Банк MedLine (PubMed)

Эта работа посвящена банку данных MedLine и системе работы с ним PubMed. Это самая крупная база данных опубликованной медицинской информации в мире, охватывающая около 75 процентов всех мировых изданий.Легкость получения нужной информации достигается при помощи индексирования, когда к любой записи можно обратиться, основываясь на содержащейся в ней информации. Каждая запись разделена на категории, называемые полями, которые содержат различные виды данных Все журнальные в Medline проиндексированы по определенным ключевым словам или терминам, которые включены в специальный словарь под названием "Medical Subject Headings" (MESH).

Упражнения

• Найдем статьи с упоминанием о моем белке - GLPK_ECOLI. Одно из названий белка Glycerol kinase, но по нему находится очень много статей, по этому уместно добавить к запросу "e coli". В этом случае нашлось 123 статьи.
  Сохраним результаты поиска в виде текста в файл query1.txt
• Возьмем первую из найденных статей. Ее содержание сохраним в файле abstract.txt. Последний указанный автор - Yokosuka O, за последние три года он (или его тезки) участвовал в написании 48 статей - query2.txt
• Поищем ссылки на статьи об опоясывающем лишае (shingles). Первая страница результатов поиска в виде последовательных аннотаций сохранена в файле query3.txt
  В него вошли аннотаци к первым 20-ти статьям, хотя всего было найдено 8267 публикаций."Pазговорное" название "shingles" PubMed распознает как ("herpes zoster"[TIAB] NOT Medline[SB]) OR "herpes zoster"[MeSH Terms] OR shingles[Text Word] То есть эта система сама подбирает к общеупотребительному названию медицинский термин, включая в поиск слова herpes zoster.