Zobrazeno 1 - 10
of 598
pro vyhledávání: '"Literature mining"'
Autor:
Kristina Piontkovskaya, Yulian Luo, Pia Lindberg, Jing Gao, Michael Runold, Iryna Kolosenko, Chuan-Xing Li, Åsa M. Wheelock
Publikováno v:
Computational and Structural Biotechnology Journal, Vol 23, Iss , Pp 2661-2668 (2024)
Background: During the COVID-19 pandemic a need to process large volumes of publications emerged. As the pandemic is winding down, the clinicians encountered a novel syndrome - Post-acute Sequelae of COVID-19 (PASC) - that affects over 10 % of those
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/c65ed2c8e0bb4042aa571bfc7314b47d
Publikováno v:
PeerJ, Vol 12, p e18202 (2024)
Background Potato is the fourth largest food crop in the world, but potato cultivation faces serious threats from various diseases and pests. Despite significant advancements in research on potato disease resistance, these findings are scattered acro
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/e8dfe3b522f04d8ea04f749b1600c717
Publikováno v:
Medical Review, Vol 3, Iss 3, Pp 200-204 (2023)
The biomedical literature is a vast and invaluable resource for biomedical research. Integrating knowledge from the literature with biomedical data can help biological studies and the clinical decision-making process. Efforts have been made to gather
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/3b1b8aea63fc46059b4d88cbd2ced598
Autor:
Yi Nian, Xinyue Hu, Rui Zhang, Jingna Feng, Jingcheng Du, Fang Li, Larry Bu, Yuji Zhang, Yong Chen, Cui Tao
Publikováno v:
BMC Bioinformatics, Vol 23, Iss S6, Pp 1-15 (2022)
Abstract Background To date, there are no effective treatments for most neurodegenerative diseases. Knowledge graphs can provide comprehensive and semantic representation for heterogeneous data, and have been successfully leveraged in many biomedical
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/5f4972ca00d2486dba39784c91a4000c
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 10, Pp 22429-22440 (2022)
Natural Language Processing (NLP) has contributed to extracting relationships among biological entities, such as genes, their mutations, proteins, diseases, processes, phenotypes, and drugs, for a comprehensive and concise understanding of informatio
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/cdae36f10ac84227a3192a5c4dbfb28f
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Chris Bauer, Ralf Herwig, Matthias Lienhard, Paul Prasse, Tobias Scheffer, Johannes Schuchhardt
Publikováno v:
Journal of Translational Medicine, Vol 19, Iss 1, Pp 1-13 (2021)
Abstract Background There is a huge body of scientific literature describing the relation between tumor types and anti-cancer drugs. The vast amount of scientific literature makes it impossible for researchers and physicians to extract all relevant i
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/ca1d61bd5053417d9cf13d568a297340