Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automatic Extraction of Ranked SNP-Phenotype Associations from Literature through Detecting Neural Candidates, Negation and Modality Markers

論文の概要: Automatic Extraction of Ranked SNP-Phenotype Associations from Literature through Detecting Neural Candidates, Negation and Modality Markers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.00902v1
Date: Wed, 2 Dec 2020 00:03:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-25 04:05:07.559646
Title: Automatic Extraction of Ranked SNP-Phenotype Associations from Literature through Detecting Neural Candidates, Negation and Modality Markers
Title（参考訳）: ニューラルネットワーク, 否定, モダリティマーカーの検出による文献からのランク付きSNP-Phenotype Associationの自動抽出
Authors: Behrouz Bokharaeian, Alberto Diaz
Abstract要約: テキストからSNP-phenotypeの関連を抽出する方法はない。実験の結果, 否定の手がかりや範囲, 中立候補の検出が, より優れた関係抽出法の実装に有効であることが示唆された。抽出されたアソシエーションの信頼度を推定するために,モダリティに基づくアプローチを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Genome-wide association (GWA) constitutes a prominent portion of studies which have been conducted on personalized medicine and pharmacogenomics. Recently, very few methods have been developed for extracting mutation-diseases associations. However, there is no available method for extracting the association of SNP-phenotype from text which considers degree of confidence in associations. In this study, first a relation extraction method relying on linguistic-based negation detection and neutral candidates is proposed. The experiments show that negation cues and scope as well as detecting neutral candidates can be employed for implementing a superior relation extraction method which outperforms the kernel-based counterparts due to a uniform innate polarity of sentences and small number of complex sentences in the corpus. Moreover, a modality based approach is proposed to estimate the confidence level of the extracted association which can be used to assess the reliability of the reported association. Keywords: SNP, Phenotype, Biomedical Relation Extraction, Negation Detection.
Abstract（参考訳）: ゲノムワイド・アソシエーション(GWA)は、パーソナライズされた医学と薬理ゲノミクスで行われている研究の顕著な部分である。近年,遺伝子変異関連物質の抽出法が開発されている。しかし, 関係の信頼度を考慮したテキストからSNP-フェノタイプ関連を抽出する方法は存在しない。本研究ではまず,言語に基づく否定検出と中立的候補に基づく関係抽出手法を提案する。実験の結果, 否定の手がかりや範囲, 中立候補の検出は, コーパス内の一様な文の固有極性と少数の複素文により, カーネルベースよりも優れる優れた関係抽出法の実装に有効であることが示唆された。さらに, 報告されたアソシエーションの信頼性を評価するために, 抽出されたアソシエーションの信頼性レベルを推定するために, モダリティに基づくアプローチを提案する。キーワード: SNP, Phenotype, Biomedical Relation extract, Negation Detection。

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