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A PubMed-wide study of endometriosis

机译：对子宫内膜异位症的一种阴部研究

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Endometriosis affects 5-10% of women in reproductive age, leading to dysmenorrhea, pelvic pain and infertility; however, our understanding on the pathogenesis of this disease remains incomplete. In the present study, we performed a systematic analysis of endometriosis-related genes using text mining. Taking text mining results as input, we subsequently generated a filtered gene set by computing the likelihood of finding more than expected occurrences for every gene across the disease-centered subset of the PubMed database. Characterization of this filtered gene set by gene ontology, pathway and network analysis provides clues to the multiple mechanisms hypothesized to be responsible for the establishment of ectopic endometrial tissues, including the migration, implantation, survival and proliferation of ectopic endometrial cells. Finally, using this gene set as "seed", we scanned human genome to predict novel candidate genes based on gene annotations from multiple databases. Our study provides in-depth insights into the pathogenesis of endometriosis. (C) 2016 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译：子宫内膜异位症会影响生殖年龄的5-10％，导致痛经，盆腔疼痛和不孕症;然而，我们对这种疾病发病机制的理解仍然不完整。在本研究中，我们使用文本挖掘进行了对子宫内膜病相关基因的系统分析。将文本挖掘结果作为输入，我们随后通过计算患有PubMed数据库的贫病子集中的每个基因的预期发生的可能性来产生滤波后的基因。通过基因本体学，途径和网络分析设定的该过滤基因的表征提供了对假设的多种机制的线索，以负责建立异位子宫内膜组织，包括异位子宫内膜细胞的迁移，植入，存活和增殖。最后，使用该基因设置为“种子”，我们扫描人类基因组以基于来自多个数据库的基因注释来预测新的候选基因。我们的研究提供了对子宫内膜异位症发病机制的深入了解。 （c）2016年Elsevier Inc.保留所有权利。

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