Thank Dr. Jake Lever for giving the instructive talk

It is our great pleasure to invite Dr. Jake Lever for an online talk, <Text mining to assist biocuration for precision medicine>.

Jake Lever博士研究重点是生物医学文本文本挖掘,利用信息提取方法来建立知识数据库并协助研究者找到正确的文献支持。近年来,Jake Lever博士在针对疾病自动化文本知识抽取上做出一系列有启发性的工作,其中发表在Nature Method上的CancerMine算法,精准挖掘癌症相关的 oncogene,tumor suppressor 和 driver gene,该工作受到较广泛关注。Jake Lever博士本次的报告围绕如下内容展开:当今生物医药领域的研究跨学科的特点日益明显,并且文献数量快速增长,这使得生物医药领域的研究人员在海量文献阅读过程中有效、快速、准确地定位知识带来巨大的挑战。因此我们必须建立自动化的方法来协助研究人员处理这些海量的知识,并引导他们走向新的方向。而信息提取方法提供了一个机会,去智能总结隐藏在海量文献中的综合生物医学知识。本次报告会讨论自然语言处理在生物医学应用中一些独特的挑战。

   本次报告分为“Finding knowledge for biocurators”“Relation extraction at PubMed scale”“Categorizing coronavirus research”3部分,Jake Lever博士使用图表与动画结合,深入浅出地介绍了文本挖掘辅助精准医学的生物治疗过程,会后,参会师生就分享内容提出一系列问题,如“怎么样更可靠地挑选在多种癌症中起到关键作用的基因?”“文本通常是描述群体的,文本挖掘方法真的可以辅助精准医疗吗?”“机器学习更容易平衡P值和召回,深度学习如何才能做到这一点?”等问题,Jake博士针对大家的问题展开一系列解答,大家进行友好交流,与会者表示收获颇丰。

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