《scite发布下一代引文:在记录版本上显示引用声明》

  • 来源专题:科技期刊发展智库
  • 编译者: 郭林林
  • 发布时间:2022-11-21
  •   scite开发了一个新颖的系统,让任何读者都可以看到一篇文章是如何以及为什么通过智能引文(Smart Citations)被引用的,主要包括:

    (1)每篇引文中引用文本的上下文内容(称为“引用声明”);

    (2)深度学习模型的分类,表明其研究发现是否得到支持、提及或对比;

    (3)产生引用位置(介绍、方法、讨论等)。

      scite与数十家主要出版商合作,建立了世界上最大的智能引用语料库。迄今为止,scite从超过3 100万篇全文文章中获得超过11亿次智能引用,并且还在快速增长。除了索引出版商的科学文章外,scite还与他们合作,在他们的文章中显示这些信息。scite的智能引文已经出现在许多主流出版商的文章中,如ACS、Wiley、arXiv、PNAS、皇家学会等。

      如今scite开始为出版商提供在他们的文献版本上本地显示出版物引文声明,让读者可以看到一篇文章是如何以及为什么与文章本身一起被引用的。图1是仅用于演示目的的模型,但scite正在与各种出版商讨论探索集成方法。

      scite建立了世界上最大的智能引用数据库,每个数据库都准确地显示了新出版物对特定论文的评价。围绕引文上下文网络为研究人员提供独特的搜索体验。用户通过搜索特定术语,可以直接获得匹配到的全文文章中索引的语句,从而使他们能够准确地看到特定药物、短语或想法在文献中是如何被讨论的。



    图1 智能引文示例

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  • 《NIST发布下一代通信系统(NextG)无线研发差距分析》

    • 来源专题:计量基标准与精密测量
    • 编译者:李晓萌
    • 发布时间:2024-01-24
    • 随着从第五代无线系统(5G)向下一代通信系统(NextG)的过渡进展,研发界有机会找出关键的无线通信研究差距。解决这些差距可能会在未来二十年推动无线通信的创新。为了满足这一需求,美国国家标准与技术研究所(NIST)与美国国家科学基金会(NSF)合作,以NIST SP 1293的形式发布了《下一代通信研发差距报告》。NIST和NSF合作伙伴与政府、学术界和工业界的利益相关者合作,确定NextG系统的关键技术创新和研究机会。 该报告强调了研发组织可以重点关注的主要技术差距,以推动下一代(NextG)技术在硬件、高频、联合通信、传感和节能网络等关键垂直领域的长期创新。该报告描述了108个新的技术差距,这些差距建立在NIST于2018年发布的题为“未来一代无线研发差距分析”的特别出版物1219报告中的发现基础上。新报告反映了利益相关者与NextG专家18个月的接触,强调: 研发不足:问题要么未被触及,要么需要更多资源。 长期观点:研究差距为10-20年。 融合加速:利用整个NextG生态系统的能力。 与联邦研发保持一致:由于其高风险/高回报性质,适合政府干预的缺口。 从2021年开始,NIST和NSF团队通过审查现有研究和市场趋势,评估了未来无线研发的挑战。在这篇文献综述之后,团队对利益相关者进行了访谈,以了解他们的研发重点、挑战和对未来通信系统的期望。2022年4月,该团队召集了一个由50多个利益相关者组成的公共工作组。工作组制定了一套全面的长期研发差距和问题。反馈机制涉及对具体议题的调查和讨论,以确保最后报告在技术上准确和相关。 研究结果涉及多个领域: 1.趋势和驱动因素:了解美国行业政策和标准制定过程等外部因素如何影响NextG创新。 2.硬件和高频研发差距:深入研究NextG用例的硬件功能相关的技术要求和挑战。 3.频谱科学和共享研发差距:鉴于NextG应用程序的数据密集型性质,讨论频谱共享和利用方面的技术障碍。 4.联合通信和传感研发差距:研究将雷达传感与基于互联网的网络集成以实现高效NextG通信的潜力。 5.人工智能和ML研发差距:需要利用数据科学和机器学习来改善网络资源分布,并允许新的NextG应用领域。 6.数据可用性、使用和隐私研发差距:解决NextG应用程序数据采集和管理中的治理和技术相关挑战。 7.NextG网络架构研发差距:了解如何开发多功能网络,以适应NextG中的各种设备和应用程序。 8.非地面网络研发差距:调查将卫星等非地面网络与传统网络整合以获得更好的通信系统的挑战。 9.可持续网络研发差距:专注于创建节能和可持续的NextG网络。 在向NextG过渡的过程中,本报告强调了研发界的关键重点领域,为未来20年的无线通信创新提供了路线图。
  • 《下一代测序技术在传染病领域的应用》

    • 来源专题:生物安全知识资源中心 | 领域情报网
    • 编译者:huangcui
    • 发布时间:2019-04-11
    • 2月14日,《美国医学会杂志》发布题为《传染性病原体的下一代测序技术》(Next-Generation Sequencing of Infectious Pathogens)的文章。文章指出,下一代测序技术具有改善临床和公共卫生微生物学的潜力。除了比传统方法更快更准确地识别病原体之外,高通量技术和生物信息学还可以对疾病传播、毒力和抗生素耐药性提供新的见解。美国公共卫生系统获得2014年由国会在疾病预防控制中心建立的“高级分子检测”(Advanced Molecular Detection,AMD)计划的支持,正在将病原体基因组测序整合到传染病监测中。 下一代测序技术在传染病领域如何发挥作用 下一代测序是一项多功能技术,广泛适用于病毒、细菌、真菌、寄生虫、动物载体和人类宿主等。根据测序的目标选择可用的方法,同时需要在准确性、效率和成本方面进行权衡。对于常规测序,大多数美国临床和公共卫生微生物实验室采用短读长测序平台,可获得长达1000个碱基对的序列。微生物基因组通常比人类基因组更小且更简单,长读长测序技术(如单分子实时测序)对于构建完整、高度精确的基因组以及分选质粒、重复序列和其他复杂区域非常有用。 另一种方法为纳米孔测序技术,依赖于将单个DNA或RNA分子穿过工程蛋白纳米孔,并监测每个孔的电流。第一个这样的商用仪器提供了相对较长的测序序列,并允许在测序仍在进行时开始数据分析。通过不断改进硬件和试剂,降低了早期在处理能力和准确性方面的限制。由于设备的便携性、快速的样品制备、灵活性和相对较低的成本,纳米孔测序技术正成为临床和公共卫生环境中病原体测序的可行策略。 将原始序列数据转换为可操作信息的过程十分复杂且需要大量计算(图1)。第一步通常是通过序列比对将序列定位到参考基因组上,或通过重叠片段序列从头组装来将较短片段拼接成完整序列。将组装好的基因组与参考菌(毒)株进行比较,可以方便地进行许多推断,如病原体鉴定、高分辨率菌株分型以及重要表型特征(如毒力、抗生素耐药性)的预测。微生物病原体进化迅速,而且可以在不同菌株和物种之间交换质粒(通常编码毒力和抗生素耐药性特征),因此最新的参考数据库至关重要。组装好的的基因组可以与其他基因组进行比较,以寻找系统发育类群作为传播的证据。每一步拼接、菌株分型、表型分型和类群都需要不同的生物信息学工具,这些工具必须整合到协调一致的工作流程中。 图1 病原体基因组序列数据分析流程图 实践中的重要考虑因素 在公共卫生领域,下一代测序技术的速度和准确度为传染病疫情监测和调查提供了便利。例如,在美国疾病预防控制中心及其公共卫生合作伙伴维护的食源性疾病监测系统PulseNet中,监测方法正在顺利地从较老的分子方法(脉冲场凝胶电泳)向下一代测序过渡。PulseNet现在能够更早地检测到疾病暴发,更准确地区分相关病例群,并更快地将疾病与潜在的污染食物源联系起来。 将病原体基因组学与流行病学相结合,将加强公共卫生工作,预防传染性疾病(如结核病)的传播。结核分离株基因分型可以证实从接触调查中推断的传播,或表明明显不相关病例之间的联系,从而帮助卫生部门更好地集中资源。下一代测序技术有可能比传统的检测方法更快地获得抗分枝杆菌药物敏感性的信息,从而使治疗更加及时。 下一代测序数据适用于标准化和共享,这是全球卫生伙伴关系的重要优势,如世界卫生组织的流感监测系统。开放的“测序优先”方法可以为选择候选流感疫苗产生及时和准确的数据,在监测共同传播的病毒种群动态的同时迅速识别流行的变异株。 下一代测序技术也为具有挑战性的现场调查提供了便利。例如,在2015年埃博拉疫情暴发期间,英国的一个研究小组将纳米孔测序仪装进行李箱中运到几内亚。在8个月的时间里,他们现场测定了142个埃博拉病毒基因组的序列,测序通常在1个工作日内完成,然后将数据传输到云端进行分析,第二天返回结果。尽管存在重大的后勤挑战,包括不可靠的电力和互联网服务,该小组在没有从该国运出样本的情况下提供了可用的流行病应对信息。 在AMD计划的支持下,美国公共卫生实验室正在迅速采用下一代测序技术对食源性疾病、结核病、丙型肝炎、军团菌和其他病原体进行监测和调查。然而,从研究到常规公共卫生和临床应用的过渡必须克服重大挑战。在实验室层面,这些挑战包括基础设施、劳动力开发、效率和成本。在更广泛的系统层面上,需要大量的工作来制定标准操作规程、水平测试程序、专业指南和监管要求等。 价值 与传统的测序方法相比,下一代测序技术提高了速度、准确性和细节,但也增加了成本。例如,美国疾病预防控制中心的一项分析估计,用下一代测序技术检测一个细菌分离株的成本约为150至250美元,相比之下,用脉冲场凝胶电泳分析的成本为94美元。整合针对多种病原体的工作流程可能会提高实验室效率,并有助于抵消这一成本,然而,向下一代测序的过渡还需要在实验室设备、计算机资源和培训方面进行大量的前期投资。还需要更多的信息来评估下一代测序技术在患者、规划和社会层面的微生物学价值。 证据 以证据为基础的准则仅适用于病原体序列数据的少数特定临床应用,例如在选择用于HIV感染的抗逆转录病毒治疗时。来自细菌、病毒、真菌和寄生虫基因组的序列信息是许多新的基于核酸的诊断测试的基础,包括“现场即时”诊断工具。随着综合征(如腹泻)诊断的多重工具得到更广泛的应用,将需要有系统的工作来评估它们的临床有效性和实用性,以及它们对基于实验室的公共卫生监测的影响。 总结 下一代测序正在改变公共卫生应对传染病的方法,以及患者的个体化治疗方法。在建立质量标准、报告和分析下一代测序数据方面进行更好的协调,可以使这些工作具有协同作用。