Universität zu Köln

Entwicklung einer Textminingmethode zur automatisierten Extraktion von kinetischen Informationen aus der Literatur

Heinen, Stephanie Eva (2007) Entwicklung einer Textminingmethode zur automatisierten Extraktion von kinetischen Informationen aus der Literatur. PhD thesis, Universität zu Köln.

[img]
Preview
PDF
Download (3084Kb) | Preview

    Abstract

    Die Menge an verfügbaren biologischen Informationen ist über die letzten Jahre stetig angestiegen. Es ist daher essentiell, dass das enthaltene Wissen leicht zugänglich gemacht wird, wie z.B. in Datenbänken. Zum Erstellen solcher Datenbänke können Methoden zur automatischen Extraktion dieser Informationen verwendet werden. Eine pragmatische Methode zur Extraktion kinetischer Informationen aus ca. 17 Millionen Abstracts der PubMed unter Verwendung von Lexika wurde entwickelt. Es wurden Informationen zu KM, Ki, kcat, kcat/KM, Vmax, IC50, S0.5, Kd, Ka, t1/2, pI, Enzymnamen, EC Nummern, Liganden, Organismen, Lokalisationen, pH-Wert und Temperatur extrahiert. 509.153 kinetische Informationen konnten extrahiert werden, mit einer Precision von 55% bis zu 96% und einem Recall von 51% bis zu 84%. Die erhaltenen Informationen sind in der Datenbank "KID the KInetic Database" im Internet zugänglich.

    Item Type: Thesis (PhD thesis)
    Translated abstract:
    AbstractLanguage
    The amount of available biological information is steadily increasing. It is therefore essential for this knowledge to be easily accessible. However much information is contained in the written literature and not in easy available ways, e.g. through databases, so that methods for the extraction of knowledge have to be applied. Text-mining is one way for the automatic accumulation of knowledge out of written text. A pragmatic approach for the extraction of kinetic information from about 17 million PubMed abstracts was developed. Information about KM, Ki, kcat, kcat/KM, Vmax, IC50, S0.5, Kd, Ka, t1/2, pI, enzyme-name, EC number, ligand, organism, localisation, pH and temperature was extracted. 509,153 kinetic parameters were found. A manual verification of the entries yielded to a precision from 55% up to 96% and a recall from 51% up to 84%. The attained information is stored in the database "KID the KInetic Database", which is available via the internet.English
    Creators:
    CreatorsEmail
    Heinen, Stephanie Evastephie_heinen@web.de
    URN: urn:nbn:de:hbz:38-22294
    Subjects: Life sciences
    Uncontrolled Keywords:
    KeywordsLanguage
    Textmining KinetikGerman
    Textmining kineticsEnglish
    Faculty: Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
    Divisions: Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät > Institut für Biochemie
    Language: German
    Date: 2007
    Date Type: Completion
    Date of oral exam: 29 November 2007
    Full Text Status: Public
    Date Deposited: 29 Jan 2008 11:21:48
    Referee
    NameAcademic Title
    Schomburg, DietmarProf. Dr.
    URI: http://kups.ub.uni-koeln.de/id/eprint/2229

    Actions (login required)

    View Item