biosis previews综合性生命科学信息数据库

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1、BIOSIS Previews 综合性生命科学信息数据库,BIOSIS Previews 的内容及特点 基于Web of Knowledge平台的BIOSIS Previews 的检索功能 基于Web of Knowledge平台的BIOSIS Previews 的分析功能 基于Web of Knowledge平台的BIOSIS Previews的管理功能 基于Web of Knowledge平台的BIOSIS Previews的写作功能,提 纲,生命科学和生物医学研究领域的综合资源，来源于期刊、会议、专利和书籍。 覆盖来自生命科学领域的近6000种期刊、1500多个国际会议，以及与生命科学研

2、究相关的美国专利 由原美国生物学文摘生命科学信息服务社（现隶属于Thomson Scientific）编辑出版 Biological Abstracts与Biological Abstracts/RRM (Reports, Review, Meetings)整合在一起的互联网版本 内容来源于90多个国家，涵盖了自1969年以来的近1300万条记录，数据每周更新，每周更新条目1万多条，每年增录560,000多条记录。,BIOSIS Previews,BIOSIS Previews: 学科范围,传统生物学： 如：分子生物学、植物学、生态与环境科学、微生物学、医学、药理学、动物学 交叉学科： 如：农

3、业、生物化学、生物医学、生物技术、实验医学、临床医学、兽医学、遗传学、营养学、药物学、公共卫生 相关领域： 如：仪器、实验方法等,BIOSIS Previews 传统生物学,应用动物学,生物医学,生物技术,微生物学,行为学与 生态科学,淡水/海水水产业 动物控制 野生生物管理 昆虫经济学,人类流行病 兽类流行病 传染病学 寄生虫病学 生物制药,生物化学 细胞生物学 分子遗传学 生物物理学,生物通讯 生物种群密度 环境污染与保护,园艺学 森林学 土壤科学,Proteomics、药物反应遗传学 遗传作物育种、信号传导、纳米技术 Phytomedicine、Microarray Technology

4、 生物信息学、基因治疗,神经科学 免疫学 生殖学 发育学 营养学,细菌学 病毒学,生理学,农业与植物学,分子生物学,生命科学家根据生命科学的学科内容和特点为生命科学家建立特有的主题标引，协助研究人员更深入地了解文献内容和更准确地展开检索 独特的标引机制: 为检索不同的信息提供了统一的标引结构, 从而更为有效地检索和提取文献中所包含的信息 提供CAS登记号(CAS Registry Numbers)和 MeSH 疾病词表的检索途径,BIOSIS Previews: 为生命科学建立的主题标引,ISI products are registered trademarks and service ma

5、rks used under license,BIOSIS Previews: 关联性标引方法,BIOSIS 在文献标引过程中还采用独有的标引方法 ，称为关联性标引 (Relational Indexing) 其特色在于能够标引出每一个检索字段和控制字汇之间的关联性。这个标引系统使研究人员能快速而准确地找到数据。,关键词,同义词,描述词,上级分类,Relational Indexing 关联性标引,Coronavirus,Positive Sense ssRNA Viruses,pathogen; strain-TOR2,Coronaviridae 03613,Relational Index

6、ing 关联性标引 示例：Coronavirus 冠状病毒,在BIOSIS Previews全纪录中有关Coronavirus的标引,BIOSIS Previews 的内容及特点 基于Web of Knowledge平台的BIOSIS Previews 的检索功能 基于Web of Knowledge平台的BIOSIS Previews 的分析功能 基于Web of Knowledge平台的BIOSIS Previews的管理功能 基于Web of Knowledge平台的BIOSIS Previews的写作功能,提 纲,22,000种学术期刊 100年科技文献与引文 3,100万发明专利 6

7、万个学术会议 机构知识库,分析研究趋势 发现技术热点 揭示论文间的潜在联系 提供引文报告,在Microsoft Word中边写作边引用 自动生成文中和文后参考文献 提供2,300多种期刊的参考文献格式,管理参考文献 管理检索策略 定题/引文跟踪(Email/RSS) 管理全文,ISI Web of Knowledge: 为科研人员研究工作流建立整合的创新研究平台,检索 分析 管理 写作,全数据库检索 All Databases 普通检索 - General Search 被引文献检索 - Cited Ref Search 化学结构检索 - Structure Search 高级检索 - Adv

8、anced Search 作者甄别 - Author Finder,Web of Knowledge的检索功能,Boolean Operator 布尔逻辑算符,Wildcards 通配符,Exact Search 近似检索,Web of Knowledge对科学研究的促进作用,案例一 巧用检索进行课题调研，获取思路，激发研究思想 案例二 获取专业数据库的专业信息 案例三 如何跟踪某研究领域的最新进展 案例四 如何寻找最合适的期刊投稿 案例五 如何进行自我科研成就的评估,All Databases可同时检索多个数据库,输入关键词,检索课题: (travel* or tour* ) and “Su

9、stainable develop*“,旅游的可持续发展研究,个检索字段主题 标题 作者 出版物名称 地址 出版年 分类数据 主概念 概念代码 化学和生化名称 会议信息 识别码 语种 出版类型 文献类型 分类注释,检索时段限制,帮助文档随时随地查询字段含义,BP中的检索字段（常规检索字段）,作者名：zhang jing,期刊名： Environmental Pollution,主题词：aspirin same antithrombotic,例：查找有关阿斯匹林抗血栓形成的文献,例: 检索西北大学的相关论文,(northwest* univ* or nw univ* or n w univ*)

10、same (china or xian or xian or shannxi),常规字段的检索,作者: 作者的检索方式是姓在前，名或明的缩写在后 出版物名称: 可以用出版物全名，也可以用截词符*，还可以从出版物列表中选择。如果检索一本书，可以通过主题和出版物两种途径检索 地址：包括作者、编者、发明者地址。由于地址的多种写法，可以使用截词符“* ”以简化检索。常用的地址词用截词的方式表达，通常使用“SAME”算符连接同一地址中出现的多个地址词,BP中的检索字段（专业检索字段）,分类数据(上位生物分类生物系统名称),采用自然主题分类法，按照生物界的自然分类系统分类。全部生物体按照类、门、纲、目、科

11、、属、种的顺序排列。大类分为微生物、植物、古生物、动物，每大类分为四级类目（门、纲、目、科） 使用任一生物体的科以上类目，都可以查出与该生物相关的文献 生物系统学代码/名称是一个五位的代码，代表种级别以上的分类组。点击list连接可以看到生物系统学代码,概念代码,概念代码是一个五位数的编码，代表生命科学中的广泛的学科领域，每一个编码对应着一个学科名称。点击相应的链接可以看到概念代码和相应的名称。 概念代码与名称用于标引自1993目前年的BIOSIS的纪录。 共计571个五位的概念代码代表了生命科学的大类。 检索代码和名称结果相同。 一组相关的概念代码放在上一级主题下。 例如：toxicolog

12、y的概念代码为22501-22508，可通过通配符*检索225*而获得。,例: 检索有关葫芦科植物的药用研究,例: 检索有关葫芦科植物的药用研究,主要概念,同BA相同，Biosis Previews有168个主要概念词主要概念通过主题方式来类聚文献 主要概念是涉及生命和生物科学领域的相关词汇 点击放大镜图标可以浏览主概念的列表。列表中分为两种格式：字顺列表和按照概念的层级排列。通过拷贝粘贴将主概念检索词添加到检索框中。检索框中不同的检索术语用逻辑算符“OR”连接。,查看施引文献了解最新进展(链接到Web of Science),查看引用的参考文献了解研究的基础,查看相关记录获得更多信息,化学和

13、生化名称 可使用化合物基因名序列名或者化学物质登记号进行检索,利用化合物基因名序列名或者化学物质登记号进行检索,例: 检索有关苏丹红的研究文献,Sudan red OR Sudan I,例: 检索有关数量性状基因座QTL的研究文献,利用化学索引,与水稻相关的研究,BP中的检索字段（专利文献、会议文献及标示代码检索字段）,会议信息如：Beijing and 2000,识别码如：专利号US6071954等,专利权人如：Merk*,会议、专利检索项的检索,PATENT ASSIGNEE 专利权人是专利所属的个人或机构的名称。专利权人检索项中也可以包括城市和国家的名称。专利权人检索项中也可以包括城市和

14、国家的名称。 PATENT NUMBER 输入专利号，有没有专利发布国家的缩写均可。BP在1999-2003年只收录在美国登记的专利。 MEETING INFO 会议信息包括会议名称、地址、主办单位和日期。通常用“AND”连接几个检索词即可找到某个特定会议的论文。,BIOSIS Previews 的内容及特点 基于Web of Knowledge平台的BIOSIS Previews 的检索功能 基于Web of Knowledge平台的BIOSIS Previews 的分析功能 基于Web of Knowledge平台的BIOSIS Previews的管理功能 基于Web of Knowled

15、ge平台的BIOSIS Previews的写作功能,提 纲,多角度的数据挖掘和 可视化的全景分析 分析研究发展趋势 发现科学技术热点 揭示论文间的潜在联系 提供引文报告,谁能读这么多？ 谁需要读这么多? 发现与创新是不是一个数字的游戏?,“首先必需认识到，科研工作者都十分宝贵自己的时间，除极少数和自己工作关系十分密切的论文以外，绝大多数读者都不会阅读全文。” - 邹承鲁 “我的科学之路”，2003年10月,为什么我们需要分析工具？,聪明地发现 领先一步,强大的分析功能 - 能够处理10万条记录 多角度的数据挖掘和可视化的全景分析,多层次的限定与精确的检索: 发现某研究领域的隐含的发展趋势 把握

16、学科领域的最新动态 了解某特定课题在不同学科的分布情况 获取某学科领域的核心研究人员的信息,8个字段的深入分析： 著者 出版年 研究机构 来源期刊 学科领域 国家与地区 文献类型 文献语种,分析检索结果,在BIOSIS Previews中可供分析的字段共有十种，对于检索结果按照这些字段分析，具有重要意义： 专利权人了解相关的专利主要掌握在哪些专利权人手中； 作者 了解该研究领域的主要研究人员是谁； 主概念代码了解该研究涉及的主要研究领域及相应的概念代码 会议标题了解该研究在哪些会议上发表； 文献类型了解该研究主要的发表文献类型； 文献语种了解该研究主要是以何种文字发表的； 主概念词 了解该了研究主要涉及的学科领域 文献出版年了解该研究在那几年里发表的文献最多； 来源文献名了解该研究主要刊登在哪几种期刊上； 上位学科分类了解该研究涉及的主要生物的类别,例 禽流感的相关研究,文献发