Open Knowledge Maps

I have joined to OpenKnowledeMaps enthusiasts. See the page here:

Son 70 yılın PubMed makale konuları

Buna benzer bir çalışmayı patoloji makalelerinde yapmış, USCAP'te sunmuştuk.

Şimdi yeniden veritabanını kurup bu grafiğe benzer bir grafiği de hazırlamak istiyorum.

R'da ve app ile nasıl yapılacağına dair bir örnekler buldum:

• Animated sorted bar chart with bars overtaking each other

• Bar Chart Race
  

• How to make “bar chart race” visualisations without coding

https://www.youtube.com/watch?v=6z9_fjCuQtE
This is how diseases were studied in the past 70 years.
We have analyzed over 29,000,000 articles and 250GB of data.
Computational Systems Biology Laboratory (csbiology.com).

Edirect kullanarak PubMed'in bir kopyasını oluşturdum

Zamanında ne çok uğraşmıştık. PubMed'in bir kopyasını çıkartacak metin madenciliği çalışmalarımızı bu kopya ile yapacaktık.

Bu konuda yapılmış çalışmalar vardı (Tools for loading MEDLINE into a local relational database) ama biz bunun yerine MEDLINE formatında yıl yıl tüm veritabanını taramış ve tüm verileri .txt olarak indirmiştik.

Sonra uzun uğraşılar ile bunu bir oracle veritabanına dönüştürmüş ve SQL ile taranabilir hale getirmiştik. Bir de poster yapmıştık bu veri ile.

Sonra devam edemedik, verilerin olduğu bilgisayarda trajikomik bir şekilde sırra kadem bastı. Hayatımın en garip ve hayretamiz döneminde bu kaybolan veriyi tekrar bulmak için beklerken Edirect ile lokal PubMed verisi oluşturulabileceğini öğrendim.

Az önce yaklaşık 250 GB büyüklüğündeki lokal kopyayı oluşturmam bitti ve ilk taramalara başladım.
XML ile de öğreneceğim çok şey var daha.


Using EDirect to create a local copy of PubMed - The Insider's Guide to Accessing NLM Data - National Library of Medicine

R Markdown'da PubMed'e referans vermek

R Markdown'da PubMed'e referans vermek mümkün. bunun için RefManageR paketini kullanmak gerekiyor.
Benim yazabildiğim kod şöyle:

```{r PubMed references}
PMID_25783680 <- RefManageR::ReadPubMed("25783680", 
database = "PubMed")
cit_25783680 <- paste0(PMID_25783680$title, " ", 
PMID_25783680$journal, " ", "PMID: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/?term=", 
PMID_25783680$eprint, " ", "doi: https://doi.org/", 
PMID_25783680$doi)
```
My next citation is here^[`r cit_25783680`].

http://markup.su/highlighter/

Türkiye adresli patoloji yayınlarında en sık kullanılan MeSH terimleri ve anahtar kelimeler

Türkiye adresli patoloji yayınlarında en sık kullanılan MeSH terimleri ve yazarların tanımladığı anahtar kelimelerin analizi ile uğraşıyordum. Edirect ve R Markdown kullanarak yaptığım analizi ve kodları şuradan bulabilirsiniz:

https://sbalci.github.io/pubmed/MeSH_Terms_Pathology_Articles_From_Turkey.html

USCAP ve PubMed arama trendleri

Google Trends üzerinden USCAP ve PubMed arama trendlerine baktım.

Görünen o ki, USCAP aramaları iki dönemde pik yapıyor. Biri abstractların gönderilme zamanı, diğeri de kongre zamanı. Herkesin tahmin edebileceği bir bilgi ama veri halinde görmek güzel:





PubMed aramaları ise sene sonu tatilinde bariz bir şekilde azalıyor:




Türkiye'de ise PubMed aramaları yaz tatilinde ve Eylül'de azalıyor. Acaba eğitim döneminin başlaması ile öğretim üyeleri öğrenci derslerine mi odaklanıyor?



İllere göre arama dağılımları ise şu şekilde. Bazı illerden hiç arama yapılmamış olması ilginç:



Ve Türkiye'den PubMed ile birlikte yapılan aramalar, makalelere nasıl ulaştığımız, ve makaleleri ne amaçla kullandığımızı göstermesi açısından ilginç veriler sunuyor:











Not: Bu veri PubMed ve ilişkili terimlerin Google ile aranma miktarını yansıtıyor, PubMed içinde yapılan aramaları değil. Ayrıca siteye direk ulaşanlar ya da başka yollarla ulaşanlar bu verilere dahil değil. Yine de veriler araştırma yapma şeklimiz hakkında ipuçları veriyor.