【目的】分析全球小麦Triticum aestivum生物育种研究进展,揭示其研究主题、核心知识元素和前沿热点,为小麦育种的理论研究和学科发展提供参考。【方法】从Web of Science核心合集数据库检索2013—2024年全球小麦生物育种研究领域发表...【目的】分析全球小麦Triticum aestivum生物育种研究进展,揭示其研究主题、核心知识元素和前沿热点,为小麦育种的理论研究和学科发展提供参考。【方法】从Web of Science核心合集数据库检索2013—2024年全球小麦生物育种研究领域发表的文献,利用文献计量学方法分析该领域的发文量、学术影响力、发文主体等,利用VOSviewer生成国家合作网络和关键词共现网络,利用机器学习算法潜在狄利克雷分配(LDA)分析文献摘要,建立语言模型,识别研究主题。【结果】2013年以来全球小麦生物育种研究的科研产出大幅增加,共发表文献16 151篇。中国是全球在该领域发文最多的国家,其次是美国。关键词共现图谱显示,产量、数量性状位点、全基因组关联分析、干旱胁迫、基因表达、单核苷酸多态性是小麦生物育种研究的热点,而规律间隔成簇短回文重复序列(CRISPR)、基因组编辑、高通量表型分析、无人机、机器学习等是近年来兴起的研究领域。LDA分析结果显示:小麦生物育种可大致分为5个研究领域,包括遗传定位、基因组和育种、生物逆境、非生物逆境和产量形成。其中,小麦锈病、数量性状位点定位、面粉品质、干旱、基因组等是高度关注的研究主题。【结论】未来小麦生物育种需要充分利用包括组学、自动表型、人工智能、基因编辑、基因组育种等现代生物技术和信息技术,发掘和利用重要基因,开展智慧育种。展开更多
为了给医生及病人安全、合理、高效用药提供决策支持,提出了一种基于LDA(Latent Dirichlet Allocation)的用药分析方法 Ma LDA(Medication Analysis based on LDA)。该方法结合了用药记录和就诊记录,将药物看作文档、药物功能看作主题...为了给医生及病人安全、合理、高效用药提供决策支持,提出了一种基于LDA(Latent Dirichlet Allocation)的用药分析方法 Ma LDA(Medication Analysis based on LDA)。该方法结合了用药记录和就诊记录,将药物看作文档、药物功能看作主题、疾病看作词语,通过主题模型LDA发现隐含的药物功能,通过药物功能,将相关药物、相关疾病和药物与疾病联系起来。根据药物对药物功能的分布对药物进行聚类,每一类药物被相关的疾病所描述,进而对临床用药进行分析。Ma LDA不仅能发现临床用药中针对某一类疾病效用较好的药物,而且能发现隐含的联合用药。实验数据来源于上海市某医院137 510位病人的用药记录和就诊记录。实验结果证实了Ma LDA相对于其他方法在对电子就医记录进行用药分析的有效性。展开更多
文摘【目的】分析全球小麦Triticum aestivum生物育种研究进展,揭示其研究主题、核心知识元素和前沿热点,为小麦育种的理论研究和学科发展提供参考。【方法】从Web of Science核心合集数据库检索2013—2024年全球小麦生物育种研究领域发表的文献,利用文献计量学方法分析该领域的发文量、学术影响力、发文主体等,利用VOSviewer生成国家合作网络和关键词共现网络,利用机器学习算法潜在狄利克雷分配(LDA)分析文献摘要,建立语言模型,识别研究主题。【结果】2013年以来全球小麦生物育种研究的科研产出大幅增加,共发表文献16 151篇。中国是全球在该领域发文最多的国家,其次是美国。关键词共现图谱显示,产量、数量性状位点、全基因组关联分析、干旱胁迫、基因表达、单核苷酸多态性是小麦生物育种研究的热点,而规律间隔成簇短回文重复序列(CRISPR)、基因组编辑、高通量表型分析、无人机、机器学习等是近年来兴起的研究领域。LDA分析结果显示:小麦生物育种可大致分为5个研究领域,包括遗传定位、基因组和育种、生物逆境、非生物逆境和产量形成。其中,小麦锈病、数量性状位点定位、面粉品质、干旱、基因组等是高度关注的研究主题。【结论】未来小麦生物育种需要充分利用包括组学、自动表型、人工智能、基因编辑、基因组育种等现代生物技术和信息技术,发掘和利用重要基因,开展智慧育种。
文摘为了给医生及病人安全、合理、高效用药提供决策支持,提出了一种基于LDA(Latent Dirichlet Allocation)的用药分析方法 Ma LDA(Medication Analysis based on LDA)。该方法结合了用药记录和就诊记录,将药物看作文档、药物功能看作主题、疾病看作词语,通过主题模型LDA发现隐含的药物功能,通过药物功能,将相关药物、相关疾病和药物与疾病联系起来。根据药物对药物功能的分布对药物进行聚类,每一类药物被相关的疾病所描述,进而对临床用药进行分析。Ma LDA不仅能发现临床用药中针对某一类疾病效用较好的药物,而且能发现隐含的联合用药。实验数据来源于上海市某医院137 510位病人的用药记录和就诊记录。实验结果证实了Ma LDA相对于其他方法在对电子就医记录进行用药分析的有效性。
