[目的/意義]對(duì)阿爾茨海默�。ˋD）進(jìn)行基因-疾病關(guān)聯(lián)挖掘,以捕捉潛力研究方向。[方法/過程]基于LBD理論構(gòu)建開放式知識(shí)發(fā)現(xiàn)架構(gòu),結(jié)合MeSH詞表、DisGeNET等醫(yī)學(xué)術(shù)語、組學(xué)數(shù)據(jù)對(duì)PubMed中AD文獻(xiàn)進(jìn)行知識(shí)挖掘,采用關(guān)聯(lián)規(guī)則與算法排序等方法對(duì)部分基因重合的強(qiáng)關(guān)聯(lián)主題共現(xiàn)疾病和優(yōu)先候選基因進(jìn)行篩選,結(jié)合時(shí)間切片和其他LBD工具對(duì)比加以驗(yàn)證。[結(jié)果/結(jié)論]對(duì)88 334篇AD文獻(xiàn)進(jìn)行基因-疾病識(shí)別,并與2 120種AD基因進(jìn)行匹配;以XYZ分析視角對(duì)識(shí)別出的992種主題共現(xiàn)疾病及11 899種候選基因進(jìn)行關(guān)聯(lián)排序;精煉10種強(qiáng)關(guān)聯(lián)疾病與25種優(yōu)選候選基因,結(jié)合文獻(xiàn)報(bào)道加以論述。通過LBD挖掘目標(biāo)疾病-共現(xiàn)疾病-基因之間潛在關(guān)聯(lián),可快速捕捉潛力研究方向,縮小基因測(cè)序范圍,為新研究假設(shè)的生成提供重要指導(dǎo)依據(jù)。 

【文章來源】：圖書情報(bào)工作. 2020,64(13)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：13 頁

【文章目錄】：
1 數(shù)據(jù)來源及方法
    1.1 數(shù)據(jù)來源
    1.2 研究方法
2 結(jié)果與分析
    2.1 整體結(jié)果
    2.2 相關(guān)分析
        2.2.1 主題共現(xiàn)疾病分析
        2.2.2 潛在候選基因分析
3 評(píng)估
    3.1 時(shí)間切片
        3.1.1 評(píng)估方案
        3.1.2 整體評(píng)估結(jié)果
        3.1.3 區(qū)間評(píng)估結(jié)果
    3.2 其他評(píng)估方式
4 討論
5 結(jié)語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]入選PubMed數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)提升醫(yī)學(xué)期刊國(guó)際影響力的作用[J]. 劉群,孫昌朋,王謙,陳望忠.  中國(guó)科技期刊研究. 2015(12)
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本文編號(hào)：3050884