[发明专利]用于收集与生物分子和疾病之间的关系相关的证据的系统和方法无效

专利信息
申请号: 200680010361.8 申请日: 2006-03-27
公开(公告)号: CN101151615A 公开(公告)日: 2008-03-26
发明(设计)人: Y·H·阿尔萨法迪;J·D·沙弗 申请(专利权)人: 皇家飞利浦电子股份有限公司
主分类号: G06F19/00 分类号: G06F19/00;G06F17/30
代理公司: 中国专利代理(香港)有限公司 代理人: 李静岚;刘红
地址: 荷兰艾*** 国省代码: 荷兰;NL
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摘要:
搜索关键词: 用于 收集 生物 分子 疾病 之间 关系 相关 证据 系统 方法
【权利要求书】:

1.一种用于从可用证据群中收集相关证据用以支持研究和验证主体和宾体之间的可能关系的方法,该方法包括如下步骤:

选择包括与宾体的可能关联的至少一个主体;

生成主体性元素的层次结构,其捕捉所述至少一个主体的不同表现或特性;

生成宾体性元素的层次结构,其捕捉宾体的不同表现或特性;

利用谓体层次来处理所述主体性元素以生成用于每个宾体性元素的谓体关系,从而构建宾体/主体/谓体三元组的集合;

利用所述三元组的集合来搜索所述证据群以提取所述相关证据;以及

输出所述相关证据。

2.如权利要求1所述的方法,其中所述输出步骤包括:显示所述相关证据,以供用户查看。

3.如权利要求1所述的方法,其中所述输出步骤包括:以结构化数据格式来存储所述相关证据。

4.如权利要求1所述的方法,其中选择至少一个主体的步骤包括:使用统计方法。

5.如权利要求4所述的方法,其中所述统计方法包括质谱分析。

6.如权利要求1所述的方法,还包括步骤:标识目标文献群以限定所述可用证据群。

7.如权利要求1所述的方法,其中生成宾体性元素的层次结构的步骤包括:对所述宾体性元素的层次结构进行自适应进一步限定。

8.如权利要求7所述的方法,其中所述自适应进一步限定包括对所述宾体性元素的层次结构的人工进一步限定。

9.如权利要求1所述的方法,其中生成所述主体性元素的层次结构的步骤包括:对所述主体性元素的层次结构的自适应进一步限定。

10.如权利要求9所述的方法,其中所述自适应进一步限定包括对所述主体性元素的层次结构的人工进一步限定。

11.如权利要求1所述的方法,其中所述处理步骤包括生成所述谓体层次。

12.如权利要求1所述的方法,其中所述宾体是正在研究的疾病、病症、症候群、或异常。

13.如权利要求1所述的方法,其中每个层次结构包括描述符集合、描述符同义词集合、以及描述符派生物集合中的至少一个集合,该集合组合地定义了所述主体、宾体或谓体表示的本体表示。

14.如权利要求1所述的方法,其中所述生成宾体性元素的层次结构的步骤包括:查询统一医学语言系统的层次。

15.如权利要求1所述的方法,其中所述处理步骤还包括步骤:生成主体性元素的层次结构的组合。

16.如权利要求1所述的方法,其中所述至少一个主体是生物分子。

17.如权利要求1所述的方法,其中所述主体性元素的层次结构包括主体表达式的网络。

18.如权利要求17所述的方法,其中所述主体表达式为以下中的至少一个:RNA级别的表达式、遵循蛋白质翻译的表达式、突变、DNA删除、DNA扩增、DNA表观遗传变化、以及后翻译修改。

19.如权利要求17所述的方法,其中所述搜索证据群的步骤包括:查询公共和/或私人可用的信息池。

20.如权利要求1所述的方法,其中生成主体性元素的层次结构的步骤包括:搜索基因本体(GO)和/或结构性类蛋白体集合。

21.如权利要求1所述的方法,其中使用资源描述框架来构建所述三元组。

22.如权利要求1所述的方法,其中根据领域和专业之一来构造所述相关证据的内容:。

23.如权利要求22所述的方法,其中根据文档集群工具来构造所述相关证据。

24.如权利要求1所述的方法,其中所述选择步骤包括:利用神经网络、或遗传算法与学习分类器系统的组合(例如,神经网络、幼稚Bayesian分类器、k-最近邻居分类器、自组织映射、支持向量机等)。

25.如权利要求1所述的方法,其中使用RDF标注来构建所述三元组。

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