主要观点总结
本文介绍了PubTator 3.0这一生物医学文献资源挖掘网站工具，使用最先进的人工智能技术为蛋白质、遗传变异、疾病和化学品等关键概念提供语义和关系搜索。文章详细描述了PubTator 3.0的主要功能、特点、结果及局限性。
关键观点总结
关键观点1: PubTator 3.0是中南大学课题组运营的生物医学文献资源挖掘工具。
该工具利用人工智能技术进行语义和关系搜索，涵盖超过3600万篇PubMed摘要和600万篇全文文章。
关键观点2: PubTator 3.0提供全面的功能和工具，如问答集成ChatGPT（GPT-4）以提高响应的真实性和可验证性，支持其他文本挖掘任务，并优先提供包含候选基因、基因-表型关联以及疾病共病的相关文献。
此外，它还支持程序化访问和其他数据格式。
关键观点3: PubTator 3.0使用AIONER模型进行实体识别，使用BioREx模型进行关系抽取，数据存储使用MongoDB，并通过Solr进行索引以便搜索。
其检索质量在对比PubMed和Google Scholar的实体对查询的信息检索中表现出较高的准确性。
关键观点4: PubTator 3.0具有局限性，如实体和关系抽取的局限性、自动化标注的准确性以及全文支持不足等。
未来可以进一步完善这些方面，如扩展至全文文献处理，提高处理的全面性。
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/ 医见生信 / ABOUT US ⌈ 医见生信 ⌋ 是中南大学 “ 医学遗传与生物信息课题组 ” 运营的公众号，课题组利用生物信息、深度学习等方法开发精准解读基因变异、鉴定候选基因的新工具、新平台及数据库，并应用到 孤独症、帕金森病为代表的神经精神类疾病， 探究疾病发生发展的本质规律及发病机制，为其精准防控和诊疗提供科学依据。在医见生信， 我们每周都会分享 组会论文 、 生信技术 或生信心得，您可以订阅任何您感兴趣的合集。此外， 您还可以订阅我们团队已发表的 代表性论文 ，以及我们开发的整合疾病表型数据与遗传信息的 分析工具和数据库 。本课题组长期 招聘 生物信息、计算机、医学遗传、流统等方向的研究助理、博士后、技术员和全职科研人员，也欢迎相关背景的优秀本科生 攻读课题组研究生学位 ，期待您的加入~ 01 Abstrac
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