Methods and system for automated inference of physico-chemical interaction
knowledge from databases of term co-occurrence data. The co-occurrence
data includes co-occurrences between chemical or biological molecules or
co-occurrences between chemical or biological molecules and biological
processes. Likelihood statistics are determined and applied to decide if
co-occurrence data reflecting physico-chemical interactions is
non-trivial. A next node or an unknown target representing chemical or
biological molecules in a biological pathway is selected based on
co-occurrence values. The method and system may be used to further
facilitate a user's understanding of biological functions, such as cell
functions, to design experiments more intelligently and to analyze
experimental results more thoroughly. Specifically, the present invention
may help drug discovery scientists select better targets for
pharmaceutical intervention in the hope of curing diseases. The method
and system may also help facilitate the abstraction of knowledge from
information for biological experimental data and provide new
bioinformatic techniques.
Métodos e sistema para o inference automatizado do conhecimento physico-chemical da interação das bases de dados de dados da co-ocorrência do termo. Os dados da co-ocorrência incluem co-ocorrências entre moléculas químicas ou biológicas ou co-ocorrências entre moléculas químicas ou biológicas e processos biológicos. Os statistics da probabilidade estão determinados e aplicados decidir-se se os dados da co-ocorrência que refletem interações physico-chemical forem non-trivial. Um nó seguinte ou um alvo desconhecido que representam moléculas químicas ou biológicas em um pathway biológico são selecionados basearam em valores da co-ocorrência. O método e o sistema podem ser usados facilitar mais mais a compreensão de um usuário de funções biológicas, tais como funções da pilha, para projetar mais inteligente experiências e para analisar mais completamente resultados experimentais. Especificamente, a invenção atual pode ajudar a alvos melhores seletos dos cientistas da descoberta da droga para a intervenção pharmaceutical na esperança de curar doenças. O método e o sistema podem também ajudar facilitar o abstraction do conhecimento da informação para dados experimentais biológicos e fornecer técnicas bioinformatic novas.
