BioNØT: a searchable database of biomedical negated sentences.
BioNØT: a searchable database of biomedical negated sentences.
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DOI：
10.1186/1471-2105-12-420
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发表时间：
2011-10-27
影响因子：
3
通讯作者：
Kohane I
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Agarwal S;Yu H;Kohane I
否定的生物医学事件通常被文本挖掘应用程序忽略，然而，这样的事件具有科学意义。我们报告的发展BioN的否定句，可用于提取这种否定事件的数据库。目前，BioN BMT包含了3.32亿个否定句，这些否定句是从三个资源中的3.36亿个生物医学句子中提取的：Elsevier和PubMed Central中的3.22亿篇全文生物医学文章，以及PubMed中的3.20亿篇摘要。我们评估了BioN BRONT对三种重要遗传疾病的影响：自闭症，阿尔茨海默病和帕金森病，发现BioN BRONT能够捕获可能被专家忽略的否定事件。BioN BRONT数据库可以成为生物医学研究人员的有用资源。BioN ®可在http://bionot.askhermes.org/上免费获得。在未来的工作中，我们将开发语义Web相关技术，以丰富生物网络。
Negated biomedical events are often ignored by text-mining applications; however, such events carry scientific significance. We report on the development of BioN∅T, a database of negated sentences that can be used to extract such negated events. Currently BioN∅T incorporates ≈32 million negated sentences, extracted from over 336 million biomedical sentences from three resources: ≈2 million full-text biomedical articles in Elsevier and the PubMed Central, as well as ≈20 million abstracts in PubMed. We evaluated BioN∅T on three important genetic disorders: autism, Alzheimer's disease and Parkinson's disease, and found that BioN∅T is able to capture negated events that may be ignored by experts. The BioN∅T database can be a useful resource for biomedical researchers. BioN∅T is freely available at http://bionot.askhermes.org/. In future work, we will develop semantic web related technologies to enrich BioN∅T.
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DOI：
10.1197/jamia.m2284
发表时间：
2007-05-01
影响因子：
6.4
作者：
Huang, Yang;Lowe, Henry J.
通讯作者：
Lowe, Henry J.
影响因子：
4.5
作者：
Chapman, WW;Bridewell, W;Buchanan, BG
通讯作者：
Buchanan, BG
影响因子：
5.8
作者：
Kim, JJ;Zhang, Z;Ng, SK
通讯作者：
Ng, SK
DOI：
10.1136/jamia.2001.0080598
发表时间：
2001-11-01
影响因子：
6.4
作者：
Mutalik, PG;Deshpande, A;Nadkarni, PM
通讯作者：
Nadkarni, PM
影响因子：
3.5
作者：
Elkin, Peter L;Brown, Steven H;Wahner-Roedler, Dietlind L
通讯作者：
Wahner-Roedler, Dietlind L