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NameT Description# Ann.AuthorMaintainerUpdated_atStatus

281-300 / 556 show all
bionlp-st-pc-2013-training The training dataset from the pathway curation (PC) task in the BioNLP Shared Task 2013. The entity types defined in the PC task are simple chemical, gene or gene product, complex and cellular component.7.86 KNaCTeM and KISTIYue Wang2023-11-27Released
week10 57hsp202023-11-28
Trait curation Project for trait curation in PGDBj479Sachiko ShirasawaSachiko Shirasawa2023-11-24Testing
bionlp-ost-19-BB-norm-test 2.05 Kldeleger2023-11-28Developing
Training_Data_English_ru_en 0wmtbio2023-11-29Developing
FA_Top107-forWeb ※※※ !要データ加工! webリンク用には、この結果を加工して使っています。その他で使われる場合に、末尾記載の問題を別途解決する必要があります。 !要データ加工! ※※※ Top100+本来Top100に入るべきだった7レビューの計、107レビュー中99レビュー。 5414, 6076, 6930, 8403, 9643, 12112, 18544, 18829は、0denotationでドキュメント自体登録していません。 @AikoHIRAKIはtypoを修正したレビューフォルダ。 attributesの詳細はconfig参照。 ※※※ !注意! webリンク側のしばりで、選択文字列は複数のUniProtIDに対応していません。(例)Protein1~Protein7とある場合、 Protein1, 2, 3, 4, 5, 6, 7をさし、かつ全てにUniProtIDがあったとしても、1と7のみUniProtIDをとってきています。 "~"は、Protein2, 3, 4, 5, 6を意味していますが、positionではなく文字列で検索をかけているのと、見せ方の仕様上、これらのIDは全て未取得となっています。⇔GeneProteinでは"~"に2-6のIDsをもたせていました。 該当レビュー;14898(~=MAPK2, MAPK3, MAPK4, MAPK5, MAPK6), 10471(~=Ago2, Ago3) --------------------------------------- (例)ProteinAB...ProteinCD...ProteinB...ProteinDとある場合、 ProteinABは、ProteinAとBというLexical_Cueになっています。ProteinCDも同様に、ProteinCとD。BとDだけでは、このレビュー内ではProteinBやProteinDをさすことが分かるのですが、それ以外で使用する場合に、BとDにそれぞれ該当UniProtIDをあてるのは不適切です。 該当レビュー;11957(β4=itgb4, β1=itgb1, β5=itgb5, β3=itgb3) 他の例が出てきたら順次、ここに記載していきます。当座、これらは削除する必要があります。 attributeで削除フラグをつけるか、Jakeの機能がTextAEに実装されれば解決するか、検討して、何かしら分かるようにしておきます。 (例)ProteinA/B とある場合、 webリンクでは、"ProteinA"にUniProtID-Aを、"/B"にUniProtID-Bをつけています(リンク側のしばり)。webリンク以外で使われる場合には、別プロジェクトのFA_Top100Plus-GeneProteinで行っていたようなRelationを使って、"/B"ではなく、"ProteinB"として、UniProtID-Bと対応させる必要があります。現状のとり方ですと、要Relation箇所は救済出来ません。 Lexical cueには"/B"とありますが、Objectには"ProteinB"と残してあるので、Objectを参照して下さい。 但し、言語処理のようなpositionがご入用な場合には上では対応出来ていません。 該当レビュー;11935(/4=BMP4), 14898(/2=LATS2), 7412(/2=TSC2), 4629(/2=CtBP2) (webリンクでは、レビュー毎に完結しているので、"/B"がそのレビューで他の意味をなしていなければ対応出来るのと、文字列合致でリンクを貼っているためです。) !注意! ※※※ RelationのmergedはTextAEの既存機能で既に出来ます。10.3 KAikoHIRAKI2023-11-29Beta
FA_Top100Plus-Disease 2/2 FirstAuthor Top100+7 for diseases MONDO & HPO246AikoHIRAKI2023-11-29Testing
kaiyin_test 3.33 Kzhoukaiyin2023-11-26
Training_Data_Russian_ru_en 0wmtbio2023-11-29Developing
AIMed The AIMed corpus is one of the most widely used corpora for protein-protein interaction extraction. The protein annotations are either parts of the protein interaction annotations, or are uninvolved in any protein interaction annotation. Publication: http://www.cs.utexas.edu/~ml/papers/bionlp-aimed-04.pdf4.04 KThe University of Texas at AustinYue Wang2023-11-27Testing
CHEMDNER-training-test The training subset of the CHEMDNER corpus29.4 KMartin Krallinger et al.Jin-Dong Kim2023-11-27Testing
SMAFIRA-Case-Studies-16850029 From: https://github.com/SMAFIRA/c_corpus/blob/master/SMAFIRAc_0.4_Annotations.csv0zebet2023-11-30Developing
Nalee trial version 1Nakyolee2023-11-28
bionlp-ost-19-SeeDev-bin-test 2.32 Kldeleger2023-11-28Developing
SMAFIRA-Case-Studies-19735549 From: https://github.com/SMAFIRA/c_corpus/blob/master/SMAFIRAc_0.4_Annotations.csv0zebet2023-11-30Developing
KAIST_NLP_Annotation11 4.88 Kkaist_nlp2023-11-26Developing
Training_Data_English_ja_en 0wmtbio2023-11-26Developing
JF-test A test corpus for exploring this service9Johan Fridjohanf2023-12-03Testing
Gene_Chemical EMU abstract annotation0zhoukaiyin2023-11-29Developing
Oncogenesis 0Sophie Nam2023-11-26
NameT # Ann.AuthorMaintainerUpdated_atStatus

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bionlp-st-pc-2013-training 7.86 KNaCTeM and KISTIYue Wang2023-11-27Released
week10 57hsp202023-11-28
Trait curation 479Sachiko ShirasawaSachiko Shirasawa2023-11-24Testing
bionlp-ost-19-BB-norm-test 2.05 Kldeleger2023-11-28Developing
Training_Data_English_ru_en 0wmtbio2023-11-29Developing
FA_Top107-forWeb 10.3 KAikoHIRAKI2023-11-29Beta
FA_Top100Plus-Disease 246AikoHIRAKI2023-11-29Testing
kaiyin_test 3.33 Kzhoukaiyin2023-11-26
Training_Data_Russian_ru_en 0wmtbio2023-11-29Developing
AIMed 4.04 KThe University of Texas at AustinYue Wang2023-11-27Testing
CHEMDNER-training-test 29.4 KMartin Krallinger et al.Jin-Dong Kim2023-11-27Testing
SMAFIRA-Case-Studies-16850029 0zebet2023-11-30Developing
Nalee 1Nakyolee2023-11-28
bionlp-ost-19-SeeDev-bin-test 2.32 Kldeleger2023-11-28Developing
SMAFIRA-Case-Studies-19735549 0zebet2023-11-30Developing
KAIST_NLP_Annotation11 4.88 Kkaist_nlp2023-11-26Developing
Training_Data_English_ja_en 0wmtbio2023-11-26Developing
JF-test 9Johan Fridjohanf2023-12-03Testing
Gene_Chemical 0zhoukaiyin2023-11-29Developing
Oncogenesis 0Sophie Nam2023-11-26