Red biológica rica en contenido construida mediante la minería de resúmenes de PubMed

Resumen Antecedentes La integración del corpus de información en rápida expansión sobre el genoma, transcriptoma y proteoma, generado por poderosos avances tecnológicos, como los microarrays, y la disponibilidad de secuencias genómicas de múltiples especies, desafía la comprensión de la comunidad científica. A pesar de la existencia de métodos de minería de texto que identifican relaciones biológicas basadas en la co-ocurrencia textual de términos de genes/proteínas o similitudes en textos de resúmenes, el conocimiento de las conexiones moleculares subyacentes a gran escala, que es un requisito previo para entender nuevos procesos biológicos, queda muy por detrás de la acumulación de datos. Aunque son computacionalmente eficientes, los enfoques basados en la co-ocurrencia no logran caracterizar (por ejemplo, inhibición o estimulación, direccionalidad) las interacciones biológicas. Se han creado programas con capacidad de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para abordar estas limitaciones, sin embargo, en general no están fácilmente accesibles al público. Resultados Presentamos un enfoque de minería de texto basado en NLP, Chilibot, que construye redes de relación ricas en contenido entre conceptos biológicos, genes, proteínas o medicamentos. Entre sus características, se pueden generar sugerencias para nuevas hipótesis. Por último, proporcionamos evidencia de que la conectividad de las redes moleculares extraídas de la literatura biológica sigue la distribución de ley de potencia, indicando topologías libres de escala consistentes con los resultados de análisis experimentales previos. Conclusiones Chilibot destila relaciones científicas a partir de conocimientos disponibles en una amplia gama de dominios biológicos y presenta estos en un formato gráfico rico en contenido, integrando así el conocimiento biomédico general con los conocimientos e intereses especializados del usuario. Chilibot http://www.chilibot.net se puede acceder de forma gratuita para usuarios académicos.