Fine-Grained Protein Mutation Extraction from Biological Literature

机译：生物文学细粒蛋白突变提取

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Automatic extraction of experimental data on protein mutants from large volumes of biological texts can help building corresponding databases to facilitate research in relevant studies. Mutation extraction cannot be fully solved by the surface pattern matching but requires linguistic analysis of the plain text. Based on the existing regular expression method, we improved the mutation extraction by applying the dependency parsing technique from natural language processing (NLP). Furthermore, we extract valuable data about experimental measurements from the texts and relate them to the identified mutations. Our method was evaluated on MedLine abstracts. The results show great potential for future exploration.

机译：自动提取大量生物文本蛋白质突变体的实验数据可以帮助建立相应的数据库，以促进相关研究的研究。突变提取不能通过表面图案匹配完全解决，但需要纯文本的语言分析。基于现有的正则表达方法，通过应用来自自然语言处理（NLP）的依赖性解析技术来改进突变提取。此外，我们从文本中提取有关实验测量的有价值的数据，并将它们与识别的突变相关联。我们的方法在Medline摘要中进行了评估。结果表明未来勘探的潜力很大。

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来源
《International Conference on Electronic Computer Technology》|2009年||共5页
会议地点
作者
Rui Wang; Shirley W. I. Siu; Rainer A. Bockmann;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP3-53;
关键词
Natural language processing; Mutation extraction; Text mining; Bioinformatics;

机译：自然语言处理;突变提取;文本挖掘;生物信息学;

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