研究文献分析

为紧跟高速发展，学术界和企业界的研究人员都需要从海量的文献中提取、组织和总结出有价值的信息，然而文献的数量却逐年呈指数级增长。

例如被制药、生物医学和生命科学研究广泛使用的免费数据库PubMed，除现有的2800万篇文献外，该数据库每日都在增添数千篇新发表的文献。面对如此海量的数据，研究人员进行专注、准确、快速和高效的搜索分析必须拥有强大的解决方案工具。

解决方案

该方案自动帮研究人员提取出关键信息，例如生物和医学实体（药物、疾病、生物标志物、化学物质、蛋白质、基因及其表达、患者信息、入选标准、观察效果等），其他实体、关系和关注点事实。被提取出的关键信息分门别类妥善组织以供研究人员进一步使用。该方案同时自动提示近期热门研究主题和新兴趋势。

方案要旨

该方案可以直接处理PubMed、cancer.gov的文献数据，还可以处理您数据库中的文章或执行网页信息采集来获取您所需数据并分析。
该方案提取并规范化标准实体，如蛋白质、基因、化学物质、药物和疾病。根据预定义的搜索条件找出其他实体、关系和事实。例如，研究人员可以了解与某生物过程相关的基因和生物标志物，或者了解不同药物对相同疾病的疗效。
该方案将提取出来的信息有效组织以供进一步分析，分析结果可以由交互式图形报告展示，并提示发现了研究人员感兴趣的情况。