text2term 工具：将生物医学术语的自由文本描述映射到本体
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2024-07-04 v1
摘要
有持续需求的可扩展工具用于帮助研究人员在事后和 Prospectively 标准化与生物医学数据相关联的离散实体类型——如疾病名称、细胞类型或化学品——这些实体用于与生物医学数据关联的元数据中。当元数据不够结构化或精确时，关联数据更难被发现，且由于需要通过事后标准化和清理(元)数据来使数据可用而造成重用、分析或与其他数据集集成的困难。为了促进元数据标准化任务——无论是批量方式还是逐个方式；例如，用于支持生物医学实体在表单中的自动完成——我们开发了一个开源工具称为 text2term，将生物医学术语的自由文本描述映射到本体中的受控术语。该工具高度可配置，可以多种方式使用以满足不同用户和专业知识水平——可通过 PyPI 在 Python 包中使用；也可通过命令行界面使用；或通过我们的托管、基于图形用户界面的 Web 应用程序(https://text2term.hms.harvard.edu)使用；或通过使用 Docker 部署本地实例来使用我们的交互式应用程序。
引用
@article{arxiv.2407.02626,
title = {The text2term tool to map free-text descriptions of biomedical terms to ontologies},
author = {Rafael S. Gonçalves and Jason Payne and Amelia Tan and Carmen Benitez and Jamie Haddock and Robert Gentleman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.02626},
year = {2024}
}