查询文献你懂的，我认为Pubmed首选。当oncotarget杂志不再被Pubmed检索的收获，多少博士内心发慌，多少专家内心悔恨自己掏出的稿费。当然，用好Pubmed不能仅限于利用网页界面去检索那么几个关键词，AND 或者 OR。今天我来给大家介绍一下Pubmed API是如何在R语言中运用自如的。
生信技能树新晋学徒一枚，按照规矩要先经过魔鬼班的推文教程考核，大家近期会看到她在我的指导下分享的学习心得笔记。
最近正好在整理自己课题的知识点。不同的期刊、影响因子对应的文章，其实验设计也是差的挺远的。
R包安利 ② pubmed.mineR—又一个PubMed利器 https://mp.weixin.qq.com/s/bndecTSABox2dcr7aoheig
Scholarscope是国内开发的一款浏览器插件，主要解决文献影响因子显示的问题。它能自动加载 PubMed 期刊的影响因子，帮助用户筛选更为优质的文献；此外还有一些其他的好用功能，如查看杂志的分区、导出Endnote引用格式的文本、添加文献下载链接，在校外也能一键下载文献（基于Sci-Hub)等。
了解一个研究方向和相关研究领域的大佬，收集文献是必不可少的操作。 作为一名生信人，我们可以通过编程来自动化实现以上流程，今后只需要一行代码，研究领域情报尽在囊中。
在我过去的一次采访中，我被要求实现一个模型来对论文摘要进行分类。我们的目标不是要有一个完美的模型，而是要看看我在最短时间内完成整个过程的能力。我就是这么做的。
PubMed数据库作为最流行的文献检索数据库。本身提供了很多供用户使用的检索功能，关键词筛选机制。今天给大家介绍一个在R中进行PubMed数据库挖掘的工具包RISmed。其实这个包主要是利用了NCBI提供的API进行功能的封装，操作的简化。更多的详细参数参数可以参见：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK25499/。另外一个包则是主要进行对pubmed数据库中检索的结果进行进一步的标准化和拆分，主要涉及有摘要英文文本分词、词频统计的功能，摘要内文本基因名的频率统计的功能。首先我们先看下包的安装：
NCBI网站是最常用的生物信息数据库之一，集成了pubmed,genebank等子数据库。最简便的用法当然是直接在网站上检索，为了方便检索，NCBI提供了自己的检索系统，称之为Entrez。
考虑到有大量研究生即将开学，可能要面对老板的批量文献查阅任务，在此适时为大家安利PubMed文件检索利器（提高效率，增加摸鱼时间）。
相信 Entrez 的强大是有目共睹的，BioPython 将它几乎所有操作都封装为方法，使我们可以更加方便的利用这个强悍工具。对于分析比对多个序列文件时的工作量说多了都是泪。比如，老板让你比对自己测定序列与 NCBI 库中序列，并构建相应的进化树，而这个序列需要大于100条。我想你的心情不会和下载一条序列时那么平静，那么，接下来通过BioPython提供的接口来实现快速的自动化序列下载。
有许多可以从 PubMed 的文章摘要中提取信息的文本挖掘脚本，包括： NLTK ， TextBlob ， gensim ， spaCy ， IBM Whatson NLU ， PubTator ， LitVar ， NegBio ， OpenNLP 和 BioCreative 等1。这里介绍一下 PubTator Central (PTC) 2。
今天为大家介绍的是美国国立卫生研究院陆致用教授团队的一篇论文。PubTator 3.0是一款结合了最先进人工智能技术的生物医学文献搜索工具，它专注于蛋白质、遗传变异、疾病和化学物质等关键生物医学概念的语义及关联性搜索。该平台已累积提供超过十亿个实体和关系的注释，覆盖约3,600万篇PubMed摘要和600万篇PMC开放获取的全文文章，每周获取最新的相关信息。作者通过一系列实体对比查询展示了PubTator 3.0在文章检索方面的卓越性能，其检索量和前20条结果的精确度均优于PubMed和Google Scholar。此外，整合ChatGPT（GPT-4）的PubTator API显著提升了查询结果的事实性和可验证性。
欢迎回来，科研的日常总避不开要查阅、下载整理文献。之前我们推荐过不同的方法，例如NCBI加谷歌助手、SCI-hub代替网站、中文期刊下载方法等。但都还是停留在手动层面，今天分享一个最近看到自动化小工具，不仅在下载中添加了条件筛选，将文献检索与摘要输出excel表格，我扒了它的github仓库，一起来看看吧~
第一作者发表在Bioinformatics杂志上论文数top10 (qq.com)
这个教程是一棵树zj（https://github.com/yikeshu0611）
文献搜索在每个科学家的日常生活中都是不变的。我们花费大部分时间来积累信息。无论是编写一个基金本子，设计/排除一个棘手的实验···这都需要我们了解领域的最新动态。其中，我们的大多数研究和文献搜索都是在线完成的。
Taxonomy : NCBI公共序列数据库中所有生物的策划分类和命名法。目前包含地球上大概10%的物种。 我们现在查询到底包含有有多少物种，进入统计页面：。可以看到不同的分类下的分布情况，总体包含有597658条物种信息。
Mozilla Firefox（简称Firefox，火狐）是由非营利组织 Mozilla开发的免费开源的Web浏览器，在 21 世纪初问世，是一款速度更快、设计更好的网页浏览器，目前用于Windows，macOS，Linux等主流操作系统。
使用R语言查询单细胞转录组这个关键词在2010-2019年的文章数量！ 如果没有，或者还没来得及动手，那么今天这个R包也可以尝试一下：
经常使用 PubMed 的童鞋可能已经发现，美国国家医学图书馆(NLM)在今年 10 月份左右发布了一个新的重新设计的版本以取代 PubMed 数据库的现有版本，新版本现在已经上线，可以通过下面的链接进行访问：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/。
今天我们就以小白的课题——自噬 (Autophagy) 为例，给大家展示一波。这个时候给大家隆重介绍我们的——PubMed。
对文献检索来说，搜索是极为关键的第一步，直接决定了搜索结果里面有没有你想要的。因此，对PubMed搜索还不是很熟悉的读者，可以结合第一期推送教程，加以操作实练，相信定会掌握不少。
“我们很高兴发布一种在PubMed上训练的新生物医学模型，这是构建可支持生物医学研究的基础模型的第一步。”——CRFM主任Percy Liang
目录如下： 生信人必学ftp站点之NCBI-GEO 脚本作业-解读NCBI的ftp里面关于人的一些基因信息 NCBI的taxid简单介绍 NCBI的基因entrez ID相关文件介绍 请直接看我博客吧，下面排版不好： NCBI的重要性我就不多说了，Gene Expression Omnibus database (GEO)是由NCBI负责维护的一个数据库，设计初衷是为了收集整理各种表达芯片数据，但是后来也加入了甲基化芯片，lncRNA，miRNA，CNV芯片等各种芯片，甚至高通量测序数据！所有的数据均可以在
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/Pubmed，GG了
如何快速查找指定基因的调控网络介绍了使用在线查询数据库 (http://evexdb.org/)对PubMed和PubMed Central中发表文章的摘要和全文为依据进行文本挖掘探寻基因直接可能的相互作用的工具。反响很好，但现在网站似乎出了点问题，获得的相互作用细节信息不能展开了(推测可能是使用的JS库无法加载)。有朋友留言推荐 Cytoscape literature search，一个存在历史挺久的Cytoscape插件，通过给定关键字搜索文献，并且基于搜索结果构建互作网络，帮助研究者快速搜索和提取基
可能是因为大家（包括我自己）习惯了老版本pubmed的搜索界面和各种插件的帮助，好多人都是沿用旧版本，直到其最终下架。
之前在介绍 PubMed 检索界面的时候，提到了在检索界面可以自定义筛选项(PubMed使用指南(三): 检索界面介绍)。如果要制定筛选项的话，就需要这注册一个 PubMed 账号。这里就来介绍一下 PubMed 账号到底有什么用。
学习一个工具最直接有效的方式就是阅读它的官方指南，今年我们来学习一下PubMed的最新指南。
如果我们想探索一下什么基因研究的最多，那就是检索pubmed数据库资源。在 NCBI的ftp里面关于人的一些基因信息 ：
说到搜索英文文献，最常用的应该就是Pubmed了，但是Pubmed远非十全十美，比如说Pubmed就有以下缺点：
有些小伙伴反应，疫情期间在家闲得发慌，想要读点文献提升下自我吧，还要每天去盯着不同杂志搜寻自己感兴趣的内容非常的心累。所以平时状态就是：
前面文章什么基因研究最多？？中下载的gene与pubmed的文献ID的文件，统计了研究基因与出版文献的对应关系。这里来探索一下你研究的基因，发表的文献，可以看看都发表在什么期刊，对题目进行文本挖掘，可以统计每年的发表文献数量等等。。。。
之前我们介绍了关于 PubMed 里面关键词检索的注意事项，以及使用 PubMed 检索的三个方法, 具体可见 [[pubmed-使用指南#pubmed 关键词检索]]。今天对高级检索进行一下说明。
An updated version of PubMed is now available. Come see the new improvements to the interface!
前面我们详细的介绍了 [[pubmed-使用指南#pubmed 关键词检索]] 以及 [[pubmed-使用指南#pubmed 高级检索]]。今天就来介绍 PubMed 检索结果页面都有哪些内容。这里我们还是以："mutation[Title/Abstract]" 的检索结果作为例子。
针对PubMed的搜索与结果筛选做了一个介绍。在该次推送，主要还是针对PubMed，给大伙在使用的时候，分享下笔者的一些技巧。主要有：
今天为大家介绍的是来自Zhiyong Lu团队的一篇论文。生物医学研究产生了大量信息，其中许多信息只能通过文献获取。因此，文献搜索对于医疗保健和生物医学至关重要。最近在人工智能（AI）方面的进步已经扩展了该功能，不再局限于关键词搜索，但这些进步可能对临床医生和研究人员来说不太熟悉。
作为一个科研人，每个人都会有自己的研究方向。在进行自己研究的同时，也要实时追踪根据自己研究方向有关的文献。所以今天就来给大家介绍几个用来追踪自己研究方向的方法。
其实我自己是没有特别多的抓取文献的需求的。最近正好在捯饬[[22-用researchrabbit联动zotero打造文献一条龙]]，就来复习一下。
针对PubMed的搜索、结果筛选以及一些各位会常用且效率比较高的几个技巧，做了一个介绍，希望各位读者会有一定的收获。但是呢，原本已结束的PubMed专题，在读者的留言中，谈到想看下MeSh搜索方面的内容。为此，笔者在原有的基础上，增加了这一推送——MeSH搜索。（另外，读者若觉得关于PubMed哪一方面还想进一步了解，可在推送下方留言）
翻译自： Big data? 🤗 Datasets to the rescue! 如今，使用大GB的数据集并不罕见，特别是从头开始预训练像BERT或GPT-2这样的Tranformer模型。在这样的
很多人在看外文文献时，苦于无法下载全文，而pubmed、sci-hub在国内又经常挂机，需要一个稳定的文献获取工具。今天给大家介绍GeenMedical
Pubmed拥有超过两百四十万的生物医学文献。它们来源于MEDLINE (生物医学文献数据库)、生命科学领域学术杂志以及在线的专业书籍。这些文献大部分提供全文链接。
然后又看到了目前位于德国的顾祖光公众号发布的蛮有意思的探索，使用了pubmedR这个包，统计具体的某个杂志的文章的作者发文量情况：
对于文献检索而言。一些辅助的工具，可以帮助我们更好的了解检索到的主要内容。之前我们介绍过一介绍过几个可以用来进行分析的工具。比如：connectedpapers、LitSense、PubTator。以上的这些工具各有各的用途。今天就来在给大家介绍一个基于pubmed来进行分析的工具吧。
之前介绍 [[PubMed-使用指南]] 的时候提到了。PubMed 的检索系统是基于 ATM 系统来检索的。而 ATM 系统主要是把关键词映射到 MeSH 数据库。所以今天就介绍一下关于 MESH 主题词数据库 MeSH : https://www.ncbi.nlm.nih.gov/mesh
在之前的文章『如何让PubMed自动显示最新影响因子并一键免费下载文献！』中，科研小助手为大家介绍了一款PubMed的插件PubMedy，可惜这个只支持Chrome以及Chrome内核的浏览器，对于F
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