Minería de textos: la nueva generación de análisis de literatura científica en biología molecular y genómica
DOI:
https://doi.org/10.5007/1518-2924.2008v13n25p1Palavras-chave:
Minería de Texto, Bases de Datos Textuales, Bases de Datos Textuales, Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)Resumo
Una vez descifrado la secuencia del genoma humano, el paradigma de investigación ha cambiado dando paso a la descripción de las funciones de los genes y a futuros avances en la lucha contra enfermedades. Este nuevo contexto ha despertado el interés de la Bioinformática, que combina métodos de las Ciencias de la Vida con las Ciencias de la Información haciendo posible el acceso a la gran cantidad de información biológica almacenada en las bases de datos, y de la Genómica, dedicada al estudio de las interacciones de los genes y su influencia en el desarrollo de enfermedades. En este contexto, la minería de textos surge como un instrumento emergente para el análisis de la literatura científica. Una tarea habitual de la minería de textos en Biología Molecular y Genómica es el reconocimiento de entidades biológicas, tales como genes, proteínas y enfermedades. El paso siguiente en el proceso de minería lo constituye la identificación entre entidades biológicas, tales como el tipo de interacción entre gen-gen, gen-enfermedad, gen-proteína, para interpretar funciones biológicas, o formular hipótesis de investigación. El objetivo de este trabajo es examinar el auge y las limitaciones la nueva generación de herramientas de análisis de la información en lenguaje natural, almacenada en bases de datos bibliográficas, como PubMed o MEDLINE.
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