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PubMed使用指南(四): PubMed账号有啥用

之前在介绍 PubMed 界面的时候,提到了在界面可以自定义筛选项(PubMed使用指南(三): 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 整个的账号。PubMed 里面只是其中的一部分。所以这个账号可以收集各个的信息。 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。 其中主要包括: 收集 (Collections) : 储存 NCBI 当中收藏的内容 记录 (Recent Activity): 查看整个 NCBI 的记录 筛选 (Filters): 自定义各个的自定义筛选结果 另外的收集,除了在 NCBI 里面所有的只要有 Save 选项都可以保存。例如在 [[gene-基因基本信息查询 | gene]] 当中保存TP53基因信息. 其中active代表激活了这个筛选项。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。

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PubMed专题:(一)如何精准高效地进行文献搜

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 ? ,它是NCBI Entrez整个查询系统中的一个。 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。

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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,为了方便,NCBI提供了自己的系统,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转换为对应条件,并返回结果,是Entrez系统和NCBI的接口,biopython也提供了对应的功能 ESearch 该方法用于特定的,提供名称和的关键词即可,用法如下 >>> handle = Entrez.esearch(db="pubmed", term="cnv-seq") ID获取对应的clinvar中该基因上包含的突变位点的信息。 EGQuery 该方法用于统计项在各个到的条目,用法如下 >>> handle = Entrez.egquery(term="biopython") >>> record = Entrez.read

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    R语言批量处理Pubmed文献信息

    PubMed作为最流行的文献。本身提供了很多供用户使用的功能,关键词筛选机制。今天给大家介绍一个在R中进行PubMed挖掘的工具包RISmed。 另外一个包则是主要进行对pubmed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。 关键词的功能。 需要用到函EUtilsSummary(),其中query参指的是需要的关键词,关键词的规则和在PubMed中的一致;db指的是在MCBI中 的,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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    MeSH: NCBI主题词

    之前介绍 [[PubMed-使用指南]] 的时候提到了。PubMed系统是基于 ATM 系统来的。而 ATM 系统主要是把关键词映射到 MeSH 。 所以今天就介绍一下关于 MESH 主题词 MeSH : https://www.ncbi.nlm.nih.gov/mesh 主题词 医学主题词 (Medical Subject Headings Mesh MeSH 是按照层级结果来储存主题词的。首先 MeSH 主要分成了 19 个大类。 在每个大类下面,都会有具体的其他的小类。比如疾病分类当中:就包括多个物种疾病的名称。 pubmed pubmed 当中通过主题词可以找到更准确更全面的文献。在 pubmed 当中有一个"MeSH Terms"的选项。 通过这里的和在所有区域结果还是不一样的。 快速了解某一个结果的内容 在之前介绍的 [[PubTator-pubmed注释高亮]] 当中,我们提到的对于结果的高亮可以让我们快速的了解这个文字当中有哪些相关的疾病/基因等等。

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    PubMed使用指南(三): 界面介绍

    前面我们详细的介绍了 [[pubmed-使用指南#pubmed 关键词]] 以及 [[pubmed-使用指南#pubmed 高级]]。今天就来介绍 PubMed 结果页面都有哪些内容。 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。 文献自定义展示 筛选栏 PubMed 的结果界面可以看到的文献的每年发表量汇总,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。 比如结果和基因有关的文献,或者有 GEO 的文献。 至于如何制定自定义筛选项目,可以改天再聊。 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的关系。例如的这个文献就是提到了 GEO 的高通量。直接点击就可以找到这个文献的 GEO

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    PubMed专题:(番外篇)MeSH搜

    MeSH(Medical Subject Headings,医学主题词)是用于PubMed引用的NLM(National Library of Medicine,美国家医学图书馆)控制词汇表词。 两种方式,一是搜框左侧选择MeSH,进而输入主题词搜;二是点击MeSH Database,进入,进而搜。 三、MeSH搜 其大体流程为,使用MeSH查找MeSH,接着找副标题,然后单击PubMed构建器中的“添加到搜构建器”。 搜结果以相关性排序顺序显示,因此,当用户的搜与MeSH完全匹配时,首先显示完全符合的MeSH。依其下方的描述,选取比较适合你想要搜的MeSH。 ? 2.对于PubMed中收录较新、尚未标引(赋予主题词)的文献,用户不能通过MeSH Database获得。因此,若最新(一年内)发表的文章,建议不要使用主题词途径。

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    除了pubmed, ncbi还有哪些

    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。关于pubmed,这个是属于NCBI旗下的一个文献网站。 ? 但,NCBI并不是只有pubmed。它是一个全面的医学信息。旗下包括了各种和医学研究相关的。 ? BioSystems汇总了类似于KEGG, GO等的信息,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。 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的汇总,里面提到了,到的结果来自于什么。 ? 其中可以看到类似KEGG这样的。 MedGen MedGen(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/medgen/)是一个用来遗传性疾病有关的基因信息的

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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. a. https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi 用来获取Pubmed ID 传递的参包括: db-的名称,我们当然是pubmed ; term-的关键词,其的条件用AND 或者OR进行隔开对应的关键词。 需要在关键词后面加 [gene]; usehistory-即是否记录为历史,参包括y (记录),n(不记录); RetMax-每一页所要列举的ID的量; RetStart-所要展示的当前的页面。

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    PubMed使用者指南(一)

    期刊框包括自动完成功能。 ? 2.要找到完整的期刊名称,请使用NLM目录,或鼠标滑过引文上的期刊标题缩写(可在摘要视图中找到)。 ? 点击PubMed主页上NCBI中的期刊。 这意味着时间轴中表示的结果总和可能与结果计不同。 ? 3.随后的将被过滤,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。 下表列出了日志子集以及用于的代码。一些子集被关闭,不再分配给当前。 要期刊/引文子集,在框中输入:“jsubset?”,这里“?”表示子集代码。期刊/引文子集不需要标签。 ? 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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    LitVar | 突变相关文章工具

    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,使用最多的文献就是 pubmed 了。 如果觉得 pubmedj 的结果比较单调的话,那也可以尝试 [[PubTator-pubmed注释高亮]] 这个可以高亮显示疾病,基因信息的。 而如果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 LitVar 是一个只能用于突变的工具 同时在上面可以对发表的杂志,类型以及的位置进行筛选 另外点击variants可以查看的相关突变的具体信息。 就可以直接到 pubmed 或者 PubTator 里面查看了 突变相关 [[muTarget-突变对表达影响预测]] [[QBiC-突变对转录因子结合位点的影响]] [[Simple ClinVar

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    生信宝典之傻瓜式 (二) 如何快速查找指定基因的调控网络

    EVEX在线查询(http://evexdb.org/)是一款以基因为对象,以PubMedPubMed Central中发表文章的摘要和全文为依的文本挖掘(text mining)。 由于结果都是以被的基因为中心,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?只需在EVEX上搜到小鼠Oct4基因。 ? 点开之后即进入结果,可以看到有四类基因,包括被Oct4调节的71个基因、能够调节Oct4的80个基因、与Oct4有结合的133个基因、以及与Oct4共同参与调节的1336个基因。 ? 以Oct4调节Nanog为例,点击Show more之后可以看到所有支持这一调节关系的原文以及相应的PubMed链接。 ? 此外,EVEX还可以同时两个基因,这将显示这两个基因之间的调节关系。以小鼠的Oct4和Nanog为例: ?

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    科研如何查找

    02 搜引擎 作为一个现代人,基本的能力还是要有的,遇事不决问百度。比如我们想要查找转录因子预测,那就在百度 “转录因子预测”就行。 基本上,关于一些经典的研究方向都可以到相关的教程的。 ? 如果中文,没有发现很好的结果怎么办呢?可以尝试着利用英文去的。 比如,今年最近的汇总: ? 04 Pubmed 很多的网络都是有相关的文章发表的。只要是有文章发表的话,那我们就可以通过pubmed到。 通过对于,我们也能发现一个规律就是这些题目基本都是:“名称+简单介绍”,所以很容易就能识别是不是文章了。 利用以上代码,我们到20个和m6A有关的。为了验证的准确性。我们这两天就把到和m6A相关的来进行一些汇总吧。

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    gene:基因相关信息查询

    一个汇总的了很多的的综合性基因查询网站。但是,这个网站只能和人相关的基因。其他物种的就不支持了。 这次介绍的这个是ncbi旗下的gene (对就是pubmed那个,https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gene),它可以用来不同物种的基本上所有的相关信息。 方式: gene上其实和我们使用pubmed是类似的。它的方式有多种。我们既可以基因名;同时也可以某一文献的PMID来获得这个文献的相关基因。 总结 关于几个基因相关功能的查询,如果是研究人的话,还是推荐用genecards。毕竟综合了多个的结果。如果是研究其他物种的话,那还是使用gene的。 那gene也是不错的选择。

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    m6A总体评价介绍

    汇总 通过对昨天到的的20个得到的进行整理总结,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个里面有一个已经停止使用了 下面就对这18个进行总结。 ? 由于我们在使用昨天使用pubmed的时候,的是所有在摘要当中出现网址同时满足命名方式的结果。 这些发表算法或者分析流程的文章,都会把自己写的代码上传于一个叫做github的网站。所以要我们其实在结果的网站当中发现带有github的结果,就知道这个是需要代码来进行操作的。 ? 这种的发展其实在我们之前APA事件汇总的上也是能看到这样趋势的,这次的这个m6A也是一样的。 ? 简单评价 通过对以上这些的总结,发现这样到的相对来说还是挺准确的。 所以大家以后想要目标的时候,可以试试在pubmed上直接文章的这种方法,具体的方法可以查看:科研如何查找 总体上我们对目前有的m6A的做了一个简单的汇总。

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    如何让PubMed 主动为自己推送最新收录的文献?

    那么有没有可能“工具”主动后为我们自己推送有关PD-1 的最新文献呢?今天小榴莲就为大家介绍其中一种比较实用的方法。使用PubMed 自动推送的功能让“你的文献”到自己的碗里来。 实际上,词的制定可以根个人习惯来制定,点击“Advanced”以设定多个布尔逻辑运算、截词、主题词、限制字段等方式。 完成后,点击框下面的“ Create alert”。 Name of search:即结果的名称,默认的名称是内容,但是可以根个人习惯更改。例如,可将本结果命名为“免疫治疗PD-1相关”。 E-mail:即当有新的文献时, PubMed 需要将内容推送至的邮箱。该邮箱一般默认为注册邮箱。当然,个人也可以根自己的习惯更改邮箱。 Number of items:这个比较关键,即每次推送的条目,一般建议设置为200(即最大值)。如果设置为5 条,而当天PubMed 有10 条更新,则其只会推送前5 条。因此建议设置为最大。

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    PubMed专题:(二)搜结果的阅读、筛选、下载、保存与利用

    对文献来说,搜是极为关键的第一步,直接决定了搜结果里面有没有你想要的。因此,对PubMed还不是很熟悉的读者,可以结合第一期推送教程,加以操作实练,相信定会掌握不少。 文献附带资源(是否有基因测序的等等) 5. 文献的研究类型(单纯的meta分析,还是随机对照实验?)等。 放“简单操作,Firefox让PubMed的JCR分区、IF、引用尽显,文献秒下”推文连接 3. 保存并导出您的搜 PubMed的又一个很酷的功能——保存搜功能。 您已成功将引文从PubMed导出,并准备将其导入EndNote。 第2部分 导入EndNote ? 01 ? 转到EndNote并打开要存储引用的。 ? 02 ? 单击文件菜单,然后选择导入>文件。 那么,你在PubMed中的引用现在应该在您的Endnote中。 注意:一旦完成这些步骤,PubMed(NLM)将在下次导入文件时出现在“导入选项”下拉菜单中。 4.下载 ?

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    PubMed专题:(二)搜结果的阅读、筛选、下载、保存与利用

    对文献来说,搜是极为关键的第一步,直接决定了搜结果里面有没有你想要的。因此,对PubMed还不是很熟悉的读者,可以结合第一期推送教程,加以操作实练,相信定会掌握不少。 文献附带资源(是否有基因测序的等等) 5. 文献的研究类型(单纯的meta分析,还是随机对照实验?)等。 放“简单操作,Firefox让PubMed的JCR分区、IF、引用尽显,文献秒下”推文连接 3. 保存并导出您的搜 PubMed的又一个很酷的功能——保存搜功能。 您已成功将引文从PubMed导出,并准备将其导入EndNote。 第2部分 导入EndNote 01 转到EndNote并打开要存储引用的。 02 单击文件菜单,然后选择导入>文件。 那么,你在PubMed中的引用现在应该在您的Endnote中。 注意:一旦完成这些步骤,PubMed(NLM)将在下次导入文件时出现在“导入选项”下拉菜单中。 4.下载

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    PubMed使用指南(二): 高级

    之前我们介绍了关于 PubMed 里面关键词的注意事项,以及使用 PubMed 的三个方法, 具体可见 [[pubmed-使用指南#pubmed 关键词]]。今天对高级进行一下说明。 在 PubMed 中点击Advanced就可以进行高级。 高级中提供了两种方式:“”和“添加到历史记录” “”: 直接跳转到具体的文献结果页面 "添加到历史记录": 不会返回文献内容而是在历史记录当中显示具体的结果 (式以及到的文献个 Pubmed 提供了多个和作者有关的条目,例如:作者[au],第一作者[1au],最后一个作者[lastau] 等等。 作者当中需要注意的是。 在历史记录当中可以看到每一个式以及有多少相关的文献。 每一个之前的结果, PubMed 都会进行编号。如果想要对之前结果进行逻辑合并的话,在可以直接使用前面的编号即可。

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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结果来统计分析的工具。我们只需要输入pubmed式。 同时也可以进行个性化选择,比如年限的限制。 ? 例如,我们这里在标题和摘要当中TCGA,同时想要查看一下2018年以后的文献都有哪些。 ? 通过之后,就可以返回到这些文章的统计信息。 Search Workbench Search Workbench[https://searchworkbench.info/]是一个查、编辑和可视化PubMed结果的工具。 我们可以通过输入关键词TCGA,首先可以看到的是到的相关结果每年的发表占比。 ? 如果我们在输入多个结果,比如再输入miRNA。这样就可以比较miRNA的结果和TCGA的结果了。 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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