祝贺CASCI校友艾哈迈德博士Abdeen哈米德认可制造杂志中,2016年,世界上最有创造力的人,他的研究发表标题为:Twitter在行动:k - h网络推进生物医学文献搜索毒品运作。哈米德印第安纳大学完成了他的计算机科学学位女士于2005年5月,加入我们复杂网络和系统跟踪的信息学博雷竞技官方网站下载士学位在2008年的秋天。因个人原因,他完成了他的博士学位在佛蒙特大学的,但是开始他的研究在生物医学文本挖掘与CASCI组。
CASCI校友使得快速公司最具创造力的列表
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cnet团队使用Instagram来监控药物相互作用和不良反应
更新:2016年3月21日,下面描述的纸(PMC4720984)强调了斯坦福大学的拉斯奥特曼在他的年度审查作为的30年转化生物信息学的重要论文。
利用复杂网络分析和社交媒体挖掘,cnet CASCI小组的研究人员发现,Instagram,越来越多的青少年社交媒体平台,可以使用“(DDI)发现的药物之间的相互反应和药物不良反应(ADR)。“工作表明,这个流行的社交媒体服务是一个非常强大的源数据与伟大的承诺在公共卫生领域”。这项研究中,“监控潜在的药物相互作用通过Instagram用户的网络分析和反应时间”,由来自美国国立卫生研究院的R01款项作为礼物从持久Inc .)最近出版,在太平洋生物运算(公安局2016)研讨会上,在夏威夷。(PubMed,arXiv)。结果几乎都是基于7.000用户时间表与抑郁症有关药物相结合有5 +百万的帖子。
国家卫生研究院项目研究药物之间的相互作用
教授。路易斯•罗查从布卢明顿大学cnet,教授。朗李IUPUI医学院,教授。即刻Shatkay特拉华大学的授予四年,1.7美元拨款NIH / NLM从医学研究药物相互作用的大规模提取文本。药物之间的相互作用(DDI)导致药物不良反应,急诊和住院治疗,从而对公众健康构成重大挑战。规避风险的病人,并加快生物医学研究,生物学家和临床医生必须能够访问所有可用的知识潜在DDI,和理解的原因和后果等交互。然而,仅仅是识别的交互并不直接支持这样的理解,作为DDI广泛变化的证据,从分子相互作用在基础科学期刊上的报告,临床不良反应的描述在无数的医学出版物。这个项目将开发工具,直接关注大规模识别和采集各种类型的DDI从不同来源的可靠实验证据。项目的成功完成将为临床和生物学家提供证实药物的相互作用和信息学知识工具大规模获得此类信息,预防药品不良反应奠定了基础,为探索替代治疗。
南文摘α亚历杭德罗的防御
在线文档提供丰富的信息资源为帮助代concept-map-based知识模型,但分析资源选择的概念和链接是一个耗时的任务。这项工作重点是利用非结构化文本文档中的信息使用文本挖掘算法来自动生成初步的概念图。这些地图可以用来帮助人类用户问答任务或自动文档分类。