美国国立卫生研究院 (NIH) 今天推出了 Linked Discovery (link is external)，这是一种实验工具，旨在让科学家更容易了解单个研究发现与更广泛的生物医学证据之间的关系。从 PubMed 中的引用中，用户可以使用链接发现工具来探索与该文章密切相关的出版物的“邻居”，包括复制研究。 Linked Discovery 中索引了超过 2900 万份 PubMed 出版物。
Linked Discovery 由负责监管 PubMed 的 NIH 国家医学图书馆 (NLM) 开发，是 NIH 整个机构范围内旨在加强 NIH 资助研究的重复性和可重复性计划的初始产品。具体来说，该工具旨在解决确定一项发现如何与现有证据相符的困难。相关研究和其他研究信息可能分散在各种来源中，查找科学文献的传统方法往往倾向于那些已经很突出或经常被引用的工作。 Linked Discovery 开始解决这一挑战，为研究人员提供与特定研究相关的出版物的更关联的视图。
“随着现代科学以令人难以置信的速度向前发展，我们面临着数量不断增加的生物医学文献，但无法理解它们之间如何相互关联，或者它们如何为更广泛的科学背景做出贡献，”美国国立卫生研究院院长杰伊·巴塔查亚（Jay Bhattacharya）医学博士说。 “找到正确的信息和相关出版物不仅仅是匹配关键词，还涉及想法如何相互联系、研究结果如何相互基础、以及研究如何随着新证据的出现而发展。关联发现旨在支持这种水平的探索。”
Linked Discovery 使用基于人工智能的方法来识别相关出版物，并允许用户通过图形和时间线视图检查其中的联系。研究人员可以根据条件、基因和化学物质缩小范围，并查看引用连接、评论、撤回和 NIH 资助的出版物等信息。这种背景有助于研究人员决定在解释先前的发现和计划进一步的研究时要考虑哪些证据。
Linked Discovery 并不决定研究的质量，也不决定研究结果是否已成功复制。相反，它维护了出版物之间的联系，并为研究人员自己评估证据提供了额外的背景。
“链接发现不是将已发表的文献视为静态的事实集合，而是支持动态和跨学科的参与，”NLM 主任 Peter Mby 医学博士说，“通过允许用户探索出版物周围相关文章的‘邻居’，我们可以为研究人员提供更广泛的战前和战后研究视野。
9 月 24 日发布的是 Linked Discovery 的第一个公开版本。 NLM 将根据用户反馈继续测试和改进该工具，这些反馈将直接提交到工具本身中，以帮助了解未来的特性和功能。该资源旨在与 NIH 更广泛的工作一起发展，以加强重复性和可重复性，同时将科学评估交给研究人员。
美国国家医学图书馆 (NLM) 是生物医学信息学和数据科学研究领域的领导者，也是世界上最大的生物医学图书馆。 NLM 开展并支持对记录、存储、检索、保存和交流健康信息的方法的研究。 NLM 创建的资源和工具每年有数百万人使用数十亿次来获取和分析分子生物学、生物技术、毒理学、环境健康和卫生服务信息。此处提供更多信息 (link is external)
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