Patterns：COVID19相关研究存在研究漏洞
来源：本站原创 2020-09-18 22:04
自从COVID-19大流行开始以来，各类期刊发表了有关SARS-CoV-2的100,000多项研究。然而，数据科学家认为，目前尚缺乏基于实验室的病毒微生物学基础研究，包括其发病机理和病毒传播机制的研究。他们的分析发表在9月16日的《Patterns》杂志上。
2020年9月19日讯/生物谷BIOON/---自从COVID-19大流行开始以来，各类期刊发表了有关SARS-CoV-2的100,000多项研究。然而，数据科学家认为，目前尚缺乏基于实验室的病毒微生物学基础研究，包括其发病机理和病毒传播机制的研究。他们的分析发表在9月16日的《Patterns》杂志上。
“在这种大流行中，我们希望实验室外的研究比实验室研究更快地进行，”第一作者Anhvinh Doanvo说： “尽管如此，与其他人类冠状病毒相比， SARS-CoV-2相对缺乏基于实验室的研究，这意味着科学界可能会错过可能影响该病毒的关键，以及应对未来大流行的能力。”
研究人员使用了从CORD-19（COVID-19开放研究数据集）获得的研究摘要，其中包括PubMed Central的同行评审研究以及bioRxiv和medRxiv的预印本。当他们在5月底进行首次分析时，数据集包含了137,000多项研究。到7月31日为止，该分析随后均使用数据进行了更新。
该团队使用两种计算方法来分析数据。首先是降维，这有助于在许多文档中找到大的模式，例如科学研究的摘要，并根据这些模式确定趋势。第二种方法是主题建模，使他们可以将文档分为不同的主题，并将SARS-CoV-2的研究与其他冠状病毒的研究进行比较。
“从广义上讲，我们发现很多很久已经针对病毒的临床表现，其传播的流行病学模型以及基于从现场收集的数据进行的其他工作进行了大量的工作，”资深作者Maimuna Majumder说。
研究人员还注意到，随着时间的推移，研究主题已经发生了变化，研究公共卫生反应，与病毒有关的临床问题，疾病爆发的社会影响以及疾病如何在人群中传播的研究不断增多，同时报告了疾病的状况。Majumder说：“这是一个积极的进展，因为这表明科学界已经从被动观察者的角色转变为研究对抗传播途径。”
Doanvo说：“但是基础微生物学研究进展缓慢，留下了潜在的知识空白。在这些时间和资源密集的工作中加强资源配置有可能更好地使科学界对这种病毒做出快速反应。”
研究人员希望这种分析将有助于提高人们对优先开展基于实验室的SARS-CoV-2研究的重要性的认识。（生物谷 Bioon.com）
资讯出处：Analysis of COVID-19 publications identifies research gaps
原始出处：Anhvinh Doanvo et al, Machine Learning Maps Research Needs in COVID-19 Literature, Patterns (2020). DOI: 10.1016/j.patter.2020.100123
“在这种大流行中，我们希望实验室外的研究比实验室研究更快地进行，”第一作者Anhvinh Doanvo说： “尽管如此，与其他人类冠状病毒相比， SARS-CoV-2相对缺乏基于实验室的研究，这意味着科学界可能会错过可能影响该病毒的关键，以及应对未来大流行的能力。”
(图片来源：Www.pixabay.com)
研究人员使用了从CORD-19（COVID-19开放研究数据集）获得的研究摘要，其中包括PubMed Central的同行评审研究以及bioRxiv和medRxiv的预印本。当他们在5月底进行首次分析时，数据集包含了137,000多项研究。到7月31日为止，该分析随后均使用数据进行了更新。
该团队使用两种计算方法来分析数据。首先是降维，这有助于在许多文档中找到大的模式，例如科学研究的摘要，并根据这些模式确定趋势。第二种方法是主题建模，使他们可以将文档分为不同的主题，并将SARS-CoV-2的研究与其他冠状病毒的研究进行比较。
“从广义上讲，我们发现很多很久已经针对病毒的临床表现，其传播的流行病学模型以及基于从现场收集的数据进行的其他工作进行了大量的工作，”资深作者Maimuna Majumder说。
研究人员还注意到，随着时间的推移，研究主题已经发生了变化，研究公共卫生反应，与病毒有关的临床问题，疾病爆发的社会影响以及疾病如何在人群中传播的研究不断增多，同时报告了疾病的状况。Majumder说：“这是一个积极的进展，因为这表明科学界已经从被动观察者的角色转变为研究对抗传播途径。”
Doanvo说：“但是基础微生物学研究进展缓慢，留下了潜在的知识空白。在这些时间和资源密集的工作中加强资源配置有可能更好地使科学界对这种病毒做出快速反应。”
研究人员希望这种分析将有助于提高人们对优先开展基于实验室的SARS-CoV-2研究的重要性的认识。（生物谷 Bioon.com）
资讯出处：Analysis of COVID-19 publications identifies research gaps
原始出处：Anhvinh Doanvo et al, Machine Learning Maps Research Needs in COVID-19 Literature, Patterns (2020). DOI: 10.1016/j.patter.2020.100123
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