关键词或词组为基础的数据库检索(I)
信息检索知识点
信息检索知识点信息检索是指从大规模的信息资源中，通过利用各种信息检索工具和技术，准确和高效地找到用户所需要的信息的过程。
信息检索技术在现代社会中扮演着重要的角色，它不仅广泛应用于互联网搜索引擎，还在图书馆、数据库、企业信息管理等领域发挥着重要作用。
本文将介绍信息检索的定义、关键概念和一些常用技术。
一、信息检索的定义和目标信息检索是指通过计算机等工具从大规模的信息资源中，按照用户的需求进行检索，提供相关性高、准确性好的信息结果。
它的目标是帮助用户快速地找到所需的信息，提升信息搜索效率和准确性。
二、关键概念1. 查询：用户提交的检索请求，通常由一系列关键词组成。
2. 检索词：查询中使用的关键字或关键词短语。
3. 检索结果：根据查询返回的与之相关的文档或信息。
4. 相关性：衡量检索结果与查询之间相关程度的指标，通常使用相关性排序算法进行排序。
5. 文档：信息资源的基本单位，可以是网页、文章、图片、音频等形式。
三、信息检索的主要技术1. 分词技术：将文本数据按照一定规则分割成有意义的词语，是信息检索的基础步骤。
2. 索引技术：将文档中的关键词与其所在位置进行索引，以提高检索效率和准确性。
3. 倒排索引：根据关键词构建索引表，记录关键词与文档之间的对应关系，常用于搜索引擎等场景。
4. 相似度计算：根据查询和文档的相似性，为检索结果进行排序。
5. 结果评估：通过评估检索结果的质量，改进检索算法和模型。
四、常用的信息检索模型1. 布尔模型：将查询和文档转化为布尔表达式，按照布尔运算进行检索。
2. 向量空间模型：用向量表示文档和查询，通过计算向量之间的相似度进行检索。
3. 概率检索模型：基于统计方法，利用概率模型进行信息检索。
五、信息检索的挑战和发展方向1. 大规模数据处理和存储：随着互联网的快速发展，信息资源呈指数级增长，如何高效地处理和存储大规模的数据成为了一个挑战。
2. 多语言检索：不同语言的信息检索在跨语言信息检索中面临很大的难度和挑战。
计算机基础信息检索
多媒体信息检索技术应用
图像检索：通过图像内容进行 检索如图像识别、图像分类等
音频检索：通过音频内容进行 检索如语音识别、音乐识别等
视频检索：通过视频内容进行 检索如人脸识别、场景识别等
文本检索：通过文本内容进行 检索如关键词搜索、文本分类
等
多媒体融合检索：结合多种媒 体进行检索如跨媒体检索、多
媒体内容分析等
和准确性
移动化：适应 移动设备的发 展趋势提供更 便捷的检索服
务
社交化：结合 社交网络提高 信息传播和检
索的互动性
专业化：针对 特定领域提供 更专业的检索 服务满足不同
用户的需求
数据库信息检索 技术
数据库信息检索原理
检索方法：包括全文检索、 关键词检索、布尔检索等
数据库检索：通过数据库管理 系统（DBMS）进行数据查询 和检索
多媒体信息检索原理
多媒体信息检索技术分类
基于内容的检索：通过分析多媒体内容的特征进行检索 基于文本的检索：通过分析多媒体内容的文本信息进行检索 基于视觉的检索：通过分析多媒体内容的视觉特征进行检索 基于音频的检索：通过分析多媒体内容的音频特征进行检索 基于视频的检索：通过分析多媒体内容的视频特征进行检索 基于多模态的检索：综合利用多种特征进行检索
数据库信息检索技术发展趋势
智能化：利用人工智能技 术提高检索效率和准确性
集成化：将多种数据库技 术集成实现跨平台检索
安全性：加强数据加密和 访问控制保障数据安全
实时性：提高数据更新速 度实现实时检索
移动化：适应移动设备的 需求提供移动检索服务
云化：利用云计算技术实 现数据库资源的共享和优 化
多媒体信息检索 技术
信息检索技术：包 括文本检索、图像 检索、音频检索等
关键词或词组为基础的数据库检索(I)
精简搜索结果的方法3：直接输入搜索字段
查询人insulin基因的RefSeq序列
自动将俗名转换为学名
精简搜索结果的方法4：组合多次搜索结果
查询人insulin基因的RefSeq序列
使用Clipboard临时收集多条序列
永久保存收集的序列需要注册，然后Send to Collections
生物信息学
检索须知（1）
连接词 AND, OR, NOT（Boolean operators）
rice AND enzyme (AND为缺省值，可略去)
rice AND enzyme NOT kinase retrotransposon OR retroelement
注意事项：
1、AND, OR, NOT must be entered in UPPERCASE 2、Boolean operators are processed in a left-to-right sequence 3、The order can be changed by enclosing individual concepts in parentheses (processed first)
[Feature Key]: promoter, mRNA, CDS, exon, intron, polyA_signal CDS
ORIGIN 1 ggtacattat atattctgtt tggaatatga tcaggcctag tgggaactgc tttaagttta 61 cttattcgag ctgagttagg acaacctggg gccctattag gggatgatca attatataat 121 gttattgtta cagcacacgc ttttgtaata atttttttct tagttatacc tataatgatc 第四章讲述使用序列进行检索
华中农业大学《生物信息学》讲义
生物信息学王石平(华中农业大学生命科学技术学院)2005.2.23211.69.135.104/bio-informatics.files/bio-infor.htm /Embnetut/Gcg/index.htm一、数据库1．核苷酸数据库GenBank 、EMBL 、DDBJ （在使用方法和连接的数据库上有差异，但数据量相同。
） 注：氨基酸序列是非试验来源，为推倒的结果。
使用时要谨慎！！！！）（1）GenBank（NCBI）数据解释。
/注：Display 中选FASTA 形式，显示原始的核苷酸数据，便于复制。
每条序列的3种编号（identifier）无意义）定义（描述） 版本 X.Y 1.位点名（基本2.注册号 3.Geninforidentifier（GI 号） 6位（X12345）或8位数字（XY123456）；例外：自编号（一般为基因组序列）物种类型一般与Accession NO.相同（今6位型：属＋种＋X12345 8位型：与AC 相同10位数：早期8位数：现注：NID(Nucleotide ID） 1999.12取消，改用序列的数据可以更改，GI 号、NID 号变化，但AC 号不变。
GI 号。
Coding sequence 谨慎使用！！！！ 最后一条Reference 序列提交者的文章为。
可以知道这一基因的研究历史，便于研究。
（2）dbESTEST来源于mRNA－基因片度（300-400bp，数据长度足以分析编码的产物）或者全基因（已知）－5’端或3’端的cDNA序列（EST）－300-400bp single-pass sequence （可能有误，如果要求<0.1%的错误率，需要测序8-10次）－GenBank中71%以上的是EST序列。
/dbEST/index.html（3）UniGene来源于同一基因的非重复EST，组成基因序列群（contig）注：不同实验室各自采用poly（T）15法和随机引物合成的cDNA（不完整），不同的cDNA的加工、拼接，形成重叠群（Contig）/UniGene/（4）dbSTS （sequence tagged sites）a.短序列（200-500bp）b.已完成染色体上的定位c.可以与电子PCR相连用/dbSTS/index.html（5）dbGSS （genome survey sequence）a.基因组短序列b. cosmid、BAC、YAC外源插入片断末端序列c. Alu PCR 序列/dbGSS/index.html（6）HTG （high-throughput genome sequence）尚未完成测序的重叠群（>2kb）更新快！！！/HTGS/（7）dbSNP每100-300bp有一个SNP/SNP/（8）EMBL/embl/（9）DDBJhttp://www.ddbj.nig.ac.jp/（10）EPD （Eukaryotic Promoter Database）启动子数据库http://www.genome.jp/dbget/dbget2.html2．蛋白质数据库（1）SWISS-PROT/sprot/有详细的注释序列；与44个数据库相互参照（cross-reference）(2)TrEMBL (translation of EMBL)(3)PIR (Promoter information resource)/pir/表明了结构域（4）PRF （Promoter research foundation）http://www4.prf.or.jp/（5）PDBSTR （Re-organized Protein data Bank）/sprot/prosite.html蛋白质的二级结构、α-碳位置（6）Prosite蛋白质家族、结构域/prosite/3．结构数据库（1）PDB (Protein Data Bank)/pdb/(2) NDB (Nucleic Acid Database)/NDB/ndb.html(3)DNA-bind Protein database/NDB/structure-finder/protein/index.html（4）swiss-3D IMAGEhttp://www.expasy.ch/sw3d/4．酶和代谢数据库（1）KEGG （Kyoto Eneyclopedin of genes & genemes）http://www.genome.ad.jp/kegg/(2)PKR (Protein Kinase Resource)/kinases5．文献数据库（1）PubMed/PubMed/（2）OMIM/Omim（3）Agricola/农业相关的文献6．提交数据GenBankBankIt提交 网上直接提交，立即得到临时编号（1周内提供Aceesion No.）SequIn提交 下载软件填写表格，自动确定CDS、ORF和查找重复序列、查载体序列用Update功能修改二、检索数据库的方法1、用关键词或词组进行的数据库检索 Text-based database searching2、用和甘肃或蛋白质序列进行的数据库检索 Sequence-based database searching关键词：名词；描述性词、词组；Accession number体系：Entrz；Sequence retrieval system (SRS)；Integrated database retrieval system (DBGET) 检索须知1、连接词：AND OR NOT用引号将两个词组成一个词组“disease resistance”表示必须两个词先后顺序连续出现disease resistance 表示默认AND2、wild card “*”放在单词后使检索范围扩大，但是专一性降低Wan*=所有以Wan开头的单词 enzyme*=enzyme + enzymes 单复数同（1）Entrz（NCBI）优点：三种检索体系中最容易操作的； 缺点：检索范围有限8大类29个与Entrz体系相连的数据库1、Nucleiotide sequence database(6)GenBank; SNP; Gene; Homologene; UniSTS; ProSet2、Protein sequence database(1)Proteins3、Structure database(4)Structure; PubChem; Compound; 3D-Domain; CDD4、Taxonomy database(1)Taxonomy5、Genome database(2)Genomes; Genome Project6、Expression database(4)UniGene; GEO Profiles; GEO database;GENSAT注：数据库来源于mRNA－cDNA－protein（更确切）7、Literature database(7)PubMed（文摘）; PubMed central（全文）; Books; OMIM; Journals; NLM catalog; MeSH8、OthersPubChem substance; Cancer chromosome; PubChem BioAssay; SiteSearch检索方法：a、数据库间的检索 b、选择数据库 （可以限定检索内容和时间范围）（2）SRS (Sequence Retrieval System)/ 有不同的版本，可以下载。
生物信息学习题集
生物信息学课堂操作练习一、生物信息学科的发展和研究内容通过下列internet上的自教课程，初步了解不同的数据库和分析工具/2can/Education二、生物数据库1. 熟悉各种数据库。
2. 重点了解GenBank和SWISS-PROT所包含的各种功能和适用范围。
三、关键词或词组为基础的数据库检索1. 熟练掌握Entrez检索体系。
2. 查找与水稻抗病基因Xa21有关的资料(1) 由多少碱基构成？编码多少个氨基酸？(2) exon和intron的位置？(3) 是否有3－D structure数据？1) 由多少碱基构成？编码多少个氨基酸?4623b.p., 1025A.a.;2) exon和intron的位置?Exon: 24~2700,3543~3943 intron: remaining;3) 是否有3－D structure数据?没有.3. 查找C. elegans基因组的资料。
(1) chromosome I的测序是否已完成？(2) 已知的chromosome I的序列有多少碱基？序列发表在哪份杂志上？期号和页码？1) chromosome I的测序是否已完成?完成.2) 已知的chromosome I的序列有多少碱基? 序列发表在哪份杂志上? 期号和页码? 15.0724Mb.p.(15072421b.p.), Science 1999 Jan 1;283(5398):35.4. 查看人类基因组第1染色体上基因的分布。
/mapview/maps.cgi?ORG=hum&MAPS=ideogr,est,loc&LINKS= ON&VERBOSE=ON&CHR=15. 查看Arabidopsis的系谱树，以及Arabidopsis第1染色体上的序列。
比较Arabidopsis基因组的资料提供形式与人类基因组有什么不同(/Taxonomy/Browser/wwwtax.cgi?id=3701,/mapview/maps.cgi?taxid=3702&chr=1)貌似没什么区别……比较Arabidopsis基因组的资料提供形式与人类基因组有什么不同。
3.华中农业大学生物信息学关键词或词组为基础的数据库检索
� Literature, Bibliography and Reference databases � Nucleotide sequence databases � Uniprot Universal Protein Resource � Other protein sequence databases � Deprecated Protein Databases � Nucleotide related databases � Protein function databases � Protein structure databases � Enzymes, reactions and metabolic pathway databases
关键词
检索须知（ 1） � 连接词 AND, OR, NOT rice AND enzyme rice AND enzyme NOT kinase retrotransposon OR retroelement � 用引号将两个单词组成一个词组 ” “disease resistance resistance” disease resistance = disease AND resistance
� 检索方法（1） 在DBGET主页（默认选择所有数据库）或 选择数据库后输入关键词 查看检索到的信息目录
� 检索方法（2） 在DBGET主页选择并点击一个数据库 在选择的数据库网页输入关键词检索 查看检索到的信息目录
查看信息详细内容 查看信息详细内容
不能总是得到你所需要的信息
� 关键词的使用 retrotransposon transposon retroretro-transposon
检索须知（ 2） “*”放在单词后使检索范围扩大， � wild card card“ 但专一性降低 � Wan * = 所有以 Wan 开头的单词 Wan* � enzyme * = enzyme + enzymes enzyme*
文献检索的方法
文献检索的方法
文献检索的方法是科研工作者在进行学术研究时常用的一种手段，它可以帮助研究者快速、准确地找到相关领域的已有研究成果。
在进行文献检索时，研究者可以采取以下几种方法来避免使用标题进行检索：
1. 使用关键词检索：研究者可以根据自己的研究兴趣和需求，选择与研究主题相关的关键词进行检索。
关键词可以是与研究主题相关的术语、概念或研究方法等。
2. 使用主题词进行检索：主题词是在文献数据库中用来描述文章主题的特定词汇。
研究者可以通过查找相关文献数据库的主题词索引，选择与研究主题相关的主题词进行检索。
3. 使用引文检索：引文检索是指通过查找已有文献中所引用的其他文献来找到相关研究成果的方法。
研究者可以先找到几篇已有研究成果，然后查找这些文献中所引用的其他文献，以此找到更多相关研究成果。
4. 使用专利检索：对于某些专业领域的研究，研究者还可以通过专利数据库进行检索，以了解相关技术和研究成果的最新进展。
需要注意的是，在进行文献检索时，研究者应该尽量避免使用与标题相同的文字，以免影响检索结果的准确性。
可以通过修改或精确化关键词、使用同义词或近义词等方式来避免这种情况发生。
此外，选择合适的文献数据库和检索工具也是进行文
献检索的重要环节，要根据自己的需求和研究主题选择合适的文献检索方法和工具。
文献检索的检索词
文献检索的检索词
1. 关键词检索：根据文献内容的主题和关键词进行检索。
通常是通过输入相关的关键词来获取相关的文献信息。
2. 作者检索：可根据文献的作者进行检索。
3. 出版物检索：可根据文献的出版物名称或期刊名称进行检索。
4. 主题分类号检索：可根据文献主题分类号进行检索。
5. 摘要检索：可根据文献的摘要信息进行检索。
6. 全文检索：可根据文献的全文信息进行检索。
7. 时间范围检索：可根据文献发表的时间范围进行检索。
8. 语种检索：可根据文献的语种进行检索。
9. 标题检索：可根据文献的标题进行检索。
10. 数据库检索：可根据文献所在的数据库进行检索。
- 1 -。
中文文献检索的常用资源
中文文献检索的常用资源中文文献检索是进行科研工作和学术论文撰写的必要工作。
以下是常用的中文文献检索资源。
1. 中国知网中国知网是国内最大的数字化学术资源库之一，包含文献、期刊、博硕士论文、会议论文等多种类型的学术资源。
其中，文献检索是中国知网的一个重要功能，用户可通过关键词、作者、文献类型等多种方式检索到所需文献。
2. CNKI学术搜索CNKI学术搜索是中国知网旗下的搜索引擎，提供包括文献检索、综合搜索、知识图谱等多种功能。
该搜索引擎集成了国内外各大知名数据库的文献资源，用户可通过关键词、作者、机构等多种方式检索到所需文献。
3. 万方数据库万方数据库是国内知名的学术文献数据库之一，涵盖了学术期刊、学位论文、会议论文、报纸、图书等多种类型的学术资源。
用户可通过关键词、作者、机构等多种方式检索到所需文献。
4. 维普资讯维普资讯是中国知网旗下的另一个学术文献数据库，涵盖了学术期刊、学位论文、会议论文、报纸、图书等多种类型的学术资源。
用户可通过关键词、作者、机构等多种方式检索到所需文献。
5. 中文科技期刊数据库中文科技期刊数据库是由中国科学技术信息研究所建立的一个学术期刊数据库，涵盖了自然科学、工程技术、农业科学、医药卫生、社会科学等多个领域。
用户可通过关键词、期刊、分类等多种方式检索到所需文献。
6. 中国国家图书馆中国国家图书馆是国家级图书馆，拥有着丰富的中文文献资源。
用户可通过图书馆的在线检索系统，检索到所需的中文文献资源。
以上是常用的中文文献检索资源，其中中国知网和CNKI学术搜索是最为常用的资源。
在使用这些资源时，用户需要注意选择合适的检索方式和关键词，以获得更准确的检索结果。
同时，用户还需要注意文献的来源和质量，以保证所引用的文献资源的可信度和权威性。
文献检索名词解释
文献检索名词解释
文献检索名词解释
1.文献检索
文献检索是指在数据库和信息库中搜索特定信息的过程，包括检索文献来源、文献类型、关键词和主题等。
文献检索技术是建立在信息学基础上的，包括信息检索技术、数据库技术和智能化技术等，用于检索学术文献、信息资料等。
2.关键词
关键词是指检索文献时重要的概念性单词，也叫检索词或搜索词，可以帮助搜索数据库中的文献，关键词主要是从文献的主题和内容上抽取的，它通常代表了文献的主题和内容。
3.数据库
数据库是一种以计算机的技术手段，按照数据结构和数据定义的管理方法，对数据进行有组织的存储、管理、检索、访问和使用的系统。
许多文献检索中所使用的数据库，都是由不同的研究机构或者学术机构开发的，它们应用了自己的体系结构、检索语言、检索限定符等等，以满足用户的检索需求。
4.检索语言
检索语言是指检索特定文献信息时使用的特殊语言，它以可识别的措辞组织检索词和检索条件，帮助用户在数据库中完成检索。
常见的检索语言包括Boolean检索语言和拼音检索语言等。
5.检索限定符
检索限定符是一种特殊的检索方法，可以用在某个特定的信息数据库中。
它通过规定检索条件，把检索范围限定在特定的范围内，从而节省检索时间，提高检索效率。
常见的检索限定符有关键词、发表日期、作者、文献类型等。
生物信息学 教学大纲
生物信息学Bioinformatics40学时（理论课含实践）2学分一、课程性质、地位和任务生物信息学是生命科学领域和信息科学领域的应用型交叉学科，是一门新兴的交叉学科，是现代生物学研究的重要工具。
本课程的主要目的是使学生掌握利用因特网上的各种数据库和分析工具解释生命活动现象的基本理论和方法。
本门课程的开设是为了使学生了解目前生物信息学学科的研究内容和发展方向，培养学生具有生物信息学方面的理论基础和基本技能，并且能够运用所掌握的生物信息学理论、方法和技术初步解决科研和实际工作中生物信息的存储、检索、分析和利用的问题。
本课程是生命科学学类本科生的专业课，可供生物科学类、生物技术类、生物工程类本科生及研究生学习。
其先修课程主要有：遗传学、分子生物学、生物化学等。
二、课程教学基本要求1．以关键词或词组为基础的数据检索的方法和基本原理；2．以核酸和氨基酸序列为基础的数据检索分析的方法和基本原理；3．核酸和氨基酸序列分析、结构预测和功能分析的方法和基本原理；4．农业类生物数据库的利用。
三、课程教学大纲与学时分配第一章生物信息学学科的发展和研究内容（2学时）本章重点：理解和掌握生物信息学的发展简况和研究内容本章难点：生物信息学的研究内容1. 生物信息学学科发展简况（0.5学时）2. 生物信息学研究内容（0.5学时）3. 本课程主要内容（1学时）第二章生物数据库（8学时）本章重点：理解和掌握各类数据库的基本内容和检索方法。
本章难点：各种生物数据库包含数据的种类和检索。
1. 核苷酸数据库（2.5学时）2. 蛋白质数据库（2学时）3. 结构数据库（1学时）4. 酶和代谢数据库（1.5学时）5. 文献数据库（0.5学时）6. 向数据库提交、修改核苷酸和蛋白质序列（0.5学时）第三章关键词或词组为基础的数据库检索（4学时）本章重点：理解和掌握以关键词为基础的数据检索的基本方法和原理。
本章难点：以关键词为基础的数据检索的基本方法和原理。
第三章 关键词和词组为基础的数据库检索
第三章关键词和词组为基础的数据库检索随着大量生物学实验数据的积累，众多的生物学数据库也相继出现，它们各自按照一定的标准收集和处理生物学实验数据，并提供相关的数据查询、处理等服务。
如何从浩瀚的数据库中获取有用信息，怎样处理提取的数据，进而从中获得与生物结构、功能相关的信息成为科学工作者面临的一个急待解决的问题。
用户想要有效、迅速的获取生物信息，首先必须对因特网上的生物信息资源相当了解。
我们在上一章中已经详细讲述了重要的生物学一级和二级数据库。
在正确选择了可能包含要查询信息的数据库后，我们就要选用合适的检索工具对其进行检索。
在生物信息数据库发展的同时，各数据库开发和维护单位也在同时进行高效率的数据库检索体统的研发。
检索体系可分为两大类：以关键词或词组为基础进行检索和以核苷酸或蛋白质序列为基础进行检索。
前者的代表是NCBI开发的Entrez 系统和EBI开发的SRS系统，而后者的代表则是NCBI的BLAST和EBI的FASTA。
3.1 Entrez检索系统Entrez 是NCBI提供的以关键词和词组为基础的数据库检索系统。
与Entrez 体系相连的数据库有8大类29个，其包括文献数据库如Pubmed、OMIM、Books 等；核苷酸序列数据库如Genbank、Gene、SNP、UniSTS等；蛋白质序列数据库如Proteins等；结构数据库如Struture、3D Domains等；生物分类数据库如Taxonomy等；基因组数据库如Genome、Genome Project等；表达数据库如UniGene、GEO profiles等；以及其他数据库如PubChem Substance、Cancer Chromosomes等。
所有的数据库既可独立检索，也可同时检索，数据库之间建有超级链接，可直接进行交互访问使用。
Entrez提供了方便实用的检索服务，所有操作都可以在网络浏览器上完成。
用户可以利用Entrez界面上提供的限制条件(Limits)、索引(Index)、检索历史(History)和剪贴板(Clipboard)等功能来实现复杂的检索查询工作。
核苷酸和蛋白质为基础的数据库检索1
（2）Global alignment 和 local alignment
Query Subject Global alignment: 两条完整的序列相比较 Query Subject Local alignment: 两条序列中相似程度最高的部分 相比较 Query Subject
（3）Gapped alignment 和 ungapped alignment Query Subject Gapped alignment: 为达到最佳 alignment，序列中加入空位 Query Subject Query Subject Ungapped alignment：相比较序列的核苷酸或氨基酸序列连续 Query Subject
大致关系： BLOSUM80 <-> PAM1 BLOSUM62 <-> PAM120 BLOSUM45 <-> PAM250
BLAST默认scoring matrix
2、空位（间隔）罚分（gap penalty） 基因进化过程中产生突变 插入 Indel
原始序列 序列1 序列2 A A A T T T G G G T C G G T A A G
3、对位排列的方法
点阵分析（Dot-matrix） 动态规划（Dynamic programming）
词或K串方法（BLAST, FASTA）
BLAST algorithm
(a) (b)
(c)
词或K串方法（BLAST, FASTA）
生物信息学
第四章
核苷酸和蛋白质序列为 基础的数据库检索(II)
数据库中半数以上的序列至少带有一个LCR
Sequence alignment 时应避免 LCR 相互配对得分 BLAST 用 Filter 功能避免比较 LCR 在比对结果的query序列中用小写字母或x和n （分别代表氨基酸和核苷酸）代表 LCR
关于主题词检索的说法
关于主题词检索的说法
主题词检索是一种信息检索的方法，用于查找文献、图书或其他信息资源中与特定主题相关的内容。
这种检索方法旨在提高检索的准确性和效率，使用户能够更快速地找到与其兴趣相关的信息。
以下是关于主题词检索的一些常见说法和相关概念：
主题词：主题词是描述文献内容主题的关键词或短语，通常由专业的主题标引员分配给文献。
使用主题词可以帮助规范和统一文献检索。
主题词标引：主题词标引是由专业人员根据文献的内容为其分配适当的主题词。
这有助于构建文献数据库中的标引信息，提高检索的精准度。
索引词汇表：文献数据库通常会建立一个索引词汇表，其中包含了用于主题标引的主题词。
用户可以通过查看这个汇总表来了解可用的主题词。
主题词表达式：主题词表达式是使用主题词的特定方式，例如，通过使用布尔运算符（AND、OR、NOT）来组合不同的主题词，以细化或扩展检索的范围。
主题词检索工具：一些数据库和检索系统提供了专门的主题词检索工具，使用户能够直接在主题词词汇表中选择并使用主题词进行检索。
全文检索vs.主题词检索：主题词检索与全文检索相对。
全文检
索是根据文档的全部内容进行检索，而主题词检索则是基于预先定义的主题词表进行的。
主题词检索的优势在于它可以提供更准确、专业化的检索结果，因为主题词通常是经过专业标引员或专家认可的。
它有助于避免一些词语的歧义性，提高检索的精确性。
然而，对于一般用户来说，全文检索也是一种直观、灵活且广泛使用的检索方式。
关键词和词组为基础的数据库检索
第三章关键词和词组为基础的数据库检索随着大量生物学实验数据的积累，众多的生物学数据库也相继出现，它们各自按照一定的标准收集和处理生物学实验数据，并提供相关的数据查询、处理等服务。
如何从浩瀚的数据库中获取有用信息，怎样处理提取的数据，进而从中获得与生物结构、功能相关的信息成为科学工作者面临的一个急待解决的问题。
用户想要有效、迅速的获取生物信息，首先必须对因特网上的生物信息资源相当了解。
我们在上一章中已经详细讲述了重要的生物学一级和二级数据库。
在正确选择了可能包含要查询信息的数据库后，我们就要选用合适的检索工具对其进行检索。
在生物信息数据库发展的同时，各数据库开发和维护单位也在同时进行高效率的数据库检索体统的研发。
检索体系可分为两大类：以关键词或词组为基础进行检索和以核苷酸或蛋白质序列为基础进行检索。
前者的代表是NCBI开发的Entrez系统和EBI开发的SRS系统，而后者的代表则是NCB I的BLA ST和EB I的FAS TA。
3.1 Entrez检索系统Entrez是NCBI提供的以关键词和词组为基础的数据库检索系统。
与Entrez体系相连的数据库有8大类29个，其包括文献数据库如Pubmed、OMIM、Books等；核苷酸序列数据库如Genbank、Gene、SNP、UniSTS等；蛋白质序列数据库如Protein s等；结构数据库如Stru tu re、3D Domain s等；生物分类数据库如Taxonomy等；基因组数据库如Geno me、Genome Projec t等；表达数据库如UniGen e、GEO profil es等；以及其他数据库如PubChemSubsta nce、Cancer Chromo somes等。
数据库检索步骤与技巧
检索步骤-1
获取检索课题 分析课题 初步构建检索式
初步设计检索词（注意使用词的扩展、主题词） 初步设计检索词（注意使用词的扩展、主题词） 初步确定检索入口（检索项） 初步确定检索入口（检索项）
检索步骤-2
初步检索操作
限定检索范围（扩展检索条件、检索控制条件） 限定检索范围（扩展检索条件、检索控制条件） 选择检索入口（检索项） 选择检索入口（检索项） 输入检索词 点击检索， 点击检索，获取检索结果
结果分析：阅读分析筛选。 结果分析：阅读分析筛选。 结果处理：下载相关的书目题录信息或下载全文。 结果处理：下载相关的书目题录信息或下载全文。
对初步检索结果分析 调整检索式
调整检索词（注意使用词的扩展、主题词） 调整检索词（注意使用词的扩展、主题词） 调整检索入口（检索项） 调整检索入口（：
限定检索范围（扩展检索条件、检索控制条件） 限定检索范围（扩展检索条件、检索控制条件） 选择检索入口（检索项） 选择检索入口（检索项） 输入检索词 点击检索（注意使用二次检索 在结果中检索、 二次检索、 点击检索（注意使用二次检索、在结果中检索、在结果 中排除等）， ），获取检索结果 中排除等），获取检索结果 进一步限定检索范围，特别是学科、行业范围。（可选） 。（可选 进一步限定检索范围，特别是学科、行业范围。（可选）
信息检索考试大一下知识点
信息检索考试大一下知识点信息检索是指从大量的信息中快速找到满足特定需求的信息过程。
在大一下学期的信息检索考试中，通常会涉及以下几个知识点：一、信息检索基础概念1. 信息检索的定义和目的信息检索是指通过使用计算机技术，在海量信息中寻找到与用户需求相匹配的信息。
其目的是快速、准确地获取到用户所需的信息。
2. 检索模型和流程信息检索基于检索模型，常见的模型包括布尔模型、向量空间模型和概率模型。
检索流程一般包括问题建模、索引构建、查询处理和结果排序等步骤。
二、关键词检索1. 关键词的选择与组合在进行信息检索时，关键词的选择和组合非常重要。
关键词应该准确描述用户需求，并且能够尽可能覆盖相关领域的信息。
2. 布尔查询与逻辑运算符布尔查询是一种基础的检索方式，通过使用逻辑运算符（AND、OR、NOT）对关键词进行组合，从而获得符合用户需求的信息。
三、索引构建与检索技术1. 逆向索引逆向索引是一种常用的索引结构，它通过将文档中的每个单词与包含该单词的文档进行关联，实现了关键词到文档的快速定位。
2. 向量空间模型向量空间模型将文档和查询都表示为向量，在向量空间中进行计算，通过计算文档与查询之间的相似度来判断文档的相关性。
3. 布尔模型的实现与优化布尔模型的实现与优化涉及到倒排索引的构建与压缩、布尔运算的优化算法等方面的技术。
四、评价与改进1. 检索结果的评价对于检索系统的性能评价，一般使用准确率、召回率、F值等指标来衡量检索的有效性和完整性。
2. 改进方法与技术为了提升检索系统的性能，可以采用词干提取、查询扩展、排名算法优化等方式进行改进。
五、实际应用与发展趋势1. 商业搜索引擎与个性化推荐商业搜索引擎通过不断改进和优化信息检索技术，提供高效准确的搜索服务。
个性化推荐则基于用户的兴趣和行为，向用户推荐符合其需求的信息。
2. 大数据与信息检索随着大数据时代的到来，信息检索面临着处理海量数据的挑战。
如何有效地利用大数据技术来进行信息检索是当前的研究热点之一。
检索主题词
检索主题词主题词检索是一种在图书馆和数据库中常用的检索方法，它使用特定的词汇或短语来查找相关主题的检索方法。
通过使用主题词检索，可以找到与所需主题相关的图书、期刊文章、研究报告和其他文献。
以下是主题词检索的一般步骤：1.明确检索需求：在进行主题词检索之前，需要明确自己的检索需求，例如要查找的主题、相关领域、文献类型、时间范围等。
2.选择主题词：在明确检索需求之后，需要选择相应的主题词。
主题词应当具体、明确、准确，可以查阅相关主题词表或根据文献的标题、关键词等自行选择。
3.使用逻辑运算符：在进行主题词检索时，可以使用逻辑运算符（如AND、OR、NOT）来组合不同的主题词，以获取更精确的检索结果。
4.使用括号：当需要组合多个主题词时，可以使用括号来明确优先级。
5.使用截断符号：当主题词比较长或不确定时，可以使用截断符号（如*）来进行模糊检索。
6.加入限定条件：在进行主题词检索时，可以加入限定条件，如时间范围、语言、文献类型等，以缩小检索范围。
7.评估检索结果：在获取检索结果之后，需要对结果进行评估和筛选，以确保结果与检索需求一致。
关于主题词检索的注意事项：1.理解主题词的含义：在选择主题词时，需要理解主题词的含义和相关概念，以确保所选主题词和检索需求一致。
2.避免使用一般性词汇：一些一般性的词汇（如"the"、"a"、"of"等）在主题词检索中没有意义，需要避免使用。
3.考虑多种表达方式：同一个主题可以有不同的表达方式，需要考虑多种表达方式，并尝试将其纳入到检索中。
4.注意词序的影响：在使用多个主题词进行检索时，主题词的顺序可能会影响检索结果，需要根据实际需求合理选择词序。
5.尝试使用同义词：同一个主题可以有不同的同义词，需要尝试使用同义词来增加检索结果的覆盖范围。
6.尝试使用关键词：除了主题词之外，文献的标题、摘要、关键词等也可以作为检索词来使用，可以扩大检索结果的覆盖范围。
情报检索方法
情报检索方法引言：在当今信息爆炸的时代，获取并处理大量的信息变得至关重要。
情报检索方法是指通过各种手段和技术来寻找、获取和利用信息的过程。
本文将介绍几种常见的情报检索方法，包括关键词检索、目录检索、索引检索和知识图谱检索。
一、关键词检索关键词检索是最常见也是最简单的情报检索方法之一。
它通过输入与所需信息相关的关键词，从大量的文献、论文、报告和资料中筛选出相关的信息。
关键词检索可以在搜索引擎、图书馆数据库、电子期刊等各种平台上进行。
为了提高检索的准确性和效率，可以使用布尔运算符来组合多个关键词。
二、目录检索目录检索是一种按照主题和类别组织信息的方法。
在目录检索中，信息被归类到不同的主题目录或分类目录中，用户可以根据自己的需求选择相应的目录进行检索。
目录检索通常应用于图书馆和文献数据库中，其中最著名的就是美国国会图书馆的《美国图书馆分类法》和美国图书馆协会的《图书馆参考分类法》。
三、索引检索索引检索是一种通过索引词来检索信息的方法。
索引词是从信息中提取出来的关键词或短语，用于描述信息的内容和特征。
索引词通常在文献、报告、期刊等信息资源的索引部分进行标注。
通过查找索引词，用户可以找到与自己需求相关的信息。
索引检索常用于学术期刊和专利数据库等领域。
四、知识图谱检索知识图谱检索是一种基于图谱结构的信息检索方法。
知识图谱是一种用于描述和组织知识的图形模型，其中包含了大量的实体、属性和关系。
在知识图谱中，实体可以是人、地点、事件等，属性可以是实体的特征或属性，关系可以是实体之间的联系。
通过利用知识图谱的结构和语义信息，可以进行更精确和准确的信息检索。
总结：情报检索方法是帮助人们获取和利用信息的重要工具。
本文介绍了几种常见的情报检索方法，包括关键词检索、目录检索、索引检索和知识图谱检索。
每种方法都有其特点和适用范围，用户可以根据自己的需求选择合适的方法进行信息检索。
在进行情报检索时，我们应该选择合适的平台和工具，并合理利用各种技术手段，以提高检索的准确性和效率。
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注意：关键词和字段名（field）均不区分大小写
如何定义查询范围？
FEATURES source Location/Qualifiers 1..646 /organism="Dicathais orbita" /organelle="mitochondrion" gene_in_mitochondrion[Properties] /mol_type="mRNA" /db_xref="taxon:69583" /clone="20006E09" /note="mitochondrial and ribosomal sequences produced by suppressive subtractive hybridization" <1..>646 COXI[Gene Name] /gene="COXI" /codon_start=1 /transl_table=5 /product="cytochrome oxidase subunit I" /protein_id="ACT34372.1" /db_xref="GI:253740054" /translation="GTLYILFGMWSGLVGTALSLLIRAELGQPGALLGDDQLYNVIVT AHAFVMIFFLVMPMMIGGFGNWLVPLMLGAPDMAFPRLNNMSFWLLPPALLLLLSSAA
Aim: Find Drosophila population studies published in the Journal of Molecular Evolution
j mol evol[JOUR] AND drosophila[ORGN] Search Field Descriptions for Sequence Database
关键词或词组为基础的数据库检索
关键词
名词、描述性词、词组
序列注册号 (Accession number)
最准确可靠
NCBI Entrez
检索体系
Sequence Retrieval System (SRS)
Integrated database retrieval system (DBGET)
Trends in Biotechnology 1998, 16 (supplement 1):3-5.
关键词 [查询范围]: insulin [title] human [organism]
如何定义查询范围？
任意搜索范围：Xa21[All Fields]
1000:2000[Sequence Length] biomol_genomic[Properties] biomol_mrna: mRNA biomol crna: cRNA [Publication Date]： 记录公开日期
检索须知（1）
连接词 AND, OR, NOT（Boolean operators）
rice AND enzyme (AND为缺省值，可略去)
rice AND enzyme NOT kinase retrotransposon OR retroelement
注意事项：
1、AND, OR, NOT must be entered in UPPERCASE 2、Boolean operators are processed in a left-to-right sequence 3、The order can be changed by enclosing individual concepts in parentheses (processed first)
第三章
关键词或词组为基础的 数据库检索(II)
文献数据库Pubmed的搜索 /PubMed/ 美国国家医学图书馆的数据库
数据来源
MEDLINE：已经规范处理的数据，已标注MeSH Terms，记录标有[pubmed-indexed for medline]
精简搜索结果的方法3：直接输入搜索字段
查询人insulin基因的RefSeq序列
自动将俗名转换为学名
精简搜索结果的方法4：组合多次搜索结果
查询人insulin基因的RefSeq序列
使用Clipboard临时收集多条序列
永久保存收集的序列需要注册，然后Send to Collections
生物信息学
检索到的信息目录，每一条信息 与其它数据库的相关信息链接
查看信息内容
序列数据库的搜索——精简搜索结果
查询insulin基因的序列
不是想要的结果！如何精简？
精简搜索结果的方法1：使用Limits
精简搜索结果的方法2：使用Advanced search
查询人（human）的insulin基因的序列
16S rRNA Nucleotide “16S rRNA” ~380000 sequences ~3300000 sequences
exact match
wild card, *, 放在单词后使检索范围扩大，但 专一性降低 pseudopod* =pseudopod OR pseudopodia OR pseudopodium 表示范围, :, 连接前后关键词，限定范围
Entrez可对6大类40个数据库进行检索
Nucleic Acids Research 2013, 41:D8-D20
Entrez可对6大类40个数据库进行检索
针对基因组已测序完成的物种
针对17个广泛研究的模式生物
针对GenBank中具有大于7万条EST的物种
Prokaryotic, chloroplast, mitochondrial, virus, protist, plant
精简搜索结果
不同数据库的Search fields不同，详见Limits/Advanced选项！
Aim: Find all human nucleotide sequences with the poly(A) signal.
"polyA_signal“[FKEY] AND human[ORGN]
使用MeSH词汇能获得更加全面、准确的结果
精简PubMed搜索结果的方法：使用Advanced
PubMed数据库的搜索
1
2
"huazhong agricultural university"[Affiliation]
精简PubMed搜索结果的方法：组合多个搜索字段
Watson J [ 1953 [publication date] nature [journal]
生物信息学
第三章
关键词或词组为基础的 数据库检索(I)
检索数据库的方法
用关键词或词组进行数据库检索
(Text-based database searching)
Gene name Author Accession number …
Database
用核苷酸或蛋白质序列进行数据库检索
(Sequence-based database searching)
Aim: Find all human protein sequences with lengths between 50 and 60 amino acids that were entered into the database during 1999.
human[ORGN] AND 50[SLEN]:60[SLEN] AND 1999[MDAT]
[Title]
gbdiv_pln[Properties]
[Modification Date]
LOCUS DQ176424 1980 bp DNA linear PLN 12-MAR-2006 DEFINITION Oryza sativa (indica cultivar-group) pathogen-induced defenseresponsive protein 8 (DR8) gene, complete cds. ACCESSION DQ176424 [Accession] [GI] VERSION DQ176424.1 GI:73918052 KEYWORDS HTG. [Keyword]: EST GSS HTG HTC TPA TSA SOURCE Oryza sativa Indica Group [Organism] ORGANISM Oryza sativa Indica Group Eukaryota; Viridiplantae; Streptophyta; Embryophyta;Tracheophyta; Spermatophyta; Magnoliophyta; Liliopsida; Poales; Poaceae; BEP clade; Ehrhartoideae; Oryzeae; Oryza. [Author] REFERENCE 1 (bases 1 to 1980) AUTHORS Wang,G., Ding,X., Yuan,M., Qiu,D., Li,X., Xu,C. and Wang,S. TITLE Dual function of rice OsDR8 gene in disease resistance and thiamine accumulation [Journal] JOURNAL Plant Mol. Biol. 60 (3), 437-449 (2006) PUBMED 16514565
rice AND microarray OR expression profile PubMed rice AND (microarray OR expression profile) 504 records >27000 records