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代謝経路、シグナル伝達カスケード、タンパク質ネットワークのためのテキストマイニング

Text Mining for Metabolic Pathways, Signaling Cascades, and Protein Networks

Perspectives

Sci. STKE, Vol. 2005, Issue 283, pp. pe21, 10 May 2005
[DOI: 10.1126/stke.2832005pe21]

Robert Hoffmann1, Martin Krallinger1, Eduardo Andres1, Javier Tamames2, Christian Blaschke2, and Alfonso Valencia1*

1Protein Design Group, National Center for Biotechnology, CNB-CSIC, Darwin 3, Cantoblanco, 28049 Madrid, Spain.
2BioAlmai, Tres Cantos, Madrid, Spain.
*Corresponding author. E-mail: valencia@cnb.uam.es

要約 : 代謝経路およびシグナル伝達経路に関するデータベースや出版物に保存されている情報が複雑であり、実験データがハイスループットで、出版物数が増加していることから、研究者がこれら相互に関係のある情報源を検索するためのシステムの構築が急務となっている。テキストマイニング法は、生物学的データベースに保存されている情報とそれに対する文献内の一次資料との間のリンクの作成および管理に重要な役割を果たしはじめている。これらのリンクは、特に、タンパク質名や遺伝子名(一般的にはエンティティ)の同定や相互作用のタイプの特徴付けなどの数多くの技術的な問題が十分に解決されるならば、データベースのアップデートやキュレーションに非常に便利である。iHOP(Information Hyperlinked over Proteins)などの自由に利用できるテキストマイニングシステムの第一世代は、タンパク質相互作用ネットワークの再構築を容易にし、データベースとテキスト情報を一体化させ、研究者が新たな仮説を作る助けとなるさらなる機能を提供する。次の課題は、シグナル伝達経路およびタンパク質相互作用ネットワークの基本的な機能に関する包括的な情報を作成することである。

R. Hoffmann, M. Krallinger, E. Andres, J. Tamames, C. Blaschke, A. Valencia, Text Mining for Metabolic Pathways, Signaling Cascades, and Protein Networks. Sci. STKE 2005, pe21 (2005).

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