【论文标题】LEXAS: a web application for life science experiment search and suggestion

【作者团队】Kei K Ito, Yoshimasa Tsuruoka, Daiju Kitagawa

【发表时间】2021/12/07

【机 构】东京大学

【论文链接】https://doi.org/10.1101/2021.12.05.471323

【代码链接】https://github.com/lexas-f-utokyo/lexas

在细胞生物学中，研究人员通过阅读相关文章和考虑描述的实验和结果来设计湿实验。为了加速实验计划，本文开发了一个名为LEXAS的应用，它整理了生物医学实验的描述，并建议接下来可以进行的实验。该方法首先从PubMed Central存档的生物医学文章的全文中检索实验描述，并利用这些检索到的实验和生物医学知识库和数据库，通过预训练模型来建议下一个实验。这个模型不仅可以作为准确的搜索引擎来搜索文献中描述的生物医学实验，而且可以建议新的基因作为下一个实验的靶点。

上图显示了LEXAS的实例，可得到LEXAS搜索和建议的结果表。搜索界面允许用户找到一个全面的实验描述列表，建议界面允许用户找到一个可以分析的基因列表，以及可能的实验方法。

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