Python 使用PMID下载Medline摘要的脚本_Python_R_Web Scraping

Python 使用PMID下载Medline摘要的脚本

python r web-scraping

Python 使用PMID下载Medline摘要的脚本,python,r,web-scraping,Python,R,Web Scraping,我正在寻找一个脚本，通过提供PubMed ID（PMID）编号列表（例如，从.csv文件），可以从PubMed下载一组摘要（或文章元数据）。理想的脚本是R，然后是Python，但我当然愿意接受任何解决方案或建议。可以找到PubMed 顺便说一句，我确实发现了一个名为MedlineR的旧软件包，但这个软件包从来没有送到Bioconductor，而且最近似乎也没有关于它的任何传言不是100%确定，但我认为您可以使用R中的metafor包做一些非常类似的事情，这是一个执行元分析的优秀包……也许值得一

我正在寻找一个脚本，通过提供PubMed ID（PMID）编号列表（例如，从.csv文件），可以从PubMed下载一组摘要（或文章元数据）。理想的脚本是R，然后是Python，但我当然愿意接受任何解决方案或建议。可以找到PubMed

顺便说一句，我确实发现了一个名为MedlineR的旧软件包，但这个软件包从来没有送到Bioconductor，而且最近似乎也没有关于它的任何传言

不是100%确定，但我认为您可以使用R中的

metafor

包做一些非常类似的事情，这是一个执行元分析的优秀包……也许值得一看

不是100%确定，但我认为您可以使用R中的

metafor

包做一些非常类似的事情，这是一个执行元分析的优秀包……也许值得一看

不是100%确定，但我认为您可以使用R中的

metafor

包做一些非常类似的事情，这是一个执行元分析的优秀包……也许值得一看

不是100%确定，但我认为您可以使用R中的

metafor

包做一些非常类似的事情，这是一个执行元分析的优秀包……也许值得一看

有一个RISmed软件包，它似乎能满足你的需要。这是从手册上抄下来的

require("RISmed")
res <- EUtilsSummary("myeloma[ti] jones[au]")
summary(res)

Query:
myeloma[ti] AND jones[au] 

Result count:  66

fetch <- EUtilsGet(res)
PMID(fetch)
> [1] "25188537" "25181509" "25042852" ...
AbstractText(fetch)[[1]]
[1] "The cause of follicular spicules in multiple myeloma (MM) is not known."

require（“RISmed”）
res有一个RISmed包，它似乎能满足你的需求。
这是从手册上抄下来的
require("RISmed")
res <- EUtilsSummary("myeloma[ti] jones[au]")
summary(res)

Query:
myeloma[ti] AND jones[au] 

Result count:  66

fetch <- EUtilsGet(res)
PMID(fetch)
> [1] "25188537" "25181509" "25042852" ...
AbstractText(fetch)[[1]]
[1] "The cause of follicular spicules in multiple myeloma (MM) is not known."

require（“RISmed”）
res有一个RISmed包，它似乎能满足你的需求。
这是从手册上抄下来的
require("RISmed")
res <- EUtilsSummary("myeloma[ti] jones[au]")
summary(res)

Query:
myeloma[ti] AND jones[au] 

Result count:  66

fetch <- EUtilsGet(res)
PMID(fetch)
> [1] "25188537" "25181509" "25042852" ...
AbstractText(fetch)[[1]]
[1] "The cause of follicular spicules in multiple myeloma (MM) is not known."

require（“RISmed”）
res有一个RISmed包，它似乎能满足你的需求。
这是从手册上抄下来的
require("RISmed")
res <- EUtilsSummary("myeloma[ti] jones[au]")
summary(res)

Query:
myeloma[ti] AND jones[au] 

Result count:  66

fetch <- EUtilsGet(res)
PMID(fetch)
> [1] "25188537" "25181509" "25042852" ...
AbstractText(fetch)[[1]]
[1] "The cause of follicular spicules in multiple myeloma (MM) is not known."

require（“RISmed”）
resbiopython
模块提供了这一功能。稍微修改教程（）中的示例：
from Bio import Medline, Entrez
pmids = ['18680603', '18665331', '18661158', '18627489', '18627452', '18612381']
Entrez.email = 'your_email@your_address.com'
handle = Entrez.efetch(db="pubmed", id=pmids, rettype="medline", retmode="text")
records = Medline.parse(handle)
# returns a generator containing dicts 
# E.g. to get journal titles back
for record in records:
    print record['JT']   # Abstracts would be record['AB']

返回
biopython
模块提供了这一功能。稍微修改教程（）中的示例：
from Bio import Medline, Entrez
pmids = ['18680603', '18665331', '18661158', '18627489', '18627452', '18612381']
Entrez.email = 'your_email@your_address.com'
handle = Entrez.efetch(db="pubmed", id=pmids, rettype="medline", retmode="text")
records = Medline.parse(handle)
# returns a generator containing dicts 
# E.g. to get journal titles back
for record in records:
    print record['JT']   # Abstracts would be record['AB']

返回
biopython
模块提供了这一功能。稍微修改教程（）中的示例：
from Bio import Medline, Entrez
pmids = ['18680603', '18665331', '18661158', '18627489', '18627452', '18612381']
Entrez.email = 'your_email@your_address.com'
handle = Entrez.efetch(db="pubmed", id=pmids, rettype="medline", retmode="text")
records = Medline.parse(handle)
# returns a generator containing dicts 
# E.g. to get journal titles back
for record in records:
    print record['JT']   # Abstracts would be record['AB']

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from Bio import Medline, Entrez
pmids = ['18680603', '18665331', '18661158', '18627489', '18627452', '18612381']
Entrez.email = 'your_email@your_address.com'
handle = Entrez.efetch(db="pubmed", id=pmids, rettype="medline", retmode="text")
records = Medline.parse(handle)
# returns a generator containing dicts 
# E.g. to get journal titles back
for record in records:
    print record['JT']   # Abstracts would be record['AB']

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作为软件包的作者，我感谢大家对metafor
的积极评价。但是为了节省一点时间，metafor
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