSh搜索方面的内容。为此,笔者在原有的基础上,增加了这一推送——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)
相信 Entrez 的强大是有目共睹的,BioPython 将它几乎所有操作都封装为方法,使我们可以更加方便的利用这个强悍工具。对于分析比对多个序列文件时的工作量说多了都是泪。比如,老板让你比对自己测定序列与 NCBI 库中序列,并构建相应的进化树,而这个序列需要大于100条。我想你的心情不会和下载一条序列时那么平静,那么,接下来通过BioPython提供的接口来实现快速的自动化序列下载。
对于pubmed检索而言,相信很多人在刚开始使用的时候,会发现,在pubmed当中检索的结果好多都不是我们想要的。感觉有时候根本就不懂我们想要什么内容。如果有这样的困扰的话,可以尝试一下litsuggest(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/research/litsuggest/)
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。
R包安利 ② pubmed.mineR—又一个PubMed利器 https://mp.weixin.qq.com/s/bndecTSABox2dcr7aoheig
原文链接: Application of weighted gene co-expression network analysis to identify key modules and hub genes in oral squamous cell carcinoma tumorigenesis
重要的事情说在前面:这个网站有时候检索不了,这个时候最好科学上网。请结合自身合理选择。
前面文章什么基因研究最多??中下载的gene与pubmed的文献ID的文件,统计了研究基因与出版文献的对应关系。这里来探索一下你研究的基因,发表的文献,可以看看都发表在什么期刊,对题目进行文本挖掘,可以统计每年的发表文献数量等等。。。。
使用R语言查询单细胞转录组这个关键词在2010-2019年的文章数量! 如果没有,或者还没来得及动手,那么今天这个R包也可以尝试一下:
比如说,有的时候,开会看到别人的研究,很感兴趣但是手速不够快只拍到了一句话,需要找全文。
EasyPubMed插件能快速查询不同文献库的数据,第一时间了解各大期刊的论文动态,并且获取杂志的影响因子等数据,根据关键字、单位等信息快速筛选所需内容,还能对文本进行快速翻译,极大提升了科研人员的学术研究效率,有兴趣的小伙伴快来下载体验吧!
最近小编在看单基因的分析文章,这些文章共通点多是利用公共数据库进行单基因数据挖掘。小编认为这个对于想发表文章,但是又苦无很好的生信基础的小伙伴是个很好的思路。同时也揭示出一个简单的却容易被忽视的真理-肿瘤数据库掌握得好,分析绘图“一锅烩”,徒手挖文章就不再是遥不可及的梦!
Taxonomy : NCBI公共序列数据库中所有生物的策划分类和命名法。目前包含地球上大概10%的物种。 我们现在查询到底包含有有多少物种,进入统计页面:。可以看到不同的分类下的分布情况,总体包含有597658条物种信息。
Pubmed作为生物医药研究者最常用的免费文摘数据库,素有检索江湖上的泰山北斗之称,用好Pubmed,其他一切pubmed镜像网站都是浮云。
点击Add dataset ,粘贴我们的基因。我们也可以导入数据集(基因集),可以是我们差异分析获得的差异表达基因【参考文章:TCGA数据库:GDCRNATools包下载数据、处理数据以及差异分析,一文就会TCGA数据库基因表达差异分析】。这里我们以limma包和edgeR包差异的分析结果为例。
String数据库(https://string-db.org/)是一个搜寻蛋白质之间相互作用的数据库。该数据库可应用于2031个物种,包含960万种蛋白和1380万中蛋白质之间的相互作用。它除了包含有实验数据、从PubMed摘要中挖掘的结果和综合其他数据库数据外,还有利用生物信息学的方法预测的结果。研究蛋白之间的相互作用网络,有助于挖掘核心的调控基因。String数据库目前更新到Version 11
目录如下: 生信人必学ftp站点之NCBI-GEO 脚本作业-解读NCBI的ftp里面关于人的一些基因信息 NCBI的taxid简单介绍 NCBI的基因entrez ID相关文件介绍 请直接看我博客吧,下面排版不好: NCBI的重要性我就不多说了,Gene Expression Omnibus database (GEO)是由NCBI负责维护的一个数据库,设计初衷是为了收集整理各种表达芯片数据,但是后来也加入了甲基化芯片,lncRNA,miRNA,CNV芯片等各种芯片,甚至高通量测序数据!所有的数据均可以在
Biopython工程是一个使用Python来开发计算分子生物学工具的国际团体。(http://www.python.org) Python是一种面向对象的、解释型的、灵活的语言,在计算机科学中日益流行。Python易学,语法明晰,并且能很容易的使用以C,C++或 者FORTRAN编写的模块实现扩展。
miRNA具有重要的转录后调控功能,在疾病的发生与发展中扮演着重要角色。miRCacner是一个肿瘤相关的miRNA数据库,通过收集和整理文献,给出肿瘤相关的miRNA以及对应的表达趋势,网址如下
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