HiPub: translating PubMed and PMC texts to networks for knowledge discovery
HiPub: translating PubMed and PMC texts to networks for knowledge discovery
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DOI：
10.1093/bioinformatics/btw511
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发表时间：
2016-09-15
期刊：
影响因子：
5.8
通讯作者：
Kang, Jaewoo
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lee, Kyubum;Shin, Wonho;Kang, Jaewoo
我们推出了 HiPub，这是一个无缝的 Chrome 浏览器插件，可以自动识别、注释生物医学实体并将其从文本翻译到网络中以进行知识发现。通过结合两种不同的命名实体识别资源，HiPub 可以识别文本中的基因、蛋白质、疾病、药物、突变和细胞系，并实现高精度和召回率。 HiPub 从文本中提取生物医学实体关系来构建上下文特定的网络，并集成外部数据库中的现有网络数据以进行知识发现。它允许用户从相关文章添加其他实体，以及用户定义的实体以发现新的和意外的实体关系。 HiPub 提供生物医学实体网络的功能丰富分析，并链接到外部资源以帮助用户学习新的实体和关系。
We introduce HiPub, a seamless Chrome browser plug-in that automatically recognizes, annotates and translates biomedical entities from texts into networks for knowledge discovery. Using a combination of two different named-entity recognition resources, HiPub can recognize genes, proteins, diseases, drugs, mutations and cell lines in texts, and achieve high precision and recall. HiPub extracts biomedical entity-relationships from texts to construct context-specific networks, and integrates existing network data from external databases for knowledge discovery. It allows users to add additional entities from related articles, as well as user-defined entities for discovering new and unexpected entity-relationships. HiPub provides functional enrichment analysis on the biomedical entity network, and link-outs to external resources to assist users in learning new entities and relations.