超干货分享：一网打尽！基因、疾病、分子通路、药物、专利、临床研究等，这个搜索引擎安利给你

如果想了解某个基因的文献，PubMed；如果想了解某个基因的通路，KEGG，但从实际需要出发，我们想了解某个目标的一切，如它的文献、相关专利、相关药物、通路、基因、基金、临床案例等，以上单个网站的使用并没有满足我们的需求。因此，笔者想给大伙推荐一个搜索引擎新宠——Bioseek。

Bioseek网址：https://www.bioseek.eu/cn/eng/research/home

BIoseek基于语义搜索引擎和图形数据库，其中包含科学家有效支持其研究所需的所有信息：汇总并编入索引的是科学出版物，专利，临床研究，基金，药物，疾病，作者等信息。如搜索TP53这个基因，这些信息你都可以一览尽知。

一、Bioseek

从实际需要出发，Bioseek基于PudMed、KEGG、Uniprot等数据库，结合科研和临床的对分子的专利、分子途径、生物功能、基因和基因产物、基因表达、蛋白质与蛋白质的相互作用、疾病与癌症、药品、组织与器官、出版物、引用与参考文献的认识需求，将其中关联信息整合在一起，从而将这些信息整体呈现出来。

这样的话，优势如下：

一是可以快速了解到目标的几乎全面的信息，如专利，药物研发、临床案例以及基金等；

二来节约了我们宝贵的多网页的搜索时间，一网打尽；

三来，Bioseek以可视化的方式提供我们的信息，这对于我们的归纳总结提供较大的帮忙。

目前，Bioseek已拥有较为成熟的四大板块，分子通路、专利、基金、Pudmed和临床研究案例。

而关于环境因素、酶、器官、化学反应的板块也正在筹备当中，预计很快也会上线。

此外，还给用户配套思维导图，可帮助构建和发展我们的想法，它可以包括多个实体并识别它们之间的联系，是生产和传播知识的有效手段。

下面，说下如何使用Bioseek。

二、如何使用Bioseek

Bioseek网址：https://www.bioseek.eu/cn/eng/research/home

如果觉得适合自己的话，建议注册个账号，体验完整的Bioseek服务，免费。当然，目前Bioseek的搜索服务是免费开放的，不注册也可以使用。

Bioseek有两种开始搜索的方法：

1. 在搜索栏中直接输入；

2. 从导航栏中选择“Research”进入。

对于每次搜索，Bioseek都会提供多样的信息，如文章，专利，基金，基因，药物等。

可以使用关键字和标签来搜索有关BioSeek的信息。

假设我们想进一步了解TP53，TP53是与多种人类癌症相关的基因。关键字搜索意味着只需键入TP53并按Enter。对于标签搜索，请在键入时从出现的下拉列表中选择一个标签。

目前为止，Bioseek建议使用标签搜索。如TP53的关键词搜索显示了2739个发布结果，而标签搜索显示了9746个结果。而所有标签都是交互式的，例如，通过单击TP53标签，我们会收到有关该基因其他的已知名称、相关文章、药物、专利等的更多信息。

搜索之后，会得到以下界面。

下面说下，具体怎么用。

通过Bioseek的分析，我们获得了与TP53相关的基因，疾病，药物等信息。

假设我们想进一步了解TP53和BRCA1（与乳腺癌相关的基因）之间的关系。我们使用拖放操作将其直接放在搜索框中。搜索后，我们得到了有关两个基因之间关系的结果。我们可以通过添加第三个标签——乳腺肿瘤来进一步探索（但标签最多只六个，目前）。

标签右侧的下拉列表允许您在四种不同模式之间进行选择：必需，可选，禁用，删除。它们控制标签在搜索中的显示方式，以此缩小搜索范围，可以尝试不同的搜索组合，而又不会丢失标签。

此外，可以创建一条Notify，当有一篇新文章讨论我们研究的东西时，它可以向我们发送更新提醒。

当遵循特定主题的研究趋势时，heatmap和intersection是必不可少的信息来源。在下图，通过热图，我们可以找到讨论TP53，乳腺肿瘤和BRCA1的文章的分布，共有1560篇讨论BRCA1和乳腺肿瘤的文章。交叉点可以为我们提供有关包含所有三个实体的文章或专利数量的信息。

Bioseek的亮点在于：知道生物医学研究的套路，并能给我们的idea找到路。

带着问题去，带者结果回，这会是理想的搜索互动方式。

笔者认为，在撰写Review方面，Bioseek或许也可以给我们提供不少的助攻。

此外，说下分析部分，Bioseek主要分为6部分：重点分布、热点趋势、聚类分析、文献引用、热图分析、时间走势。

聚类分析：

如下图，显示了与大肠癌有关的所有基因。每个独立的气泡代表一个单一的基因。气泡越大，该基因的提及就越多。而集群则是是已建立或正在出现的理论的标志。

热图分析：

自动执行对文章的搜索，这些文章的提及构成您的原始搜索的每对可能的实体对。可以单击一个框以查看结果。

VENN图表-交叉分析，可以清晰地看到提及特定实体的文章数量以及它们之间的中间部分。所有这些组合均易于访问，只需单击感兴趣的区域即可查看结果。

时间轴和引文-时间轴交互面板，直观地表示了每年发表的与我们所研究的实体相关的文章数量。单击特定年份，则BioSeek将仅显示有关该期间发表的文章的结果。如果想知道引用最多的出版物是什么，单击“引文”交互式面板，可以单击最受欢迎的文章，将显示在右侧面板中。

重点分布：按实体类型的搜索结果进行分面表示。

Distribution显示每个类别中被提及最多的前20个实体，包括基因，疾病，过程等，即研究热点。

篇幅有限，像时间线、趋势之类的分析，比较简单，笔者就不展开了，大伙可自行研究下。

三、关于Bioseek

BioSeek是保加利亚一家年轻的软件公司，已经从其先前的投资者Impetus Capital那里获得了新一轮融资45万欧元，创始人为Rossen Genchev，其目标是进一步开发语义搜索引擎，据他说，该搜索引擎可以为公司雇员（不分行业）每天节省一个小时的工作时间（这也是该公司的主要盈利点之一）。

据报道，目前的投资，BioSeek将重点放在生命科学平台上。惊讶的是，Bioseek平台的80%流量（有数千名用户）来自中国。

若是所有板块均上线，整合的搜索结果准确且完整，那Bioseek不得了。

期待完整上线的那一天。

注：图源于网络。

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