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GAPscreener: An automatic tool for screening human genetic association literature in PubMed using the support vector machine technique

机译:GAPscreener:使用支持向量机技术在PubMed中筛选人类遗传协会文献的自动工具

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摘要

BackgroundSynthesis of data from published human genetic association studies is a critical step in the translation of human genome discoveries into health applications. Although genetic association studies account for a substantial proportion of the abstracts in PubMed, identifying them with standard queries is not always accurate or efficient. Further automating the literature-screening process can reduce the burden of a labor-intensive and time-consuming traditional literature search. The Support Vector Machine (SVM), a well-established machine learning technique, has been successful in classifying text, including biomedical literature. The GAPscreener, a free SVM-based software tool, can be used to assist in screening PubMed abstracts for human genetic association studies.
机译:背景技术从已发表的人类遗传关联研究中合成数据是将人类基因组发现转化为健康应用的关键步骤。尽管遗传关联研究在PubMed中占据了很大一部分摘要,但是使用标准查询来识别它们并不总是准确或有效的。进一步使文献筛选过程自动化可以减轻劳动密集型和费时的传统文献搜索的负担。支持向量机(SVM)是一种完善的机器学习技术,已成功地对文本进行了分类,包括生物医学文献。 GAPscreener是一个免费的基于SVM的软件工具,可用于协助筛选PubMed摘要以进行人类遗传关联研究。

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