国外生物医学文本语料库分类及特点研究

医学数据挖掘

第一章．填空 1．数据挖掘和知识发现的三大主要技术为：数据库、统计学、机器学习2．数据挖掘获得知识的表现形式主要有 6 种：规则、决策树、知识基网络权值、公式、案例 3．规则是由前提条件、结论两部分组成 4．基于案例推理的基础是案例库 5．知识发现的基本步骤：数据选择、处理、转换、数据挖掘、解释与评价。数据挖掘是知识发现的关键步骤 6．数据挖掘的核心技术是：人工智能、机器学、统计学 7. 目前数据挖掘在医学领域的应用集中在疾病辅助诊断、药物开发、医院信息系统、遗传学等方面二．名解 1．数据挖掘：在数据中正规的发现有效的、新颖的、潜在有用的、并且最终可以被读懂的模式的过程 2．案例推理：当要解决一个新问题时，利用相似性检索技术到案例库中搜索与新问题相似的案例，再经过对就案例的修改来解决新问题三．简答 1．数据挖掘的特点 a 挖掘对象是超大型的， b 发现隐含的知识， c 可以用于增进人类认知的知识， d 不是手工完成的 2．案例是解决新问题的一种知识，案例知识表示为三元组 a 问题描述：对求解的问题及周围环境的所有特征的描述， b 解描述：

对问题求解方案的描述，c 效果描述：描述解决方案后的结果情况，是失败还是成功 3．医学数据挖掘存在的关键问题 a 数据预处理， b 信息融合技术， c 快速的鲁棒的书库挖掘算法， d 提供知识的准确性和安全性 4．数据挖掘在遗传学方面的应用遗传学的研究表明，遗传疾病的发生是由基因决定的，基因数据库搜索技术在基因研究上做出了很多重大发现，其工作主要包括：a 从各种生物体的大量序列中定位出具有某种功能的基因，b 在基因中搜索与某种具有高阶结构或功能的蛋白质相似的高阶结构序列第二章一．填空 1．的对象分为：关系型、数据仓库、文本、复杂类型2．从用户角度来看，数据仓库的基本组成包括：数据源、数据存储、应用工具、可视化用户界面 3．数据仓库是最流行的数据模型是多维数据模型，多维数据模型将数据看作是数据立方体的形式，数据立方体是由维和事实来定义 4．常用的多维数据模式包括：星型模式、雪花模式、事实星座模式。星型模式是由事实表和维表构成 5. DM分为：WEB内容挖掘、WEB结构挖掘、WEB使用挖掘二.名解 1. 数据仓库：一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数

学习资料：文本数据挖掘

学习资料：文本数据挖掘（Test Mining）在当今世界，一个人或一个组织所获得的文本信息集合十分巨大，而且文本信息集合还在不断地更新和增加，信息检索等技术已不能适应当今文本信息处理的需要，因而，人们开始使用文本挖掘技术来解决这一难题。 1、定义文本数据挖掘(Text Mining)是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术。顾名思义，文本数据挖掘是从文本中进行数据挖掘(Data Mining)。从这个意义上讲，文本数据挖掘是数据挖掘的一个分支，由机器学习、数理统计、自然语言处理等多种学科交叉形成。 2、功能文本挖掘可以对大量文档集合的内容进行总结、分类、聚类、关联分析等。（1）文本总结文本总结是指从文档中抽取关键信息，用简洁的形式对文档内容进行摘要或解释。用户不需要浏览全文就可以了解文档或文档集合的总体内容。文本总结在有些场合十分有用，例如，搜索引擎在向用户返回查询结果时，通常需要给出文档的摘要。目前，绝大部分搜索引擎采用的方法是简单地截取文档的前几行。（2）文本分类与聚类文本分类是指按照预先定义的主题类别，为文档集合中的每个文档确定一个类别。这样，用户不但能够方便地浏览文档，而且可以通过限制搜索范围来使文档的查找更为容易。利用文本分类技术可以对大量文档进行快速、有效的自动分类。文本聚类与文本分类的不同之处在于，聚类没有预先定义好主题类别，它的目标是将文档集合分成若干个簇，要求同一簇内文档内容的相似度尽可能地大，而不同簇间的相似度尽可能地小。（3）关联分析关联分析是指从文档集合中找出不同词语之间的关系。 3、典型应用方法——共词分析共词分析法主要是对一对词两两统计其在同一篇文献中出现的次数, 以此为基础对这些词进行分层聚类, 揭示出这些词之间的亲疏关系, 进而分析它们所代表的学科和主题的结构变化。其思想来源于文献计量学的引文耦合与共被引概念, 其中, 共被引指当两篇文献同时被后来的其他文献引用时, 则这两篇文献被称作共被引, 表明它们在研究主题的概念、理论或方法上是相关的。两篇文献共被引的次数越多, 它们的关系就越密切, 由此揭示文献之中的亲疏关系。同理, 当一对能够表征某一学科领域研究主题或研究方向的专业术语( 一般为主题词或关键词) 在一篇文献中同时出现, 表明这两个词之间存在一定的关系, 同时出现的次数越多, 表明它们的关系越密切、距离越近。共词分析通常可以分为3个步骤。

生物医学SCI论文的写作方法

生物医学SCI论文的写作方法生命科学类医学研究工作文件记录和生命科学研究工作的总结是一个重要的组成部分。生物医学研究论文主要报道医学领域；是科学家的努力工作的结晶，是人类的发展和进步，医学科学。特别是生物医学SCI论文，使结果为后人对人类有益的参考文献研究国际社会的结果，为科学研究的利润。因此，一个更深远的意义和价值。从事医学研究工作的同志，经常医学论文写作，不仅可以扩大视野，掌握国内外各领域研究的发展趋势，也是提高研究设计和研究的能力，专业技能。从另一个角度来看，如果研究能力和业务水平和教学能力提高，成绩显著，但也能写出高质量的生物医学SCI论文。论文可以得到社会的认可后，但项目也可以是认证的社会和有关部门提高科学研究机构的重要途径。因此，医学论文像一面镜子，反映了一个国家，一个省，一个地区，一个单位的医学科学水平和工作作风，更好地反映了多少人才和水平。如何编写高质量的医学论文，广大医务工作者应掌握的基本技能，而且还获得教育，学位，职称晋升的必要条件。作为生命科学的研究工作者，我个人认为写生物医学SCI论文时应注意以下几点：第一个主要元素：中心突出，揭示思想论文探索性很强的项目总结，其目的是探索未知，特别是提出问题，解决问题，即那些前人没有提出的问题，解决前人没有解决的问题。为了体现党和国家卫生政策的同时，实行普及与提高相结合的政策的理论与实践，反映医学科学的重大进展，促进国内外医学界的学术交流。在医学科研工作中，必须理论联系实际，尊重科学，强调道德，反对欺诈，反对抄袭。让经济发展医疗技术工作，为国家经济建设。所以一个好的文章必须有好的思想结论好的题目后的好文章。第二个主要因素：创新，只有不断创新，人类社会将医学的进步也不例外。所谓的创新是提出了前人没有实现的意见，以前的发明至今发现的结果，而不是简单地重复他人的研究工作。所谓的新指的是提供生物医学SCI论文是鲜为人知的信息，非公开的公共知识，非剽窃，指的是医疗的研究课题，包括基础医学，临床医学和医学领域的三边。此外，研究所谓的提升：在这样的研究中，如果它是模仿和重复他人或研究课题应在打的模仿，淘汰新。作者应该在他人研究的基础上有自己的新思路，产生一个新的理论或技术，只能在一定程度上的创新，一个新的视角，将反映新的成就。国家重大科研项目等的推广和应用，以及新与旧的药物，古老的康复与其他项目，还包括基础医学，临床医学和医学等交叉领域的推广和应用的三个主题。第三大因素：科学论文的前提下测量的第一个条件是论文的科学水平。在论文评价，主要是看是否严谨的科学研究和合理的设计方法是正确的，是否全面、可靠的信息，根据精度和满足统计要求，是否科学严谨的结果，得出的结论是适当的和充分的依据等。学术论文的

生物医学期刊投稿的统一要求

生物医学期刊投稿的统一要求（温哥华格式第五版）国际医学期刊编辑委员会 1978年，一些综合性医学期刊编辑在加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华市非正式集会，制定了向这些编辑所属期刊投稿格式的标准。后来，该小组以温哥华小组（）著称于世。温哥华小组制定的投稿要求，包括由美国国立医学图书馆提供的参考文献著录格式，于1979年首次发表。温哥华小组经不断扩大，逐渐发展成为国际医学期刊编辑委员会（,）。该委员会每年召开会议，不断充实投稿要求的内容。国际医学期刊编辑委员会已经制定了“生物医学期刊投稿的统一要求”（，简称“统一要求”）第5版。许多年来，委员会讨论的议题已经大大超出稿件准备这一范畴。因此，“生物医学期刊投稿的统一要求”第5版分为“统一要求”和“补充说明”两大主体部分，这些内容已刊登在某些科技期刊上。 “统一要求”第5版（1997）是对第4版的重新组织和阐述，其全文更为清楚，并提出了版权、隐私、方法学描述和其他有关问题。只要为了教育、而非赢利目的，“生物医学期刊投稿的统一要求”无版权问题，可以全文复制。国际医学期刊编辑委员会希望“统一要求”得到广泛的传播。同意采用“生物医学期刊投稿的统一要求”的期刊（已超过500种），应在其“投稿须知”中引述1997年第5版。重要的是正确理解该要求：第一，“统一要求”是指导作者准备稿件的指南，而不是编辑的出版格式（但许多期刊已将该要求作为其出版格式的要素）。第二，如果作者按“统一要求”的格式准备稿件，同意采用该要求的期刊编辑在考虑文章发表前决不会因稿件格式不当而退稿。然而，在出版过程中，各期刊编辑可能会对已接受稿件作一些修改，以使其格式合乎各刊物的特殊要求。第三，作者向同意采用“统一要求”的期刊投稿时，不一定非按该刊的出版体例准备稿件，而只需遵循“生物医学期刊投稿的统一要求”。但文章的选题及类型仍应遵照拟投期刊的“投稿须知”，如论著、综述、病例报告。另外，应注意各期刊“投稿须知”中其他方面的特殊要求，如所投稿件的份数、文种、文章篇幅及允许使用的缩写词。希望同意采用“统一要求”的期刊在“投稿须知”中声明，其投稿要求依照“生物医学期刊投稿的统一要求”，并引用已出版的“统一要求”的印刷版文本。投稿前应考虑的问题一、重复发表重复发表指与已发表文章实质上内容相同的文章发表。除非明确声明该文章由作者和编辑选择，属于再次发表，否则源期刊的读者应该相信他们所读的文章是首次发表的作品。此观点的基础是国际版权法、伦理道德和资源的有效利用原则。多数期刊不愿意接收文章所涉及的大部分内容已在其他已经发表的文章中报道过，或包含在已投给其他刊物或已被某刊物接受并正在印刷中的印刷版或电子版文章中。该政策不包括已被其他期刊退稿的稿件或仅发表过初步研究结果（摘要或专业学术会议墙报）的完整报告。学术会议报告论文，未以全文发表或未

生物信息学的多学科本质-生命奥秘

生命奥秘 https://www.360docs.net/doc/7810552428.html, 2 在过去的几十年间，生物医学经历了一场重要的变革。一些技术革新，如高通量测序技术已经容许人们在整个基因组水平上研究细胞、组织和完整生物个体的各种分子，也使得生物医学的资料倍增。通过开发特殊的计算机程序和开发旨在组织和分析这些生物学知识的技术方法，使其将获得的全部信息转化成有用知识时所遇到的挑战正在被逐步克服。生物信息学和计算机生物学包括多种学科的理论和应用知识，例如计算机科学、数学、统计学、物理学和工程学，并利用这些学科知识来解决生物医学问题，同时改进对生物医学现象的理解。虽然很多情况下生物信息学和计算机生物学被认为是同义词，但是根据美国国家卫生研究院（NationalInstituteofHealth ，NIH ）生物医学咨询科技团体（Biomedical Information Science Technology Initiative ，BISTI ）（http://www.bisti. https://www.360docs.net/doc/7810552428.html,/bistic 2.cfm ）的解释，其实它们是不完全相同的（表1）。一、生物信息学的多学科本质表1 生物信息学与计算生物学的异同

国际核苷酸序列数据库合作组织（The International Nucleotide Sequence Database Collaboration，INSDC）（https://www.360docs.net/doc/7810552428.html,）的开发经历已超过18个年头了。目前它覆盖了日本的DNA数据库（DDBJ），欧洲分子生物学实验室（EMBL）和在美国国家生物技术信息中心（NCBI）的GenBank。这个组织有项政策，就是人们可以免费和不受限制地利用他们的信息。GenBank是美国国家卫生研究院位于NCBI中的遗传序列数据库（https://www.360docs.net/doc/7810552428.html,/ Genbank/index.html）。这一综合性的数据库包含超过26万种已鉴定的生物和已经公布的最终DNA序列数据。欧洲分子生物学实验室的核苷酸序列的数据库，也被称为EMBL-银行（http:// https://www.360docs.net/doc/7810552428.html,/embl），它包含欧洲的主要核苷酸序列资源。在日本，DDBJ数据库（http:// www.ddbj.nig.ac.jp）只是DNA数据库银行。大部分DNA和RNA序列资源主要来源于研究者的个人提交，或者来自不同类型的测序计划，包括cDNA测序、基因组测序和专利申请。向GenBank提交序列主要有两种方法：Bankit和Sequin。 Bankit是基于网页提交的工具，一般少数简单的序列推荐用Bankit来提交。每天这三个数据库中的有关信息都要进行交换和更新，旨在保证它们可以纳入最新可用的序列数据并能够达到全球覆盖。这种技术的创新促进了很多建设性方案的形成，并随着资料的迅速积累而在生物学团队中扩散开来。目前，GenBank已成为世界权威的核酸序列登记数据库。科研人员研究测定的核酸序列在正式发表之前，一般都先到GenBank注册，各类学术刊物一般也要求提供序列的GenBank登录号。现在收录在GenBank中的已测基因组全序列的病毒种类达几千种，而且每年高速递增。随着国际核苷序列联合数据库（INSDC https://www.360docs.net/doc/7810552428.html,）的完成，为了收集各种生物学数据，出现并形成了一股巨大的社会力量，以发展和完善各种数据库及其工具。这些数据库包括序列数据库、代谢途径数据库、蛋白质组学数据库、细胞器数据库、人类疾病数据库、植物数据库和免疫生物学数据库等。人们付出了巨大的努力，目的就是通过一个可靠和适当的方式，为科学界提供可以利用的分子数据。一个很好的例子是美国国家人类基因组研究所的分子生物学数据库汇集（The Molecular Biology Database Collection）。它是一个每年都更新的公共数据库，并在期刊《核酸研究》（Nucleic Acids Research）（http://nar.oxfordjournals. org）发表论文，每年介绍上百个数据库。由于这些资料库越看越复杂，科学家开始使用基于知识发现和资料发掘的伽玛技术来从这些数据库中提取信息。数据库的知识发现（knowledge discovery in databases，KDD）是一个计算方法，它存在于基础的数据库结构中，如资料选择、预处理、转化和降维插值等。这种知识可以用来搜索模式规律、联系规则、短暂的结果和数据之间合理的联系等，并可以搜索平常不被专家认识到的一些数据。从KDD获得的成果是重要的信息系统，并能够被决策系统所采用。数据库开采发掘的方法作为知识发现方法的一部分，也是非常有用的，它可以探索大量数据，大体上包括： (a) 数据的探索； (b) 方式或模型的解释； (c) 利用其它数据集模型验证上面得到的方法。 3

生物数据挖掘聚类分析实验报告

实验三聚类分析一、实验目的 1. 了解典型聚类算法 2. 熟悉聚类分析算法的思路与步骤 3. 掌握运用Matlab 对数据集做聚类分析的方法二、实验内容 1. 运用Matlab 对数据集做K 均值聚类分析 2. 运用Matlab 对数据集做基于密度的聚类分析三、实验步骤 1.写出对聚类算法的理解聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。聚类（Cluster ）分析是由若干模式（Pattern ）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement ）的向量，或者是多维空间中的一个点。聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。在数据中发现数据对象之间的关系，将数据进行分组，组内的相似性越大，组间的差别越大，则聚类效果越好。在进行聚类分析时，出于不同的目的和要求，可以选择不同的统计量和聚类方法。 2.写出K-means 算法步骤通过迭代把数据对象划分到不同的簇中，以求目标函数最大化，从而使生成的簇尽可能地紧凑和独立。具体步骤如下： (1)首先，随机选取k 个对象作为初始的k 个簇的质心； (2)然后，将其余对象根据其与各个簇质心的距离分配到最近的簇； (3)再要求形成的簇的质心。这个迭代重定位过程不断重复，直到目标函数最小化为止。设p 表示数据对象，i c 表示簇i C 的均值，通常采用的目标函数形式为平法误差准则函数： 2 1||||∑∑=∈-=k i C p i i c p E （欧几里得距离） 3.写出DBSCAN 算法步骤与均值漂移聚类类似，DBSCAN 也是基于密度的聚类算法。具体步骤如下：（1）首先确定半径r 和minPoints. 从一个没有被访问过的任意数据点开始，以这个点为

数据挖掘期末大作业

数据挖掘期末大作业 1.数据挖掘的发展趋势是什么？大数据环境下如何进行数据挖掘。对于数据挖掘的发展趋势，可以从以下几个方面进行阐述： (1)数据挖掘语言的标准化描述:标准的数据挖掘语言将有助于数据挖掘的系统化开发。改进多个数据挖掘系统和功能间的互操作,促进其在企业和社会中的使用。 (2)寻求数据挖掘过程中的可视化方法:可视化要求已经成为数据挖掘系统中必不可少的技术。可以在发现知识的过程中进行很好的人机交互。数据的可视化起到了推动人们主动进行知识发现的作用。 (3)与特定数据存储类型的适应问题:根据不同的数据存储类型的特点,进行针对性的研究是目前流行以及将来一段时间必须面对的问题。 (4)网络与分布式环境下的KDD问题:随着 Internet的不断发展,网络资源日渐丰富,这就需要分散的技术人员各自独立地处理分离数据库的工作方式应是可协作的。因此,考虑适应分布式与网络环境的工具、技术及系统将是数据挖掘中一个最为重要和繁荣的子领域。 (5)应用的探索:随着数据挖掘的日益普遍,其应用范围也日益扩大,如生物医学、电信业、零售业等领域。由于数据挖掘在处理特定应用问题时存在局限性,因此,目前的研究趋势是开发针对于特定应用的数据挖掘系统。 (6)数据挖掘与数据库系统和Web数据库系统的集成:数据库系统和Web数据库已经成为信息处理系统的主流。 2. 从一个3输入、2输出的系统中获取了10条历史数据，另外，最后条数据是系统的输入，不知道其对应的输出。请使用SQL SERVER 2005的神经网络功能预测最后两条数据的输出。首先，打开SQL SERVER 2005数据库软件，然后在界面上右键单击树形图中的“数据库”标签，在弹出的快捷菜单中选择“新建数据库”命令，并命名数据库的名称为YxqDatabase，单击确定，如下图所示。然后，在新建的数据库YxqDatabas中，根据题目要求新建表，相应的表属性见下图所示。

【生物医学论文】生物医学文本挖掘研究热点

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

数据挖掘_Biomedical dataset(生物医学数据集)

Biomedical dataset(生物医学数据集) 数据摘要： It is the old 1982 "biomedical dataset" generated by Larry Cox. It consists of two groups. These give observation number, blood id number,age, date, and four blood measurements. 中文关键词：数据挖掘,生物医学,携带者,统计图, 英文关键词： Data mining,Biomedical,Carriers,Statistical Graphics, 数据格式： TEXT 数据用途： The following data arose in a study to develop screening methods to identify carriers of a rare genetic disorder and to describe its effectiveness. 数据详细介绍：

Biomedical dataset ?Abstract This is a set of biomedical data containing 209 observations (134 for "normals" and 75 for "carriers"). The following data arose in a study to develop screening methods to identify carriers of a rare genetic disorder. Four measurements m1, m2, m3, m4 were made on blood samples. One of these, m1, has been used before. Because the disease is rare, there are only a few carriers of the disease from whom data are available. The data come in two files, one for normals and one for carriers of the disease. A description of the files is provided. The data have been stripped of the names and other identifiers. Otherwise the data are as received by the analyst. The purpose of the analysis is to develop a screening procedure to detect carriers and to describe its effectiveness. Experts in the field have noted that young people tend to have higher measurements. The laboratory which prepared the measurements is worried that there may be a systematic drift over time in their measurement process. These effects should be considered in the analysis. Can graphical displays show the differences between the distributions of carriers and normals? ?Data Description Column Content 1 Observation number (sequence number per patient). Note that there are several samples per patient for some patients. 2-8 Blank 9-12 Hospital identification number for blood sample 13-18 Blank 19-20 Age of patient 21-26 Blank 27-32 Date that blood sample was taken (mmddyy)

向生物医学期刊投稿统一要求

向生物医学期刊投稿的统一要求 2000年5月版国际医学期刊编辑委员会此文本由中华医学杂志英文版钱寿初教授翻译北京东四西大街42号100710 北京中国

目录引言投稿前要考虑的问题重复发表允许的二次发表病人隐私的保护特殊研究设计的报道原则投稿要求技术要求提要稿件准备磁盘稿件文题页作者署名摘要和关键词引言方法道德统计学结果讨论致谢参考文献期刊文章书藉和其他专著其他发表材料未发表材料电子材料表格图片图说明计量单位缩略语和符号向刊物投稿专门文件同行审稿期刊的定义编辑自由和真实利益冲突

作者审稿人编辑人员特殊工业支持项目研究作者编辑人员更正撤销对研究发现表示关注保密医学期刊和大众媒体因特网上发表生物医学期刊信息的政策广告增刊通讯栏的作用研究内容相同有竞争性的稿件分析或解释的不同报道的方法或结果的不同关于国际医学期刊编辑委员会统一要求和专门文件的作者致谢

引言 1978年一些综合性医学期刊的编辑在不列颠哥伦比亚温哥华非正式会面制订了向其刊物投稿的稿件格式要求这些编辑后称温哥华小组他们制订的要求包括国立医学图书馆确定的参考文献格式首次发表达于1997年温哥华小组扩大并演变成国际医学期刊编辑委员会International Committee of Medical Journal Editors, ICMJE每年聚首其关心的内容也已逐渐扩大委员会已经有过多个版本的向生物医学期刊投稿的统一要求下文统一要求过去许多年中出现的问题已超出稿件准备的范围其中一些统一要求已涉及另外一些则以专门文件阐明统一要求曾于1997年作过修改其中部分章节于1999年5月和2000年5月先后更改过预计于2001年再作一次重大修订统一要求全部内容不涉及版权问题可以复制用于教育和非谋利目的委员会鼓励散发这一材料同意使用统一要求的刊物逾500多家在其稿约中要标引1997年或以后版本必须强调的是这些要求适用什么和不适用于什么首先统一要求是指导作者如何准备稿件不是指导编辑处理出版格式但是许多刊物从中摄取资料作为出版格式的内容其次如果作者按这些要求中规定的格式准备稿件刊物编辑在考虑发表前不会退稿作格式修改的但是在出版过程中这些刊物会对已录用的稿件作些修改以便符合它们自己的格式细节其三作者向某刊物投稿不要按该刊的出版格式准备稿件而要遵循统一要求作者必须遵循刊物的稿约了解符合该刊的内容和文章的类型如论著综述或病例报告此外稿约还可能包括该刊的一些特殊要求如稿件份数使用语言文章长度和可使用的缩略语刊物在稿约中要说明其格式要求与统一要求是一致的并引用统一要求的某一发表文本投稿前要考虑的问题重复发表重复发表是发表的一篇论文与先发前发表者实质性内容相重叠源刊的读者相信所阅读的资料是原始的除非明确声明是按作者和编辑的意图重新发表的文章这一立场的基础是国际版权法道德规范以及资源使用的价格效果比

基于文本挖掘的基因-药物-不良反应关系网络构建研究

目录英文缩略语…………………………………………………………………………一Ⅳ 基于文本挖掘的基因一药物一不良反应关系网络构建研究Ｉ前言……………………………………………………………………………………………………………．１２材料与方法…………………………………………………………………………．４２．１研究所用相关资源介绍……………………………………………………．４２．２研究方法概述………………………………………………………………．５２．３研究样本……………………………………………………………．………８２．４命名实体识别………………………………………………………………．．８２．４．１数据预处理…………………………………………………………．．９２．４．２特征集构建…………………………………………………………一９２．４．３执行ＣＲＦ＋＋机器学习模型…………………………………………．１１２．４．４ＮＥＲ模型评价………………………………………………………．ｉｉ２．５．药物一ＡＤＲ和药物一基因关系提取…………………………………………１２２．５．１协变量构建…………………………………………………………．１２２．５．２Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型…………………………………………………１５２．６网络构建及聚类分析………………………………………………………１６３结果………………………………………………………………………………．．１７３．１概览…………………………………………………………………………１７３．２ＮＥＲ结果……………………………………………………………………１７３．２．ｉ数据处理结果………………………………………………………ｌ７３．２．２ＣＲＦ特征模板………………………………………………………．１７３．３关系提取结果………………………………………………………………１８３．４网络结构分析………………………………………………………………２１ＶＩⅡ一ｔ—Ｃ—ａ—ｒ要吼摘她

大数据时代医学生物信息的挖掘和利用

大数据时代医学生物信息的挖掘和利用摘要：随着医院信息化的建设，医疗诊断手段进步和高通量实验设备的利用，医学数据呈现几何级数的增长表现出大数据的特征。如何利用现在已有的医疗信息系统和在将来医学生物信息化建设的问题上，对医学研究、标本库建设、临床医疗、医疗卫生监管等都提出了巨大的挑战，也为生物医学研究带来了前所未有的机遇。开展"大数据"相关研究工作对医院信息化建设、生物标本信息库建设是有着意义的。这种研究技术的应用必将成为生物医药科学技术发展的趋势，也必将是未来生物信息研究领域的核心技术。所以做好相关的技术知识了解、基础建设要求、人才培养内容是非常必要的。大数据必将渗透到医学领域，改变着医学研究、医学临床、医学管理的实践。关键词：大数据；海量存储；数据挖掘；标本库；医学生物信息；数据挖掘随着信息技术在医学临床和科研中的应用，临床医学、生物学、信息学发生了一次交叉融合，这种以生物大数据信息是未来生物医学研究发展的核心点。这种以海量、高维度、数据变量复杂、为特征的数据结构，需要我们在传统的医学基础之上集数学、统计学、工程学、计算机信息科学的交叉综合、理论和实验相结合，建立新的新方法和手段。使得我们的临床医学模式从经验医学进一步向循证医学转变，无序医疗向着有序医疗发展，医学研究也会进入从发现、研究、验证、应用到再发现、再研究、再验证、再应用的迭代式良性循环过程中。 1实现大数据的大价值是医学信息建设的新目标信息化时代各行业信息数据量呈现指数上升，医疗行业的数据信息增长更快。经研究表明，未来10年医学数据将高爆式地增长，其增长来源于医院医疗信息运行数据的积累、新的临床信息系统的嵌入（如电子病例系统）、新医疗诊疗设备接入等。随着医学的进步以生物芯片为代表的高通量生物技术的飞速发展，基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学

医学数据挖掘

第一章一．填空 1．数据挖掘和知识发现的三大主要技术为：数据库、统计学、机器学习 2．数据挖掘获得知识的表现形式主要有6种：规则、决策树、知识基网络权值、公式、案例 3．规则是由前提条件、结论两部分组成 4．基于案例推理CBR的基础是案例库 5．知识发现的基本步骤：数据选择、处理、转换、数据挖掘、解释与评价。数据挖掘是知识发现的关键步骤 6．数据挖掘的核心技术是：人工智能、机器学、统计学 7.目前数据挖掘在医学领域的应用集中在疾病辅助诊断、药物开发、医院信息系统、遗传学等方面二．名解 1．数据挖掘DM：在数据中正规的发现有效的、新颖的、潜在有用的、并且最终可以被读懂的模式的过程 2．案例推理CBR：当要解决一个新问题时，CBR利用相似性检索技术到案例库中搜索与新问题相似的案例，再经过对就案例的修改来解决新问题三．简答 1．数据挖掘的特点 a挖掘对象是超大型的DB，b发现隐含的知识，c可以用于增进人类认知的知识，d不是手工完成的 2．案例是解决新问题的一种知识，案例知识表示为三元组 a问题描述：对求解的问题及周围环境的所有特征的描述，b解描述：对问题求解方案的描述，c效果描述：描述解决方案后的结果情况，是失败还是成功 3．医学数据挖掘存在的关键问题 a数据预处理，b信息融合技术，c快速的鲁棒的书库挖掘算法，d提供知识的准确性和安全性 4．数据挖掘在遗传学方面的应用遗传学的研究表明，遗传疾病的发生是由基因决定的，基因数据库搜索技术在基因研究上做出了很多重大发现，其工作主要包括：a从各种生物体的大量DNA序列中定位出具有某种功能的基因，b在基因DB中搜索与某种具有高阶结构或功能的蛋白质相似的高阶结构序列第二章一．填空 1．DM的对象分为：关系型DB、数据仓库、文本DB、复杂类型DB 2．从用户角度来看，数据仓库的基本组成包括：数据源、数据存储、应用工具、可视化用户界面 3．数据仓库是最流行的数据模型是多维数据模型，多维数据模型将数据看作是数据立方体的形式，数据立方体是由维和事实来定义 4．常用的多维数据模式包括：星型模式、雪花模式、事实星座模式。星型模式是由事实表

生物医学杂志投稿统一格式

1978年，一些主要生物医学期刊的编辑在加拿大英属哥伦比亚省的温哥华市***，制定了向他们所属期刊投稿的统一要求。这些要求，包括由美国国立医学图书馆提供的参考文献著录格式，经温哥华小组确定后于1979年首次发表。温哥华小组不断壮大并已发展成为国际医学期刊编辑委员会(International Committee of Medical Journal Editors，ICMJE)，每年召开会议，以不断充实该要求。迄今为止，该委员会已经制定了五版《生物医学期刊投稿的统一要求(Uniform Requirements for Manuscripts Submitted to Biomedical Journals)》。多年来，他们讨论的议题已经大大超出了原稿准备这一畴，具体容将分别在“统一要求”和“附加说明”中加以叙述。这些容都已经在科技期刊中刊出。第五版(1997)旨在对第四版进行重新组织和阐述，以使其更加简明；同时，更加强调了、专利权、方法学的描述及有关事宜等。只要是学术需要，而无营利目的，就可以全文复制《生物医学期刊投稿的统一要求》，而不必担心侵犯这一问题。事实上，ICMJE也希望本要求能够得到广泛的宣传。同意采用《生物医学期刊投稿的统一要求》的期刊(已经超过500种)，请在其“投稿须知”中引述1997年第五版。因此，必须强调指出，应从以下三个方面正确理解本要求：第一，这些要求是指导作者撰写稿件的指南，而非编辑的出版规(当然，已有很多期刊把这些要求作为其出版规的重要组成部分)。第二，如果作者按照温哥华格式撰稿，那么采用该格式的期刊编辑就不会因为格式不当而将稿件作退修处理。当然，在出版过程中，为合乎各自期刊的出版体例的细节要求，可以对稿件作一些改动。第三，作者在向采用温哥华格式的期刊投稿时，不必按该刊的出版体例准备稿件，只需按照《生物医学期刊投稿的统一要求》准备稿件即可。当然，有关选题和文稿类型，作者仍需要遵照所投期刊“投稿须知”中的具体规定，例如：论著、文献综述、病例报告等。除此之外，各期刊的“投稿须知”中可能还有其他方面的特殊要求，如所投稿件的份数、文种、字数，以及许用的缩略语，等等。希望所有采用温哥华格式的期刊在其“投稿须知”中申明，他们对原稿的要求与《生物医学期刊投稿的统一要求》相一致，并引用一份已出版的文本。投稿前的注意事项一、重复发表重复发表是指拟发表文章与已经发表的文章在容上大部分重复。读者在阅读一篇文章时，当然会相信他们所读的文献是首次发表的原作，除非文章中已经明确声明该文章是由作者和编辑选辑，属于再版。当然，再版的前提条件是符合国际著作权法、伦理道德和资源的有效利用原则。有些文章的大部分容已经在其他已经发表的文章中报道过，或者已在投给其他刊物已被接受并处在待发表或印刷中的稿件中，甚至包括在电子出版物中描述过，对于这样一些稿件，大多数期刊都不愿接收。当然，这并不包括那些已经被其他期刊退稿的稿件，或以前仅作为专业会议的摘要、墙报等初步报告形式发表的论文。此外，学术会议上报告过的论文，如果没有在会议论文集或类似的出版物上全文发表或未安排全文发表，仍然可以考虑发表；在学术会议的新闻报道中提到过的论文通常也是可以发表的，但这类新闻报道不能附加该论文的详细容，如具体数据、图表等。在投稿时，作者对那些可能被误认为是相同或极其类似工作的重复发表的有关材料，应向编辑作出充分说明。如研究工作涉及以前曾经发表过的材料，作者也应向编辑作出明确说明，并在文稿中要作为参考文献引用；同时，要把有关材料的复印件和原稿一起寄给编辑部，以便编辑可以作出恰当处理。如果作者未能作出任何说明，企图侥幸重复发表，一经发现，编辑会对作者采取相应的处理措施；如果论女尚未发表，会立即退稿；如果编辑在不明真相的情况下已经将论文发表，则不管作者是否同意，编辑都会发表一个相应公告，声明该文属于重复发表。将已经被接受但尚未刊出的论文中的科学信息公布于公众媒体也是违反许多期刊的有关规定的。当然，在少数情况下，由编辑安排，也可以对某些资料加以公布，如有关公众健康的紧急资料等。二、再次发表的条件有些情况下，用同种或异种语言文字再次发表．特别是在异国发表，是正当有益的，但必须符合以下所有条件：①两种期刊的编辑均同意发表作者的同一文章。而且，负责再次发表的编辑应当得到该文首次发表的复印件、单行本或原稿；②再次发表的时间至少应在首次发表后1周，以保证首次发表的优先权(除非双方编辑已经达成特别协议)；③再次发表的论文应面向不同的读者，通常以缩写本形式发表即可；④再次发表的版本要忠实反映首次发表版本的资料和论点； ⑤在再次发表的论文首页，应采用脚注的方式向读者、同行，以及女献检索机构表明，该文已经部分或全文发表过，并指出出处。举例如下：本文首次发表于【期刊名称和详细出处】。获准再次发表是免费的。三、瘸人隐私权的保护未经书面同意，病人的隐私权是不能侵犯的。除非对科学信息必不可少，否则不能公开发表那些可以辨出病人身份的信息资料，包括文字描述、照片，或家谱等。而且，即使确实需要，在发表前也要首先征得病人(或父母、监护人)的书面同意，在征求病人的同意时，还要把有关稿件出示给病人。除非万不得已，则不应出示可辨出病人身份的细节，但是，决不能为了掩盖病人的身份而随意篡改病人的有关资料。当然，完全掩盖病人的身份有时是很

生物信息学在微生物研究领域中的应用

生物信息学及其在微生物研究领域中的应用摘要：生物信息学是在生命科学、计算机科学和数学的基础上逐步发展而形成的一门新兴的边缘学科，它以核酸和蛋白质为主要研究对象，以数学、计算机科学为主要研究手段，对生物学实验数据进行获取、加工、存储、检索与分析，从而达到揭示数据所蕴含的生物学意义的目的。生物信息学的飞速发展，为其他生命学科的研究提供了新的平台。随着生物研究的深入以及计算机技术的发展，生物信息学迅速发展并在各个方面起着不可或缺的作用。本文叙述了生物信息学的发展及应用。随着微生物基因组、蛋白质组的数据日益丰富，生物信息学方法在分子微生物学研究中应用越来越广泛，如在微生物鉴定、溯源分析、新型疫苗研究，以及微生物致病机理等方面，有着广泛的应用。关键词：生物信息学，微生物学正文：随着人类基因组计划（HGP）的实施，生物信息学应运而生，成为21世纪自然科学的核心领域，同时推动生物信息学的建立。微生物因其分布广、种类多、易繁殖和变异、遗传基因多样性等特点，被广泛用作“模式生物”来研究，极大地促进了生物信息学的发展。人们在深入研究自然环境中微生物群落、结构、功能与动态，研究污染环境中的微生物生态、通过环境微生物学的方法和院里进行环境监测与评价、研究并阐明微生物、污染物与环境三者之间的相互关系与作用规律，对保护环境、造福人类社会具有十分重要的意义。近十年来测序技术蓬勃发展，自1995年第一株细菌全基因组被测序以来，已有几百株细菌的基因组全序列发表，另有诸多细菌的全基因组测定工作正在进行中。据信，当今的测序技术有能力在一周之内完成对某一细菌全基因组的测序、拼接过程。在这样的背景下，如何挖掘、利用这些已有的序列数据，将