Description du projet
Nouvelle technologie de fouille de textes pour l’interprétation des données omiques
Les technologies omiques produisent des mégadonnées à un rythme de plus en plus élevé, et leur interprétation implique une association entre des entités individuelles dans le contexte de réseaux moléculaires. Ces associations sont dérivées non seulement des données omiques, mais également des réseaux prégénérés créés par la fouille de textes de millions d’articles scientifiques. Le projet DeepTextNet, financé par l’UE, vise à extraire de nouvelles informations des sources de la littérature biomédicale sur le type et la direction des associations moléculaires. Plus précisément, l’objectif est de construire une technologie de fouille de textes de nouvelle génération pour l’extraction de relations d’interactions moléculaires, utilisant l’apprentissage profond et les mégadonnées pour l’entraînement, par opposition aux petits ensembles de données sélectionnées manuellement et utilisés dans les méthodologies actuelles.
Objectif
"The academic community and the pharmaceutical industry use omics technologies to produce big data at an incredibly increasing rate but are faced with major challenges when it comes to their interpretation. Key for this interpretation is the association between individual entities, which in a biological context means creating molecular networks. These associations cannot be derived from the omics data alone, but rely heavily on pre-generated networks created by text mining of millions of scientific articles. One of the most popular sources of such networks is the STRING database, which currently serves ~100,000 users monthly.
Many of these users work with omics data and a major obstacle, which limits potential benefits for them, is that literature-derived networks are made up of ""functional associations"", stating only that two molecules do something together, but neither the interaction type nor the direction. Hence, our hypothesis is that state-of-the-art computational approaches will be able to exploit new possibilities in network biology that emerge from big data. The key objective of DeepTextNet is to extract novel information from the biomedical literature on the type and direction of gene/protein associations. Specifically, a new paradigm will be realized by building a next generation text mining technology for relation extraction of molecular interactions that explicitly utilizes deep learning and, in contrast to current methodology, makes use of big data for training as opposed to small manually curated datasets. This new strategy for obtaining comprehensive molecular networks with both type and direction for the interactions is precisely what is currently missing for the interpretation of omics data. We expect the impact to be high and wide, as on top of applying this strategy on omics datasets as part of the project, the new technology will feed directly into STRING, which is used globally and integrated into workflows in both academia and industry."
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Coordinateur
1165 Kobenhavn
Danemark