National Science Library,Chinese Academy of Sciences
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学术软件的长期保存与合理使用的探索性研究
No full text[目的/意义]针对我国正在并且可能持续面临的资源（尤其是学术软件）“断供” 问题，提出可供参考的解决思路。[方法/过程]从学术软件长期保存的特殊问题和学术软件长期保存与合理使用的新问题两个方面，分析长期保存的学术软件的类型、版本和权限范围的遴选，总结学术软件合理使用的情境、范畴及免责声明和引用方式。[结果/结论]科研人员常用的学术软件有必要纳入数字资源长期保存体系，但保存的可能性和必要性需进行信息用户与服务的调研和分析；面对学术软件断供引发的新型问题应从数据权益角度解析和回答。 </div
基于翻译模型的科研合作预测研究
No full text【目的】为促进科研人员间的交流合作,实现科研效率最大化,提出一种改进的翻译模型TransTopic,用于干细胞领域的科研合作预测研究。【方法】TransTopic旨在将科研合作网络中的节点和边统一映射为低维向量。利用LDA主题模型抽取论文的主题分布特征,使用深度自编码器将主题特征编码为边向量,基于翻译机制得到节点向量,通过向量间的语义计算实现科研合作预测。【结果】TransTopic在链接预测上的AUC(95.21%)和MeanRank(17.48)指标均表现最优,并且主题预测的准确率达到86.52%。【局限】合作预测方法仅考虑了一步的翻译路径,并且作者的机构、研究兴趣和发文等级等多元信息没有得到充分的利用。【结论】基于翻译模型的预测方法可以有效完成干细胞领域的科研合作预测工作。</p
突发公共事件下的数据集成平台建设——对约翰·霍普金斯大学新冠肺炎仪表盘的调研与启示
Get PDF [目的/意义]调研约翰·霍普金斯大学新冠肺炎仪表盘快速成为此次新冠肺炎疫情大流行中全球最具权威性和影响力的数据源的成功经验,为我国突发公共事件下的数据集成平台建设提供参考启示。[方法/过程]以该仪表盘为研究对象,从响应速度、平台依托、数据质量和理念导向四个维度深入剖析其成功因素。[结果/结论]总结出对我国突发公共事件下数据集成平台建设的六点启示:强化建设服务主体责任担当意识;预先储备搭建工具包和半成品式平台框架;提升数据集成、响应速度、实时监测等服务能力;提高团队多学科协作能力、重视跨学科人才组织运用;提供充足经费保障和加强知识发现与情报咨询支持能力。 </p
我国生物医药产业现状及区域化发展战略
No full text当前，生物科技不断取得新的重大突破，精准医学模式正在推动药物研发革命，基因技术和细胞工程为疾病治疗带来革命性转变，医疗器械开始走向智能化、网络化、标准化，提供了新型诊疗手段，合同研发(CRO)、合同生产(CMO)、第三方检测、健康管理等新兴生物医药服务业态不断兴起和壮大，生物合成等新技术产业化进程进一步加快，这将从根本上改变生物产业的发展模式，为生物经济繁荣发展带来无限想象空间。从产业角度来看，全球生物产业的销售额每5年翻一番，年增长率高达30%，是世界经济增长率的10倍，生物产业已成为增长速度领先的经济领域。</p
Mining latent relations between disease and transcription factor based on knowledge graph: a case study on Alzheimer's Disease
No full textTranscription factor (TF) is a general term for a variety of proteins or genes that regulate gene expression, which controls the activity of a gene by determining whether the gene’s DNA is transcribed into RNA. Alzheimer's Disease (AD) is a kind of neurodegenerative diseases which are associated with abnormal gene expression. However, the direct relations from literatures between TF and AD are very weak. This study aims to mining the latent relations between TF and AD by knowledge graph and semantic path analytics based on Literature-based discovery (LBD). Firstly, Subject-Predicate-Object (SPO) triples related are retrieved to construct a domain KG. Then, semantic paths with predications are extracted from KG using path traversal algorithm. After that we mine these semantic paths from four respects to reveal latent relations between TF and AD: key concepts identification, paths strength measurement and ranking, paths clustering, and emerging intermediate concepts prediction. Finally, the latent relations will be visualized and interpreted. The study is in process and more details could be presented on the conference. It will help inspire research ideas and make new discoveries to scientists.</p
