The extraction of complex relationships and their conversion to biological expression language (BEL) overview of the BioCreative VI (2017) BEL track.

Clicks: 317
ID: 61914
2019
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Not rated
Combines reader engagement with the AI quality analysis. This article has not been analysed, so there is no overall score — reader engagement is measured and shown alongside.
AI Quality Assessment
Not analyzed
Readership in this journal
Emerging

Ranked #21 of 66 articles by views in Database : the journal of biological databases and curation

Most read Least read

Bar heights use a square-root scale.

Mint this article as an NFT
Not yet minted

Create a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.

5 SUSD one-off · no wallet required
Sign in to mint
Abstract
Knowledge of the molecular interactions of biological and chemical entities and their involvement in biological processes or clinical phenotypes is important for data interpretation. Unfortunately, this knowledge is mostly embedded in the literature in such a way that it is unavailable for automated data analysis procedures. Biological expression language (BEL) is a syntax representation allowing for the structured representation of a broad range of biological relationships. It is used in various situations to extract such knowledge and transform it into BEL networks. To support the tedious and time-intensive extraction work of curators with automated methods, we developed the BEL track within the framework of BioCreative Challenges. Within the BEL track, we provide training data and an evaluation environment to encourage the text mining community to tackle the automatic extraction of complex BEL relationships. In 2017 BioCreative VI, the 2015 BEL track was repeated with new test data. Although only minor improvements in text snippet retrieval for given statements were achieved during this second BEL task iteration, a significant increase of BEL statement extraction performance from provided sentences could be seen. The best performing system reached a 32% F-score for the extraction of complete BEL statements and with the given named entities this increased to 49%. This time, besides rule-based systems, new methods involving hierarchical sequence labeling and neural networks were applied for BEL statement extraction.
تعد معرفة التفاعلات الجزيئية للكيانات البيولوجية والكيميائية ودورها في العمليات البيولوجية أو الأنماط الظاهرية السريرية أمرًا بالغ الأهمية لتفسير البيانات. وللأسف، فإن هذه المعرفة تكون في الغالب مضمنة في الأدبيات العلمية على نحو يجعلها غير متاحة لإجراءات تحليل البيانات الآلية. وتعد لغة التعبير البيولوجي (Biological Expression Language - BEL) تمثيلًا نحويًا يتيح التمثيل المهيكل لنطاق واسع من العلاقات البيولوجية؛ وتُستخدم في سياقات مختلفة لاستخلاص هذه المعرفة وتحويلها إلى شبكات BEL. ولدعم العمل الشاق والمستهلك للوقت الذي يبذله القيّمون على تنظيم البيانات في الاستخلاص عبر أساليب آلية، قمنا بتطوير مسار BEL ضمن إطار تحديات BioCreative. ونوفر ضمن هذا المسار بيانات تدريبية وبيئة تقييم لتشجيع مجتمع التنقيب في النصوص على معالجة الاستخلاص الآلي لعلاقات BEL المعقدة. وفي تحدي BioCreative VI لعام 2017، كُرِّر مسار BEL الخاص بعام 2015 باستخدام بيانات اختبار جديدة. ورغم الاقتصار على تحقيق تحسينات طفيفة في استرجاع المقتطفات النصية لعبارات معطاة خلال التكرار الثاني لمهمة BEL، فقد لوحظت زيادة كبيرة في أداء استخلاص عبارات BEL من الجمل المقدمة؛ حيث حقق النظام الأفضل أداءً مقياس F-score بنسبة 32% لاستخلاص عبارات BEL الكاملة، وارتفعت هذه النسبة إلى 49% في وجود الكيانات المسماة المحددة مسبقًا. وفي هذه المرة، وإلى جانب الأنظمة القائمة على القواعد، طُبِّقت أساليب جديدة تضمنت وسم التسلسل الهرمي والشبكات العصبية لاستخلاص عبارات BEL.
Reference Key
madan2019thedatabase Use this key to autocite in the manuscript while using SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
Authors Madan, Sumit;Szostak, Justyna;Komandur Elayavilli, Ravikumar;Tsai, Richard Tzong-Han;Ali, Mehdi;Qian, Longhua;Rastegar-Mojarad, Majid;Hoeng, Julia;Fluck, Juliane;
Journal Database : the journal of biological databases and curation
Year 2019
DOI
baz084
URL
Keywords
experimental methods spanish syntax weird word order

Citations

No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org

Comments

No comments yet. Be the first to comment on this article.