基于ISI Web of Knowledge平台 BIOSIS Previews® 综合性生命科学信息数据库 基于ISI Web of Knowledge平台 网址：http://www.isiknowledge.com

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BIOSIS Previews 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约6000种期刊、1500多个国际会议，以及与生命科学研究相关的美国专利 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1926年以来的近1900万条记录。

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

生物医学 分子生物学 应用动物学 行为学与 生态科学 微生物学 生理学 农业与植物学 生物技术 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 淡水/海水水产业 动物控制 野生生物管理 昆虫经济学 生物医学 分子生物学 应用动物学 行为学与 生态科学 微生物学 BIOSIS Previews 传统生物学 生物通讯 生物种群密度 环境污染与保护 细菌学 病毒学 生理学 农业与植物学 园艺学 森林学 土壤科学 生物技术 神经科学 免疫学 生殖学 发育学 营养学 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 生物信息学、基因治疗

BP在医学的应用 检索有关病原（病毒、寄生虫、细菌）学的文献 检索有关动物、微生物实验方法的文献 实验设备、方法 培养基 组织培养 检索有关人体生理、病理基础的文献 动物实验 生物医学工程、行为医学、航空医学等边缘学科 检索有关环境卫生学的文献

BIOSIS Previews: 主题标引

BIOSIS Previews: 主题标引字段

BIOSIS Previews: 关联性标引 BIOSIS 在文献标引过程中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。

关联性标引 上级分类 关键词 描述词 同义词

关联性标引 示例：Coronavirus 冠状病毒 Coronavirus Coronaviridae [03613] pathogen; strain-TOR2 Positive Sense ssRNA Viruses

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Web of Knowledge的检索功能 基本检索 常规字段的检索 专业检索字段 分类数据：精准检索某类生物体的相关文献 概念代码 主题概念：快速检索宏观课题 高级检索：仪器方法 MQ字段

Boolean Operator 布尔逻辑算符 检索包含所有关键字的数据。 标题： “stem cell*” AND lymphoma 检索含有“stem cell”或者”stem cells”同时含有及词语 “lymphoma”。 等效于检索“stem cell*” lymphoma 检索的数据中至少含有一个所给关键字。用语检索同义词或者词的不同表达方式 标题: aspartame OR saccharine OR sweetener* 检索至少含有一个关键字的数据。 排除含有某一特定关键字的数据 标题: aids NOT hearing 检索含有“aids”的数据，排除含有“hearing”的文献。 以下是一些额外的有关使用检索连接符的范例。 “AND”连接符检索含有所有所给词语的文档。此处所给的范例将检索含有短语“stem cell”以及词语“lymphoma”的数据。 当使用“OR”时，将检索至少含有一个所给关键字的数据。检索“Aspartame OR saccharine OR sweetener” 将得到包含所给的任何一个词语的数据。 “NOT”连接符被用来从您的检索中排除不需要的内容。检索“Aids NOT hearing” 将得到有关“AIDS（一种疾病）” 而不是“hearing aids（助听器）”。 14

* ? $ Wildcards 通配符 符号 意义 零个或多个字符 gene* gene, genetics, generation 零或一个字符 colo$r color, colour ? 只代表一个字符 en?oblast entoblast, endoblast 截词符，也叫“通配符”，可被用来检索复数形式及不同的词语拼写。在Web of Knowledge有三种不同的通配符。星号<演示>，是我在上面的检索中使用的通配符。这是最灵活的符号，可代表任何数字或符号（包括零个字符）。 美元符号<演示>代表零个或一个字符，可被用来同时检索英式拼法及美式拼法。 问号<演示>代表一个字符，可用来检索拼写时的变体。 这些中断符可以用在检索词或者词组中，或是用在检索词或词组的末尾。您不可以将截词符用在检索词的开头。 15

Exact Search 近似检索 词组检索 如果希望精确地检索某个短语，应将其放置在引号内。 范例: “stem cell” Same Same算符连接的关键词必须在同一句话内，但关键字前后顺序不限。在关键词字段检索时，利用“SAME”连接符得到的检索结果是同一个短语中的出现检索词的记录。 范例: stem SAME cell 若您希望寻找含有某个精确的短语的记录，请将这个短语置于引号内。您可以在检索时使用中断符来检索词语的变式或复数形式。 我们为您提供了一个额外的连接符：“SAME”，它可以帮助您聚焦您的检索。“SAME”与“AND”很类似，但是检索限制更严格。要求两个关键字都必须出现，但必须同时出现在同一个‘文句’中，前后顺序不限。一个“文句”可代表文档摘要中的一句话、文档标题、一个关键字串或是作者的地址。 16

可检索字段 检索时段限制

主题：aspirin same antithrombotic 例：查找有关阿斯匹林抗血栓形成的文献

主题：aspirin same antithrombotic 例：查找有关阿斯匹林抗血栓形成的文献

常规字段的检索 主题： “标题”字段 、“原语种标题”字段 、“摘要”字段 、“主要概念”字段 、“概念代码”字段 、“分类数据”表 、“疾病名称”表 、“化学数据”表 、“基因名称数据”表 、“序列”表 、“地理数据”表 、“地质年代信息”表 、“方法和设备数据”表 、“器官/系统/细胞器数据”表 、“综合叙词”字段

常规字段的检索 作者： 或姓在前，后面跟星号 (*) 通配符，以便查找具有该姓氏的所有作者。 来源出版物： 作者的检索方式是姓在前，名在后； 或姓在前，后面跟星号 (*) 通配符，以便查找具有该姓氏的所有作者。 来源出版物： 可以用出版物全名，也可以使用截词符“*”，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（会议文献及识别代码检索字段） 会议信息： 　 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。 识别代码 入藏号、ISSN 、ISBN 、专利号 、专利分类号 、授予专利的日期

Chemical and Biochemical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

Web of Knowledge的检索功能 基本检索 常规字段的检索 专业检索字段 分类数据：精准检索某类生物体的相关文献 概念代码 主题概念：快速检索宏观课题 高级检索：仪器方法 MQ字段

BP中的检索字段（专业检索字段）

分类数据： Super Taxa / Biosystematic Name(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、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/主题词 概念编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。点击相应的连接可以看到概念编码和相应的名称。 概念编码与名称用于标引自1993—目前年的BIOSIS的纪录。 共计571个五位的概念编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：toxicology的概念代码为22501-22508，可通过通配符*检索”225*”而获得。

例: 检索有关蔷薇科植物杀虫剂的研究 生物分类数据中查找到蔷薇科　 概念代码中查找到杀虫剂相关的概念代码

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link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。 快速检索宏观课题

检索习题:利用主要概念途径查找有关中国临床内分泌的相关文献 china Clinical Endocrinology

检索习题:利用主要概念途径查找有关中国污染评估控制与管理的相关文献 china polluting assessment control and management

BP检索中的辅助索引工具 BIOSIS Previews专业标引项的辅助检索工具： --作者索引检索辅助工具 生物体分类系统索引检索辅助工具 --来源刊索引检索辅助工具 生物体分类系统索引检索辅助工具 主概念索引检索辅助 概念代码索引检索辅助工具

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高级检索

查找与本课题相关的仪器方法的文献 分光光度计法分析红霉素含量的文献 查找与本课题相关的仪器方法的文献 分光光度计法分析红霉素含量的文献 TS=Erythromycin and MQ=spectrophotometry

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为什么我们需要分析工具？ 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? 聪明地发现 领先一步 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? 知识发现：信息已经成为社会发展的三大重要资源之一。我们处在这样一个信息时代，即我们几乎被信息淹没，但仍感到知识的匮乏，因为大量的信息垃圾充斥其中，使我们很难从中得到解决问题所需的知识。我们首先面对的是如何管理信息中的知识，如何从数据中获取知识，如何利用大量信息发现知识，这就是我们今天所要讨论的知识发现。 “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

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

分析检索结果 在BIOSIS Previews中可供分析的字段共有10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； 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 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； 主要概念—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； 学科类别—了解该研究主要涉及学科类别 上位学科分类—了解该研究涉及的主要生物的类别

例：有关RNA干扰的相关文献

alzheimer Animal model ibuprofen；motrin Antipyretic analgesic 检索练习 阿尔茨海默氏病的疾病动物模型 alzheimer Animal model 布洛芬在发烧及头痛应用方面的参考文献 ibuprofen；motrin Antipyretic analgesic

Pseudomonas aeruginosa Clinical microbiology Salbutamol；albuterol 绿脓杆菌的临床微生物学研究 Pseudomonas aeruginosa Clinical microbiology 2000年以来有关沙丁胺醇吸入治疗哮喘的综述文献 Salbutamol；albuterol asthma

谢 谢！ [Read all statements on slide, then additional comments] 谢 谢！ [Read all statements on slide, then additional comments] In summarizing these comments best, we may say that patent law provides motivation for technological development. It serves as a stimulant for allocation of resources to research and development efforts. Today, this is true in research environments within both the Corporate and Academic sectors.