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A PubMed-wide study of endometriosis

机译：一项关于子宫内膜异位症的PubMed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：子宫内膜异位症影响5-10％的育龄妇女，导致痛经，骨盆疼痛和不育;但是，我们对这种疾病的发病机理的了解仍然不完整。在本研究中，我们使用文本挖掘对子宫内膜异位症相关基因进行了系统分析。以文本挖掘结果为输入，我们随后通过计算在PubMed数据库中以疾病为中心的子集中发现每个基因出现比预期更多的可能性的可能性，生成了一个过滤后的基因集。通过基因本体论，途径和网络分析来表征该滤过的基因集，为推测异位子宫内膜组织的建立的多种机制提供了线索，包括异位子宫内膜细胞的迁移，植入，存活和增殖。最后，使用该基因集作为“种子”，我们扫描了人类基因组，以根据来自多个数据库的基因注释来预测新的候选基因。我们的研究为子宫内膜异位症的发病机理提供了深入的见解。 （C）2016 Elsevier Inc.保留所有权利。

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