导读

Uni-Finder网址：https://uni-finder.dp.tech

初次使用，申请网址：https://wj.qq.com/s2/13387143/c687/

本文将会探索 Uni-Finder 在生物文献上的信息提取能力，包括文章总结、算法工具提取、细节解释、探索类的问题、文献到知识图谱的提取等。在这些任务上，Uni-Finder 均给出了不错的答案！

操作指南

进入 https://uni-finder.dp.tech/ ，点击上传PDF，在新打开的网页中，将待探索的PDF拖到“上传PDF”按钮处。

本笔记中的示例文献来自于：Sex Differences in Gene Expression and Regulatory Networks across 29 Human Tissues。 此文献探索了性别差异在基因调控层面的体现，并推测了这一差别的来源，也就是转录因子在性别间的调控靶向模型不同，并在大脑组织中探索了这一靶向差异。

文章总结

首先，我们进行常规操作，请Uni-Finder总结一下这篇文章：

Prompt：请总结这篇文章的主要研究内容和发现。

实体识别

请提取这篇文章描述的cell-type marker genes。

对比原文，可见正确。

工具、算法提取

然后，我们可以提取这篇文章中使用到的工具和算法：

Prompt 1: 请总结和描述这篇文章中获得主要结论使用的生物信息工具和算法。

当然，我们也可以进一步明确，只需要提取统计分析和网络建模的相关工具和算法：

Prompt2: 描述研究中用来推断基因调控网络的统计分析和网络建模技术。

文献细节解释

接下来，我们可以探索文章中的细节内容。

Prompt 1: 根据文献内容，解释性别偏向性靶向X染色体基因的概念，以及它与基因调控网络的关系，并给出正文中的参考段落。

Prompt 2: 根据文献内容，讨论转录因子在性别差异中基因调控中的作用，重点关注转录因子MAZ及其差异性靶向模式，并给出正文中的参考段落。

哇，原来相同的转录因子可能会在不同性别中调控不同的基因集！

Prompt 3: 根据文献的研究结果，确定在男性和女性中差异性调控的生物过程和疾病，并给出正文中的参考段落。

探索类的问题

最后，我们可以询问一些更探索类的问题。

首先，关于多组学数据的整合：

Prompt：文献中，多组学数据的整合如何有助于理解性别差异的分子基础？请回答并给出正文中的参考段落。

此外，我们还可以让大模型总结该文献的局限性。

Prompt：批判性地评价该文献的局限性（请回答并给出正文中的参考段落），并为未来关于性别差异中基因调控的研究提出潜在的改进建议。

文献到知识图谱提取

最后，我们可以测试一下Uni-Finder在知识图谱提取的一系列任务上的效果。

首先是实体提取:

Prompt：列出论文中提到的所有与性别差异相关的基因名称。

对比Claude的结果：

根据原文可以发现，Claude虽然回答得多，但是比Uni-Finder多出来的部分（如ESR1、ESR2、AR），在文中并非指代基因，而是性激素受体基序或是非具体的基因。

然后，我们进行一些关系提取的测试：

Prompt：请直接用一系列三元组，描述文中提到的基因表达和性别差异之间的关系，并给出文献正文中的参考段落。

接下来，进行事件抽取的测试：

Prompt：用简短的词组总结文献中提到的关于性别差异基因表达的重要研究事件，针对每个事件，都给出文献中除了摘要部分以外的正文的参考段落。

然后，我们可以尝试一些因果关系分析:

Prompt：分析并解释性别如何影响基因调控网络，并给出文献正文中的参考段落。

此外，尝试概念层级和分类:

Prompt：根据文章内容，对不同性别基因表达差异的原因进行分类和层级划分，并给出文献正文中的参考段落。

对比Claude的结果： 可以看出Uni-Finder的结果更与文章相关。

最后，可以提取一些概念，比如基因功能和病理特征:

Prompt：提取文中分析的性别差异基因的功能和相关病理特征，并给出文献正文中的参考段落。

总结

总结来说，Uni-Finder可以成为我们阅读论文、知识图谱提取的好帮手。

此外，目前 Uni-Finder 除了支持单片文献的解析以外，还支持专利解析、全局对话等。之后也将推出多篇文献的解析哦！有100个赞将优先推出多篇文献一起解析对话哦！