阿尔茨海默病基因-疾病关联的知识挖掘

发布时间：2021-02-25 11:13

　　[目的/意义]对阿尔茨海默病（AD）进行基因-疾病关联挖掘,以捕捉潜力研究方向。[方法/过程]基于LBD理论构建开放式知识发现架构,结合MeSH词表、DisGeNET等医学术语、组学数据对PubMed中AD文献进行知识挖掘,采用关联规则与算法排序等方法对部分基因重合的强关联主题共现疾病和优先候选基因进行筛选,结合时间切片和其他LBD工具对比加以验证。[结果/结论]对88 334篇AD文献进行基因-疾病识别,并与2 120种AD基因进行匹配;以XYZ分析视角对识别出的992种主题共现疾病及11 899种候选基因进行关联排序;精炼10种强关联疾病与25种优选候选基因,结合文献报道加以论述。通过LBD挖掘目标疾病-共现疾病-基因之间潜在关联,可快速捕捉潜力研究方向,缩小基因测序范围,为新研究假设的生成提供重要指导依据。 

【文章来源】：图书情报工作. 2020,64(13)北大核心CSSCI

【文章页数】：13 页

【文章目录】：
1 数据来源及方法
    1.1 数据来源
    1.2 研究方法
2 结果与分析
    2.1 整体结果
    2.2 相关分析
        2.2.1 主题共现疾病分析
        2.2.2 潜在候选基因分析
3 评估
    3.1 时间切片
        3.1.1 评估方案
        3.1.2 整体评估结果
        3.1.3 区间评估结果
    3.2 其他评估方式
4 讨论
5 结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]2019年中国血管性认知障碍诊治指南[J]. 贾建平,章军建.  中华医学杂志. 2019 (35)
[2]阿尔茨海默病和血管性痴呆的病理机制及相关临床研究比较[J]. 吴佳慧,刘剑刚,李浩,韦云,刘美霞.  浙江医学. 2019(11)
[3]入选PubMed数据库对提升医学期刊国际影响力的作用[J]. 刘群,孙昌朋,王谦,陈望忠.  中国科技期刊研究. 2015(12)
[4]非相关文献知识发现的理论基础研究[J]. 张云秋,冷伏海.  中国图书馆学报. 2009(04)
[5]基于Mesh词表和共词分析的疾病本体半自动构建方法研究[J]. 刘菊红,于建荣,缪有刚.  现代情报. 2009(03)



本文编号：3050884