CGMIM: Automated text-mining of Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM) to identify genetically-associated cancers and candidate genes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM) is a computerized database of information about genes and heritable traits in human populations, based on information reported in the scientific literature. Our objective was to establish an automated text-mining system for OMIM that will identify genetically-related cancers and cancer-related genes. We developed the computer program CGMIM to search for entries in OMIM that are related to one or more cancer types. We performed manual searches of OMIM to verify the program results. RESULTS: In the OMIM database on September 30, 2004, CGMIM identified 1943 genes related to cancer. BRCA2 (OMIM *164757), BRAF (OMIM *164757) and CDKN2A (OMIM *600160) were each related to 14 types of cancer. There were 45 genes related to cancer of the esophagus, 121 genes related to cancer of the stomach, and 21 genes related to both. Analysis of CGMIM results indicate that fewer than three gene entries in OMIM should mention both, and the more than seven-fold discrepancy suggests cancers of the esophagus and stomach are more genetically related than current literature suggests. CONCLUSION: CGMIM identifies genetically-related cancers and cancer-related genes. In several ways, cancers with shared genetic etiology are anticipated to lead to further etiologic hypotheses and advances regarding environmental agents. CGMIM results are posted monthly and the source code can be obtained free of charge from the BC Cancer Research Centre website http://www.bccrc.ca/ccr/CGMIM
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle