【生物医学论文】生物医学文本挖掘研究热点
文本挖掘技术在生物医学文献管理中的应用
文本挖掘技术在生物医学文献管理中的应用摘要：生物医学文献以非结构化的文本形式存在，文本挖掘能够从海量的生物医学文献中发现有趣的知识和模式，可以提高对生物医学文献的管理和建设效率。
本文针对生物医学领域，阐述了文本挖掘的具体过程，论述了生物医学文本挖掘现有的研究方法，详细讨论了生物医学文献的分类和关系抽取，最后对文本挖掘在生物医学领域的应用前景做了展望。
关键词：文本挖掘生物医学文献文本分类关系抽取一、引言信息爆炸时代，各行业每时每刻都在产生和积累大量的以各种形式保存的信息，这些信息以指数级的速度不断积累和增长，如何快速准确地从这些纷乱的数据中提取出有价值的信息是急待解决的问题。
文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的、可理解的、最终可用的知识的过程，同时运用这些知识更好地组织信息以便将来参考[1]。
如今文本挖掘已经成为国际上非常活跃的一个研究领域。
随着生物医学领域的快速发展，生物医学文献呈指数级增长，成为一座巨大的知识宝库。
然而面对如此大规模的、快速增长的科学文献数据，即便是该领域内的专家也无法依赖手工方式从中获取感兴趣的信息。
由于生物医学文献绝大多数都是以非结构化的形式存在于文本文件中，因此采用文本挖掘技术对生物医学文献数据进行管理是非常有必要的。
二、文本挖掘过程文本挖掘通常包括文本数据预处理、特征信息提取和数据挖掘三个步骤。
文本挖掘过程如图1所示：图1 文本挖掘过程文本数据预处理的质量会直接影响到最终的结果，英文文本数据预处理包括无用词过滤和词干化处理。
文本特征信息提取是将非结构化或半结构化的文本数据转化为挖掘工具可以处理的中间形式的过程，特征提取首先要识别文本中包含重要信息的特征项。
本文采用数学模型来表示这些特征项，常用的特征表示模型有布尔模型、向量空间模型和概率模型，通过特征表示得到的向量维数较高，特征抽取的基本思想是利用映射的方法将高维特征映射到低维空间中，特征抽取一般是构造一个评价函数，然后对每个特征向量进行评估，删除评估分数较低的特征向量。
生物医学的数据挖掘与分析研究
生物医学的数据挖掘与分析研究数据挖掘和分析已经成为生物医学研究领域中的重要分支。
它们可以帮助研究人员从大量的生物医学数据中寻找有用的信息，以便于更好地理解生物体的基础结构和功能，探索疾病的发生和治疗策略等。
1. 生物医学的数据挖掘应用生物医学的数据挖掘应用包括序列分析、结构预测、药物设计、分子模拟、病例分析等。
其中，序列分析是最常用的一种。
在序列分析中，数据挖掘技术可以从DNA、RNA、蛋白质等序列中挖掘出基因相关的信息，如基因结构、功能、调控等。
结构预测则可以在确定生物体分子结构的基础上预测它们的功能和相互作用。
药物设计和分子模拟是生物医学研究中的热门领域。
药物设计可以利用数据挖掘技术从巨大的小分子数据库中筛选出具有治疗潜力的分子。
分子模拟则可以基于分子结构和化学属性模拟分子之间的相互作用，为药物设计提供依据。
病例分析则是针对疾病的治疗和诊断提供支持的方法，它可以利用生物医学数据中包含的丰富信息，如病历、化验、影像等，找出与疾病相关的关键特征和规律，从而提供一些有指导性的治疗和诊断信息。
2. 数据挖掘技术在生物医学研究中的应用生物医学数据通常具有高维度和复杂性，因此，为了挖掘出其中的有价值信息，需要使用一些高级的数据挖掘技术。
在生物医学研究中，分类和聚类是两种最常用的技术，它们可以帮助研究人员对不同类型的生物数据进行分类和分组，以发现不同类型之间的异同。
分类技术可以将数据分为不同的类别，并对每一类别赋予其对应的标签，以便于更好地识别和管理生物数据。
K近邻、支持向量机、人工神经网络等是常用的分类方法。
聚类技术可以将数据分为不同的群组，每个群组的数据都具有相似的特征和规律。
聚类技术包括层次聚类、K均值聚类、密度聚类等，可以帮助研究人员发现生物数据中的模式和关联规律。
此外，关联规则挖掘和特征选择也是生物医学研究中常用的挖掘技术。
关联规则挖掘可以发掘生物数据中的变量间的相互关联，例如基因之间的互动等。
生物医学数据挖掘及应用研究
生物医学数据挖掘及应用研究随着科技的进步和生物医学领域的发展，数据已经成为研究生物医学科学的重要手段。
然而，仅仅搜集和储存海量数据是不够的，更需要挖掘和分析这些数据来揭示其中隐藏的规律和知识。
这就是生物医学数据挖掘的核心任务。
本文将探讨生物医学数据挖掘的概念、方法和应用，希望能够为该领域的研究者提供一定的参考和启示。
一、生物医学数据挖掘的概念生物医学数据挖掘是指利用计算机技术和相关的数据分析方法，探索和发现生物医学数据中存在的隐含模式、知识和趋势的过程。
生物医学数据通常包括多种类型的数据，如基因组学、蛋白质组学、代谢组学、临床数据等。
这些数据通常具有高维度、复杂度和噪声干扰等特征，需要运用多种数据挖掘技术进行处理和分析。
二、生物医学数据挖掘的方法生物医学数据挖掘的方法包括但不限于以下几种：1.聚类分析(Cluster Analysis)聚类分析是将具有相似特征的数据点分组的一种方法。
在生物医学研究中，聚类分析可以用于诊断样本的分类和疾病的分类等。
不同的聚类算法适用于不同的数据类型，例如k-means算法适用于连续型数据，DBSCAN算法适用于非线性的、分布稀疏的数据等。
2.分类分析(Classification)分类分析是将数据分为两个或多个类别的方法。
在生物医学研究中，分类算法可以用于预测疾病的风险、筛选用药适应症等。
常见的分类算法包括决策树、支持向量机(SVM)、逻辑回归等。
3.关联规则挖掘(Association Rule Mining)关联规则挖掘是一种从大规模数据中寻找频繁项集和关联规则的方法。
在生物医学研究中，关联规则挖掘可以用于帮助研究者发现病因、风险因素等。
常见的关联规则算法有Apriori算法等。
4.基因表达数据分析(Gene Expression Data Analysis)基因表达数据分析是一种分析基因表达数据的方法。
这种方法可以帮助研究者了解基因在不同条件下的表达情况，寻找关键基因等。
生物医学实验大数据的挖掘
生物医学实验大数据的挖掘近年来，随着生物医学实验技术的不断发展与进步，生物医学实验的数据量也不断增加。
这些巨大的、复杂的数据集所提供的信息是宝贵的，但是如何从这些数据中提取知识和信息，成为了当前的研究热点。
因此，生物医学实验大数据的挖掘也成为了生物医学界一个极具挑战性的任务。
生物医学实验大数据的挖掘主要是通过基于统计学、机器学习和数据挖掘等技术，将大量的已知信息和未知信息结合起来，从而探究隐藏在这些数据背后的规律以及疾病的产生机制。
生物医学实验大数据包含了多个方面的数据，比如基因表达数据、蛋白质组学数据、代谢组数据以及影像学数据等。
这些数据的特点是维度高、样本量大、噪声多、维度问题非常突出。
因此，对于生物医学实验大数据的挖掘具有挑战性和复杂性。
首先，对于生物医学实验大数据的挖掘，需要进行合理的数据预处理。
基于数据预处理的目的是对数据进行清洗、特征选择、降维和标准化等操作，以便在挖掘和建模过程中更加准确和高效地获取信息。
生物医学领域的数据预处理过程需要依据不同的数据类型和数据特性进行选择，并根据实际情况进行自由组合。
比如，在基因表达数据的预处理中，需要考虑基因之间的相互作用关系，确定评估表达值的输入变量，选取合适的标准化方式对数据进行标准化。
在蛋白质组学数据的预处理中，需要对质谱数据进行质量控制、去噪、拟合以及蛋白质鉴定等步骤。
由于生物医学实验大数据的复杂性和高维度性，数据预处理的过程也变得更加复杂。
其次，基于生物医学实验大数据的挖掘，需要考虑到数据的复杂性和挖掘方法的适用性。
对于不同类型和不同维度的数据，可能适用的挖掘算法也不同。
比如，在基因表达数据的挖掘中，一些经典的机器学习算法如支持向量机、随机森林和神经网络等都可以用来进行基因表达数据的分类或回归预测。
但是，不同的挖掘算法有着不同的优缺点，需要在具体的数据模型中进行选择。
在蛋白质组学数据的挖掘中，需要根据质谱技术的特性进行选择。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的方法也越来越多地被应用在生物医学实验大数据的挖掘中。
生物医学工程前沿科研论文热点梳理
生物医学工程前沿科研论文热点梳理生物医学工程领域是目前科技发展最为迅猛的领域之一。
众多科研人员在这一领域投入了大量的精力，并取得了令人瞩目的成果。
本文将对生物医学工程前沿科研论文的热点进行梳理和分析。
1. 3D打印技术在生物医学工程中的应用随着3D打印技术的逐渐成熟，它在生物医学工程领域的应用日益广泛。
研究人员利用3D打印技术可以打印出生物医学领域所需的人体器官、仿真模型等。
这种技术的应用为生物医学工程带来了革命性的变革，极大地提高了手术治疗的准确性和效果。
2. 基因编辑技术的突破与应用基因编辑技术近年来取得了长足的发展，其中最著名的就是CRISPR-Cas9技术。
这一技术可以精确地编辑人类基因组，对于疾病的治疗和基因的修复具有重要的意义。
研究人员正在不断探索基因编辑技术的潜力，并在癌症治疗、遗传病的治疗等方面取得了突破性的进展。
3. 人工智能在生物医学工程中的应用人工智能技术的迅速发展为生物医学工程领域带来了新的机遇和挑战。
研究人员利用机器学习、深度学习等技术，可以对大量的生物医学数据进行分析和处理，提取出有价值的信息。
这些信息可以用于疾病的诊断、预测和治疗，为医疗决策提供科学依据。
4. 神经工程的研究进展神经工程是生物医学工程领域的重要分支之一，主要研究神经系统的结构与功能，并致力于开发治疗神经系统疾病的新方法。
近年来，神经工程在脑机接口、神经假肢等方面取得了重要的突破。
这些研究成果为神经系统疾病的治疗和康复带来了新的希望。
5. 生物材料在生物医学工程中的应用生物材料是生物医学工程领域的核心之一，它可以作为支撑结构、修复组织和控制生物反应的材料。
目前，研究人员在生物材料的开发和应用上做出了一系列突破，如可降解材料、纳米材料等。
这些新材料的应用将推动生物医学工程实现更多的临床应用。
6. 组织工程的研究进展组织工程是一门利用细胞、生物材料和工程技术重建和修复组织器官的学科。
研究人员通过构建人工组织和器官来替代或修复受损的组织和器官，以实现人体功能的重建。
生物医学信息的挖掘与应用
生物医学信息的挖掘与应用生物医学信息是一种基于生物医学领域的数据、文献、图像和其他资料信息，其内容涉及分子医学、疾病诊断、药物设计、生命科学等方面。
随着信息技术的不断发展，生物医学信息挖掘和应用成为了人们关注的热点问题。
一、生物医学信息资源生物医学信息涵盖了很多领域，包括基因、蛋白质、代谢物、药物化合物、生物组学等。
这些信息资源主要来源于公共数据库和私有数据库。
公共数据库如NCBI、KEGG、UniProt等，是由政府组织、学术机构和研究人员共同维护的储存生物医学信息的平台。
私有数据库则是企业或个人建立的数据库，包括在研发中使用的数据集和已发表的数据集等。
二、生物医学信息挖掘生物医学信息挖掘是将生物医学信息自动化地提取、分析和解释的过程。
生物医学信息挖掘涉及一系列技术，如自然语言处理、机器学习、数据可视化等。
生物医学信息挖掘技术的发展，使人们能够更加快速、准确地发现并分析大规模的生物医学信息数据。
1、文本挖掘文献是生物医学信息中最重要的资源之一。
文本挖掘将自然语言处理和机器学习技术应用到文本中，以提取其中的特定信息。
比如在癌症研究中，文本挖掘可以用于从研究论文中自动提取治疗方法、药物靶点等信息，有利于加速癌症研究的进展。
2、数据挖掘生物医学信息中存在着大量的数据，如基因表达、蛋白质相互作用、药物-代谢物关系等。
数据挖掘通过分析这些数据，寻找其中的规律和潜在的关联。
比如通过对疾病患者和非患者基因表达差异的分析，可以挖掘出可能与该疾病相关的基因。
3、图像挖掘图像在生物医学信息中也非常重要，如CT、MRI等医学图像可以提供人体内部结构的信息。
图像挖掘技术通过处理这些医学图像，自动化地提取出其中的特征，以帮助医生更加准确地诊断疾病。
比如使用图像挖掘技术可以实现乳腺癌的自动化诊断。
三、生物医学信息应用生物医学信息是一种重要的资源，可以应用于药物设计、疾病诊断和医疗管理等方面。
1、药物设计生物医学信息可以用于药物靶点的预测、化合物的设计等方面。
生物医学数据挖掘技术的研究
生物医学数据挖掘技术的研究第一章：引言生物医学研究是一个非常复杂的领域，需要大量的数据来支持各种假说和实验。
近年来，随着生物医学领域内大量的数据被收集，数据挖掘技术在生物医学研究中的应用越来越广泛。
生物医学数据挖掘技术为医学研究提供了新的方法和工具，使得更多的问题能够被解决。
本文将介绍生物医学数据挖掘技术的研究，包括其定义、分类、应用以及将来的发展方向。
第二章：生物医学数据挖掘技术的定义生物医学数据挖掘技术是指将生物医学数据中的未知模式、隐藏关系和趋势发掘出来的技术。
通过数据挖掘，我们可以从大量的数据中提取出有用的信息，找到数据之间的关联，并发现新的知识。
生物医学数据挖掘技术主要包括数据预处理、特征选择、分类、聚类、关联分析、挖掘生物标记等方面。
这些技术需要利用计算机技术处理海量数据，提供有用的信息支持。
第三章：生物医学数据挖掘技术的分类生物医学数据挖掘技术可以根据其目标和方法进行分类。
按照目标可以将生物医学数据挖掘技术分为以下几类：1. 描述性数据挖掘：主要用于探索性分析，找出潜在的模式和规律。
2. 预测性数据挖掘：主要用于建立数据模型，预测未来的结果。
3. 诊断性数据挖掘：主要用于发现和诊断潜在的疾病或疾病风险。
4. 个性化数据挖掘：根据个体数据建立个性化模型，为每个患者提供个性化治疗方案。
按照方法可以将生物医学数据挖掘技术分为以下几类：1. 监督学习：利用标记样本训练模型，用于分类或回归问题。
2. 无监督学习：不需要标记样本，通过聚类或降维等技术来发现数据中的模式和关系。
3. 半监督学习：利用少量标记样本和大量未标记样本训练模型。
4. 强化学习：通过试错机制来优化模型。
第四章：生物医学数据挖掘技术的应用生物医学数据挖掘技术在生物医学领域内有着广泛的应用。
以下是一些常见的应用场景：1. 基因表达分析：通过基因芯片等技术进行基因表达谱分析，找出不同细胞或组织之间的差异和共同点，以及预测基因功能和相互作用。
数据挖掘技术在生物医学中的应用研究
数据挖掘技术在生物医学中的应用研究随着自然科学与技术的不断发展，人类对于自身健康的关注日益增加。
生物医学作为一门综合学科，涵盖了生物学、医学和工程学等多个领域，其研究对象是人类疾病及其治疗方案的发展。
而数据挖掘技术，以其强大的数据处理和分析能力，为生物医学领域的研究者提供了有力的工具和方法。
本文将探讨数据挖掘技术在生物医学中的应用研究。
一、生物医学中的数据挖掘技术生物医学领域获取到的数据量极大，其中包括基因表达数据、蛋白质结构数据、影像数据等多种形式的数据。
而数据挖掘技术是一种根据大量数据进行模式分析、分类、预测和优化决策的方法，因此在生物医学领域的应用极其广泛。
数据挖掘技术主要从两个方面应用于生物医学领域：基于数据的生物信息学分析和临床医学决策支持。
（一）基于数据的生物信息学分析基于数据的生物信息学分析是将大量DNA测序、蛋白质组学、代谢组学等数据通过数据挖掘技术，进行模式分析和建模，从而挖掘出其中的规律和信息，并作出相应的生物学实验验证。
这种方法广泛应用于生物医学领域的基础研究和新药研发等领域。
例如，在基因表达水平上，数据挖掘技术可以实现基因的差异表达分析、基因调控网络分析、信号通路分析等，从而挖掘出潜在的靶点和机制，作为治疗疾病的新策略或作为显前制剂对抗疾病。
此外，数据挖掘技术还可以用于寻找特定疾病的生物标记物，从而提高疾病的诊断和预后预测的准确性。
（二）临床医学决策支持临床医学决策支持旨在为医生提供更好的诊断和治疗方案，在方便医生进行诊断的同时，也能够减少误诊以及误治。
例如，在医生处理病历、影像数据时，数据挖掘技术可用于建立模型，辅助医生进行更准确的诊断和治疗决策。
此外，数据挖掘技术可进一步分析与预测有判定意义的各种疾病患者可能的疾病状况进展，从而预测患者的疾病风险，辅助医生进行定期随访和预测治疗效果的评估。
二、案例研究：基于数据挖掘技术的肝癌检测肝癌是一种常见的人类癌症，其高发的主要因素是因慢性病毒性肝炎和肝硬化。
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生物医学文本挖掘研究热点［摘要］为了解生物医学文本挖掘的研究现状和评估未来的发展方向，以美国国立图书馆PubMed中收录的2000年1月－2015年3月发表的生物医学文本挖掘研究文献记录为样本来源，提取文献记录的主要主题词进行频次统计后截取高频主题词，形成高频主题词－论文矩阵，根据高频主题词在同一篇论文中的共现情况对其进行聚类分析，根据高频主题词聚类分析结果和对应的类标签文献，分析当前生物医学文本挖掘研究的热点。
结果显示，当前文本挖掘在生物医学领域应用的主要研究热点为文本挖掘的基本技术研究、文本挖掘在生物信息学领域里的应用、文本挖掘在药物相关事实抽取中的应用3个方面。
［关键词］文本挖掘;生物医学研究;研究热点随着生物医学科学的飞速发展，生物医学领域的实验数据和文献数量急剧增加。
常用的检索方式通常会消耗大量时间，并且需要对检索词进行仔细筛选及恰当组合。
文本挖掘是通过计算机发现以前未知的新信息，即在现有文献资源中自动提取相关信息，并揭示另外隐含的意义［1］。
利用文本挖掘能够有效地从生物医学数据库中提取相关知识进行研究进而提出新的实验假设，得到新的科学结论，因此文本挖掘在生物科学领域具有很大的应用价值。
以检索词“textmining”在PubMed检索(2015年6月9日)相关文献，结果显示文献累积数量随着年代的分布呈现典型的指数分布，说明文本挖掘在生物医学领域中正处在飞速发展中，是当前的研究热点。
基于以上原因，我们运用共词分析的方法，对2000年1月至2015年3月MEDLINE数据库收录的有关文本挖掘在生物医学领域应用的论文中的高频主题词进行了共现聚类分析，总结出当前国际上文本挖掘在生物医学领域应用的研究热点，并对其进行分析。
1资料与方法数据样本为MEDLINE数据库收录的生物医学领域文本挖掘研究文献。
MEDLINE是国际上生物医学领域的权威数据库，迄今收录文献达2400万篇，通过该数据库可以检测到含有确切关键词的文献［2］。
采用检索策略为:“textmining”［tiab］AND((“2000/01/01”［PDAT］:“2015/03/31”［PDAT］)ANDmedline［sb］)，共得到879篇相关文献记录。
以xml格式将全部相关文献记录套录下来，运用文献计量学统计分析软件BICOMB［3］抽取和统计以上文献中的主要主题词及副主题词及每个词在以上全部文献中的出现频次，按照它们的出现频次由高到低进行排序，选取其中出现频次高于13次的40个主题词/副主题词作为高频主题词(表1)。
由于这些文献的篇名或摘要中含有“文本挖掘”被检出，且被收录于MEDLINE，其主要内容都与生物医学文本挖掘有关，因此得到的主题词和副主题词可反映文本挖掘在生物医学领域中的应用情况。
对所有高频主题词做进一步处理，统计每一个高频词在文献中的出现情况，形成高频词－文献矩阵，输入到gCLUTO软件，采用系统聚类法对所得相似矩阵进行聚类分析，聚类分析的结果可以反映出这些高频词之间的亲疏关系，分析这些高频主题词能够获得生物医学领域文本挖掘研究的热点。
聚类结果如图1所示，其中横轴代表PubMed数据库中文献，纵轴代表进行聚类的主题词/副主题词。
如果两词聚集到一起的距离短，说明它们的关系越密切［4］。
首先，根据每一类高频主题词的含义以及这些主题词之间的语义关系，总结出每一类主题词所代表的研究热点，即当前医学领域文本挖掘研究的热点。
例如，主题词NaturalLanguageProcessing(自然语言处理)和PeriodicalsasTopic(期刊作为主题)距离较近，关系密切，首先聚成一类;ArtificialIntelli-gence(人工智能)再与前面两个词合成一类，这一类再与MEDLINE组成的一类再聚成一大类，以此类推。
通过分析这些主题词的语义关系就能得出它们所代表的类团含义标签，综合各个类别的类标签可以得出当前医学领域文本挖掘研究的热点。
其次，利用gCLUTO软件计算各类成员对聚类贡献率的指标(描述度Descriptive和区分度Descriminating)，选取对每一类形成贡献最大的来源文献作为表示该类内容的类标签文献，通过文献内容进一步阐释该研究方向的具体内容。
2结果与分析通过对近2000－2015年MEDLINE收录的生物医学领域文本挖掘研究文献的高频主题词和副主题词进行共现聚类分析(图1)，我们将该领域的研究热点分为以下3大方面，14个主题。
2．1文本挖掘的基本技术2．1．1关于基因名称识别的研究该类所含的主题词有Genes;TerminologyasTopics;Vocabulary，Controlled。
研究内容如根据词表对基因符号消歧，评价生物医学命名体识别的各种标准［5－8］，整合多种资源以规范基因名称等。
2．1．2文本分类中高维特征的处理问题该类包含ArtificialIntelligence，Algorithms，PatternＲecognition，Automated/methods等主题词。
研究内容如利用Turku系统增强生物医学事件抽取的新的特征选择策略，Swanson的ABC研究中定量计算B词的模型，如何把文本和手工构建通路联系起来［9－12］。
2．1．3文本挖掘中标引注释问题该类包括的主题词有NaturalLanguageProcessing;InformationStorageandＲetrieval/methods;PeriodicalsasTopic;Databases，Bibliographic;AbstractingandIndexingasTopic/methods 。
如用于生物文本挖掘语义注释的语料库GENIA，对文章中图例进行标引和分类的系统，从全文中抽取生物学信息的工具。
以上都涉及到文本挖掘语料的库建设，需要事先注释好的语料库［13－16］。
2．1．4文本挖掘初级阶段的辅助工具该类包括DatabaseManagementSystems，MED-LINE，User－ComputerInterface等主题词。
研究内容如通过Web服务进行文本处理的Whatizit系统，对MEDLINE/PubMed文献记录自动挖掘的辅助性工具MedKit，文本中自动标记基因、蛋白质和其他实体名字的开源工具ABNEＲ，支持生物本体开发与分析的API:ONTO－PEＲL。
其中，基于Web文本分析工具Whatizit是一种基于服务器的，用于分析文献(如任何科学出版物或MEDLINE摘要)中所含信息的模块，它可以辨认术语并将其与生物医学数据库(如UniProtKb/Swiss－Prot)中相应的条目和基因本体概念链接起来［17－19］。
2．2文本挖掘在生物信息学研究中的应用2．2．1系统生物学的知识管理涉及的主题词有SystemsBiology/methods;GeneExpressionProfiling/meth ods，KnowledgeBases。
研究内容如以高通量siＲNA监测作为生物系统扰动和与复合物监测并存靶向通路的辨认的方法应用于转化医学的通用和可视化驱动的框架，药物基因组学领域中的关系抽取，用于分析、整合和可视化人类转录组学［20－23］、蛋白质组学和代谢组学的Web系统生物学工具。
2．2．2生物学网络:蛋白质相互作用网络的构建和分析涉及的主题词有ProteinInteractionMapping/methods、Models，Biological 和SignalTransduction/physiology。
研究内容如利用文本挖掘的结果来构建PPI网络，生物网络推理和分析信息融合平台Bio-CAD;还有学者开发出基于网络－上下文的文献检索系统(NcDocＲeSy)作为Cytoscape的插件，可以通过间接相关的文献帮助用户手工构建网络，该系统结合了用生物学网络检索文献和根据网络拓扑来排序检索到的文献［24－27］。
2．2．3通过文本挖掘获得蛋白质相互作用网络图，并对该图中节点间的关系进行语义上的注释涉及Proteins/metabolism，ProteinInteractionMapping，Semantics等主题词。
研究内容如利用上下文模型和句子格式对基因提名加以规范并提取相互作用，把文献挖掘和从各种来源的相互作用证据结合起来构建鼠蛋白相互作用网络，语言特征在从PubMed中抽取相互作用时的有用程度，以及从文献中抽取人类蛋白质因果关系的挖掘工具PPInterFinder［28－31］。
2．2．4利用文本挖掘进行的蛋白质功能研究涉及的主题词有Databases，Protein;Proteins/chemistry。
研究内容如基于Web的蛋白质序列功能注释工具ProFat，利用图双字相关自动抽取蛋白质点突变，PPI与文本挖掘集成用于蛋白质功能预测;用整合后的全局相关评分改善PPI对排序［32－35］等。
2．2．5文本挖掘方法在生物信息学中应用的概述它涉及到DataMining/methods;ComputationalBiology/methods;Dat abases，Genetic等主题词。
文本挖掘是生物信息学的重要研究方法之一，有助于构建基因数据库和知识库。
研究内容如从自文本中抽取事实的研究，文本挖掘是否能用成倍提高手工构建基因产品的效率。
在OMIM中检索临床纲要的CSI －OMIM系统，利用PharmGKB训练文本挖掘方法以在药物基因组研究中确认潜在基因靶标的研究［36－39］。
2．2．6围绕PubMed的挖掘系统和工具涉及到的主题词有Software，Internet，PubMed。
本类所研究系统和工具与文献挖掘的辅助工具相似，都是基于文献数据库开发的工具，但是辅助工具关注的是MEDLINE数据库，而本类则关注其网络版，因此更具有网络应用的性质。
众多工具不再是辅助性的文本处理工具，而是针对PubMed 的检索和挖掘工具，尤其是基于Web的PubMed检索工具，如GeneView，PPInterFinder等。
与挖掘有关的工具则有书目分析工具，如PipelinePilot就是一种基于Web的PubMed 书目分析工具等，可以进行交互式的文本挖掘［31，40－42］。
以上6个主题也可以归为一个大类，即在生物信息学研究中的应用，侧重系统生物学的挖掘分析，即通过蛋白质相互作用网络的分析来预测蛋白质的功能。
这是文本挖掘当前在生物医学应用的主流，也是文本挖掘在生物医学应用中的重中之重。
2．3文本挖掘在事实抽取中的应用2．3．1如何从文本中抽取事实(关系)，即从文献中发现医学知识的方法学研究涉及Databases，Factual;Publications;BiomedicalＲesearch等主题词。