基于文本挖掘的细菌-疾病关联知识库构建与预测

发布时间：2024-03-17 17:53

　　在自然界中,微生物无处不在。这些微生物尤其是细菌寄生于人体,通过相互作用调节机体平衡,影响人体的新陈代谢。近几年来,有关微生物的研究数据,随着实验条件与技术水平的迅猛发展而快速扩增,这些数据的积累催生出基因组序列分析、生物网络构建、生物医学文本挖掘等计算方法,用以探究海量的生物医学数据中的潜在知识。本文主要针对细菌-疾病关联提取的问题,通过实体识别、关系抽取、知识库构建、关联预测等方法,从生物医学文本挖掘的角度开展微生物与人体健康的研究。本文的主要工作研究如下:(1)提出了基于维基百科的细菌与疾病关联挖掘方法。已有研究通过文献检索和提取构建了细菌与疾病关联的数据库,但是没有用到全球最大的公共知识平台维基百科。维基百科里面蕴含了丰富的细菌与疾病实体之间的关联,从而可能成为文献挖掘的较好补充。针对该问题,本文利用文本挖掘工具Kindred,从维基百科正文中获取了细菌与疾病的交互作用。这项工作将已有的细菌与疾病关联数据库扩充了约16%,证明了通过维基百科的文本挖掘方法是文献挖掘方法的有力补充。(2)开发了一个基于Django的细菌与疾病交互可视化平台。现有的细菌与疾病相关数据库,仅仅考虑了简...

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１．１细菌与疾病关联文献发表数量与发表年份关系示意图??除此之外，一些公共资源平台例如维基百科、百度百科等也蕴含着丰富的挖掘??价值

硕士学位论文??ＭＡＳＴＥＲ＇Ｓ?ＴＨＥＳＩＳ?????例如季节改变导致的温度、湿度的变化对微生物区的组成有较大的影响，吸烟、熬??夜等生活习惯也会改变肠道微生物菌群。??生物医学领域的知识纷繁复杂却又彼此紧密相连，近几年来，与细菌和疾病相??关的数据库研宄迅速增长，如图１．１所....

图１．２本文研究流程示意图??第三章，详细介绍细菌与疾病关联挖掘研宄过程，主要介绍细菌与疾病的命名??

硕士学位论文??ＭＡＳＴＥＲ＇Ｓ?ＴＨＥＳＩＳ??下来则按照图１．２的流程，以此介绍细菌与疾病关联知识库的研宄。??????ｊ?ｆ?；??Ｊ?第三章基于维基百科的细菌与疾病关联挖掘?｜第四章融合多｜第五章基于细！??Ｊ?Ｉ源信息的细菌Ｉ菌与疾病知识＊??；?丨与疾病关联可丨库的表....

图２．１微生物可能在人体的不同部位致病示意图??大肠杆菌存在于人的肠道中，并发挥着重要的功能

／ｊｉｍ＼硕士学位论文??ｖＭ＾Ｗｌｊ?ＭＡＳＴＥＲ＇Ｓ?ＴＨＥＳＩＳ??（２）细菌与疾病交互??数以万亿计的微生物栖息在人体内，通过代谢活动和宿主间的相互作用，影响??正常的生理机能。肠道微生物会自我调节以适应人体各个阶段的变化，但是如果微??生物失调就会导致人体的心理或生理出....

图３．〗数据预处理流程示意图??上述流程图详细的介绍了本节在数据预处理过程中的具体流程，以及从预处理??

过一系列的数据预处理步骤。??，?、、?／?７＼??原始数据?Ｗｉｋｉｄａｔａ数据库；???细菌名称及同义词４??ＮＣＢＩ数据库??．具．?丨＾——Ｊ??ＳＰＡＲＱＬ査询??维基百科数据库：??＇－］－－－：Ｖ?一「．：??：细菌词条编号??Ｉ?；—－—丨??．??Ｄｕｍｐｓ转储....

本文编号：3931412