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首页> 外文期刊>Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America >Temporal patterns of genes in scientific publications
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Temporal patterns of genes in scientific publications

机译：科学出版物中基因的时间模式

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Publications in scientific journals contain a considerable fraction of our scientific knowledge. Analyzing data from publication data-bases helps us understand how this knowledge is obtained and how it changes over time. In this study, we present a mathematical model for the temporal dynamics of data on the scientific content of publications. Our data set consists of references to thousands of genes in the >15 million publications listed in PubMed. We show that the observed dynamics may result from a simple process: Researchers predominantly publish on genes that already appear in many publications. This might be a rewarding strategy for researchers, because there is a positive correlation between the frequency of a gene in scientific publications and the journal impact of the publications. By comparing the empirical data with model predictions, we are able to detect unusual publication patterns that often correspond to major achievements in the field. We identify interactions between yeast genes from PubMed and show that the frequency differences of genes in publications lead to a biased picture of the resulting interaction network.
机译：科学期刊上的出版物包含了我们相当一部分科学知识。分析出版物数据库中的数据可帮助我们了解如何获取此知识以及其随着时间的变化。在这项研究中，我们为出版物的科学内容提供了数据时间动态的数学模型。我们的数据集包含对PubMed中列出的1500万种出版物中数千种基因的引用。我们表明观察到的动力学可能是由一个简单的过程引起的：研究人员主要发表在许多出版物中已经出现的基因上。对于研究人员而言，这可能是一个有益的策略，因为科学出版物中的基因频率与出版物的期刊影响之间存在正相关关系。通过将经验数据与模型预测值进行比较，我们能够检测出通常与该领域的主要成就相对应的不寻常的出版模式。我们确定了来自PubMed的酵母基因之间的相互作用，并表明出版物中基因的频率差异导致产生的相互作用网络的图片有偏差。

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