Collaborative text-annotation resource for disease-centered relation extraction from biomedical text

Agglomerating results from studies of individual biological components has shown the potential to produce biomedical discovery and the promise of therapeutic development. Such knowledge integration could be tremendously facilitated by automated text mining for relation extraction in the biomedical literature. Relation extraction systems cannot be developed without substantial datasets annotated with ground truth for benchmarking and training. The creation of such datasets is hampered by the absence of a resource for launching a distributed annotation effort, as well as by the lack of a standardized annotation schema. We have developed an annotation schema and an annotation tool which can be widely adopted so that the resulting annotated corpora from a multitude of disease studies could be assembled into a unified benchmark dataset. The contribution of this paper is threefold. First, we provide an overview of available benchmark corpora and derive a simple annotation schema for specific binary relation extraction problems such as protein–protein and gene–disease relation extraction. Second, we present BioNotate: an open source annotation resource for the distributed creation of a large corpus. Third, we present and make available the results of a pilot annotation effort of the autism disease networkP08-TIC-4299 of J. A., Sevilla and TIN2006-13177 of DGICT, MadridMilton foundationNational Science Foundation under Grant No. 054348

Social and Semantic Web Technologies for the Text-To-Knowledge Translation Process in Biomedicine

Currently, biomedical research critically depends on knowledge availability for flexible re-analysis and integrative post-processing. The voluminous biological data already stored in databases, put together with the abundant molecular data resulting from the rapid adoption of high-throughput techniques, have shown the potential to generate new biomedical discovery through integration with knowledge from the scientific literature. Reliable information extraction applications have been a long-sought goal of the biomedical text mining community. Both named entity recognition and conceptual analysis are needed in order to map the objects and concepts represented by natural language texts into a rigorous encoding, with direct links to online resources that explicitly expose those concepts semantics (see Figure 1).P08-TIC-4299 of J. ASevilla and TIN2009-13489 of DGICT, Madri

Plataforma para el aprendizaje de algoritmos computacionales y su aplicación a las ciencias de la vida

[SPA]Con el avance de las nuevas tecnologías de alto rendimiento de procesamiento (high-throughput), la investigación en el campo de las Biociencias ha sufrido en las últimas décadas un cambio de rumbo por el enorme volumen de resultados biológicos obtenidos. Los resultados van desde el perfil de expresión génica, el análisis de polimorfismos, la creación de mapas metabólicos, la secuenciación de genomas completos, entre ellos el humano, hasta la integración e interpretación de dichos resultados para la cada vez más cercana “medicina personalizada”. Este tipo de investigaciones se realizan en centros de investigación especializados, hospitales, universidades y compañías farmacéuticas, y han producido un enorme aumento, en la última década, de la demanda de profesionales especializados en el análisis de la información biológica producida por estas tecnologías de alto rendimiento, en particular por la tecnología de Microarrays. El EEES impone una nueva metodología en las enseñanzas universitarias en la que resulta fundamental incorporar las nuevas tecnologías e internet como vehículo de formación y experimentación. Este trabajo propone una herramienta web de apoyo a la docencia, tanto en el campo de las Biociencias (Biología, Bioquímica, Farmacia, Medicina, etc), como en el de las Tecnologías de la Información, que permita a los alumnos familiarizarse y experimentar con el análisis de datos biomédicos, en particular de Microarrays. Además, este proyecto pretende crear en los alumnos del campo de Tecnologías de la Información la motivación necesaria para aplicar sus conocimientos en el desarrollo de nuevas aplicaciones informáticas para el análisis e interpretación de este tipo de datos biológicos, contribuyendo a la especialización de estos alumnos hacia uno de los perfiles más demandado tanto en el mundo empresarial como en el de la investigación, el de bioinformático. [ENG]Scientific research in the Life Sciences domain has experienced a huge revolution with the advent of highthroughput technologies. These technologies are producing massive amounts of biomedical data, ranging from gene expression profiles to the sequencing on whole human genomes, enabling new important discoveries and allowing progress towards a personalized medicine. This data is produced and analyzed at research centres, hospitals, universities and pharmaceutical companies. Therefore, the need of highly-qualified proffesionals with a multidisciplinary background in Life Sciences and Computer Science, who are able to analyze these massive amounts of data and interpret the results from a biological perspective, has experienced an exponential raise in the last years. This paper discuss a novel perspective to incorporate Computer Science into Life Science degrees to allow this complementary formation. The EEES imposes a new methodology in university degrees in which it is essential to incorporate the internet and the use of the new technologies as a vehicle for the formation and experimentation. This work presents a web-based tool that supports the teaching of expert algorithms and methods used to analyzed high-throughput biomedical data generated by Microarray Technologies. This web platform is to be used in both the Life Sciences domain (biology, biochemistry, Pharmacy, Medicine, etc.) and the Computer Science domain, and would allow the students to get used to the analyzis of biomedical data from Microarrays. Furthermore, this project pretends to motivate the students from the Computer Science domain so they realize they can apply their knowledge in the development of new software for the analysis of biological data. We believe this contribution is essential for a bioinformatician, a professional profile which is increasingly demanded in the last year by the industry.Campus Mare Nostrum, Universidad Politécnica de Cartagena, Universidad de Murcia, Región de Murci

Acceleration of the DNA methylation clock among lynch syndrome‑associated mutation carriers

The research leading to these results has received funding from "la Caixa" Foundation (Ref: CAIXA2017/1) for library preparation, sequencing, and employment of research personnel, from The Fundacion Progreso y Salud, Junta de Andalucia, Spain and from DPI2017-84439-R of MINECO, Madrid and FEDER for sequencing and employment of research personnel. Finally, grant ref. A-BIO-470-UGR20 from University of Granada and FEDER has funded article processing charges (APC) and sample processing expenses.Background: DNA methylation (DNAm) age metrics have been widely accepted as an epigenetic biomarker for biological aging and disease. The purpose of this study is to assess whether or not individuals carrying Lynch Syndromeassociated mutations are affected in their rate of biological aging, as measured by the epigenetic clock. Methods: Genome-wide bisulfite DNA sequencing data were generated using DNA from CD4 + T-cells obtained from peripheral blood using 27 patient samples from Lynch syndrome families. Horvath’s DNAm age model based on penalized linear regression was applied to estimate DNAm age from patient samples with distinct clinical and genetic characteristics to investigate cancer mutation-related aging effects. Results: Both Lynch mutation carriers and controls exhibited high variability in their estimated DNAm age, but regression analysis showed steeper slope for the Lynch mutation carriers. Remarkably, six Lynch Syndrome-associated mutation carriers showed a strong correlation to the control group, and two sisters carrying Lynch Syndrome-associated mutations, with no significant difference in lifestyle and similar chronological age, were assigned very different DNAm age. Conclusions: Future studies will be required to explore, in larger patient populations, whether specific epigenetic age acceleration is predictive of time-to-cancer development, treatment response, and survival. Epigenetic clock DNAm metrics may be affected by the presence of cancer mutations in the germline, and thus show promise of potential clinical utility for stratified surveillance strategies based on the relative risk for imminent emergence of tumor lesions in otherwise healthy Lynch Syndrome-associated mutation carriers.La Caixa Foundation CAIXA2017/1Junta de AndaluciaSpanish Government DPI2017-84439-REuropean CommissionUniversity of Granada A-BIO-470-UGR2

Recurso Web para el aprendizaje de aplicaciones bioinformáticas: Análisis de microarrays

Con el avance de las nuevas tecnologías de alto rendimiento de procesamiento (highthroughput), la investigación en el campo de las Biociencias ha sufrido en las últimas décadas un cambio de rumbo por el enorme volumen de resultados biológicos obtenidos. Los resultados van desde el perfil de expresión génica, el análisis de polimorfismos, la creación de mapas metabólicos, la secuenciación de genomas completos, entre ellos el humano, hasta la integración e interpretación de dichos resultados para la cada vez más cercana �medicina personalizada�. Gran parte de las investigaciones que se realizan a nivel de las Biociencias en Centros de Investigación, Hospitales, Universidades, Compañías Farmacéuticas etc., incluyen entre sus protocolos la producción y análisis de Microarrays, que en la mayoría de los casos son solicitados a empresas especializadas. Sin embargo el análisis que ofrecen dichas empresas es demasiado general, no atendiendo a las peculiaridades de los mismos. Ésta situación ha motivado un aumento drástico a nivel mundial de las ofertas de trabajo para profesionales formados en el análisis de datos biomédicos. El EEES impone una nueva metodología en las enseñanzas universitarias en la que resulta fundamental incorporar las nuevas tecnologías e internet como vehículo de formación y experimentación. Este trabajo propone una herramienta web de apoyo a la docencia, tanto en el campo de las Biociencias (Biología, Bioquímica, Farmacia, Medicina, etc), como en el de las Tecnologías de la Información, que permita a los alumnos familiarizarse y experimentar con el análisis de datos biomédicos, en particular de Microarrays. Además, este proyecto pretende crear en los alumnos del campo de Tecnologías de la Información la motivación necesaria para aplicar sus conocimientos en el desarrollo de nuevas aplicaciones informáticas para el análisis e interpretación de este tipo de datos biológicos, contribuyendo a la especialización de estos alumnos hacia uno de los perfiles más demandado tanto en el mundo empresarial como en el de la investigación, el de bioinformático

Fuzzy Grammatical Inference Using Neural Network

We have shown a model of fuzzy neural network that is able to infer the relations associated to the transitions of a fuzzy automaton from a fuzzy examples set. Neural network is trainned by a backpropagation of error based in a smooth derivative [Blanco96]. Once network has been trainned the fuzzy relations associated to the transitions of the automaton are found encoded in the weights

Recurso Web para el aprendizaje de aplicaciones bioinformáticas : análisis de microarrays

Resumen tomado de la publicaciónCon el avance de las nuevas tecnologías de alto rendimiento de procesamiento (highthroughput),la investigación en el campo de las Biociencias ha sufrido un cambio de rumbo por el enorme volumen de resultados biológicos obtenidos. Los resultados van desde el perfil de expresión génica, el análisis de polimorfismos, la creación de mapas metabólicos, la secuenciación de genomas completos, entre ellos el humano, hasta la integración e interpretación de dichos resultados para la cada vez más cercana 'medicina personalizada'. Gran parte de las investigaciones que se realizan a nivel de las Biociencias en Centros de Investigación, Hospitales, Universidades, Compañías Farmacéuticas, etc., incluyen entre sus protocolos la producción y análisis de Microarrays, que en la mayoría de los casos son solicitados a empresas especializadas. Sin embargo el análisis que ofrecen dichas empresas es demasiado general, no atendiendo a las peculiaridades de los mismos. Ésta situación ha motivado un aumento drástico a nivel mundial de las ofertas de trabajo para profesionales formados en el análisis de datos biomédicos. El EEES impone una nueva metodología en las enseñanzas universitarias en la que resulta fundamental incorporar las nuevas tecnologías e internet como vehículo de formación y experimentación. Se propone una herramienta web de apoyo a la docencia, tanto en el campo de las Biociencias (Biología, Bioquímica, Farmacia, Medicina, etc), como en el de las Tecnologías de la Información, que permita a los alumnos familiarizarse y experimentar con el análisis de datos biomédicos, en particular de Microarrays. Además, este proyecto pretende crear en los alumnos del campo de Tecnologías de la Información la motivación necesaria para aplicar sus conocimientos en el desarrollo de nuevas aplicaciones informáticas para el análisis e interpretación de este tipo de datos biológicos, contribuyendo a la especialización de estos alumnos hacia uno de los perfiles más demandado tanto en el mundo empresarial como en el de la investigación, el de bioinformático.NavarraUniversidad Pública de Navarra. Biblioteca Universitaria; Campus de Arrosadia; 31006 Pamplona; Tel. +34948169060; Fax +34948169069; [email protected]

Max-Min fuzzy neural networks for solving relational equations

The Relational Equations approach is one of the most usual ones for describing (Fuzzy) Systems and in most cases, it is the final expression for other descriptions. This is why the identification of Relational Equations from a set of examples has received considerable atention in the specialized literature. This paper is devoted to this topic, more specifically to the topic of max-min neural networks for identification. Three methods of learning Fuzzy Systems are developed by combining the most desirable properties of two existing ones: Sayto-Mukaidono's technique and the so called smoothed derivative technique

Max-Min fuzzy neural networks for solving relational equations

The Relational Equations approach is one of the most usual ones for describing (Fuzzy) Systems and in most cases, it is the final expression for other descriptions. This is why the identification of Relational Equations from a set of examples has received considerable atention in the specialized literature. This paper is devoted to this topic, more specifically to the topic of max-min neural networks for identification. Three methods of "learning" Fuzzy Systems are developed by combining the most desirable properties of two existing ones: Sayto-Mukaidono's technique and the so called "smoothed derivative" technique

Neural methods for obtaining fuzzy rules

In previous papers, we presented an empirical methodology based on Neural Networks for obtaining fuzzy rules which allow a system to be described, using a set of examples with the corresponding inputs and outputs. Now that the previous results have been completed, we present another procedure for obtaining fuzzy rules, also based on Neural Networks with Backpropagation, with no need to establish beforehand the labels or values of the variables that govern the systemPeer Reviewe