Lesson 8 of 20

【실습】 새로움을 센다 — TNIK 은 논문이 0편이었다

PubMed E-utilities · [tiab] · 2020년으로 자른 이유

“새롭다” 는 말은 느낌 같지만 셀 수 있습니다. 그 유전자와 그 병이 같은 초록에 몇 번이나 함께 나왔는가를 세면 됩니다.

PubMed 가 그 셈을 무료로 해 줍니다. lit 꾸러미가 그것을 감쌌습니다.

[tiab] 는 제목과 초록만 본다는 뜻입니다. 본문까지 세면 스쳐 지나간 언급이 섞여요.

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import lit

print(lit.live())
print()
print("실제로 보낸 검색어 — PubMed 창에 그대로 붙여 넣어 확인할 수 있습니다")
for scope in lit.SCOPES:
    print("  %-11s %s" % (scope, lit.query("TNIK", scope)))

2020년까지 0편. TNIK 논문은 198편이나 있는데, 그중 IPF 와 함께 나온 것이 한 편도 없었습니다.

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import lit

print("TNIK 의 논문 수")
c = lit.counts("TNIK")
print("  IPF 와 함께 (전부)        :", c["ipf"])
print("  IPF 와 함께 (2020년까지)  :", c["ipf_before"])
print("  폐섬유증 전반과 함께      :", c["fibrosis"])
print("  TNIK 논문 전체            :", c["gene"])
print()
print("병 자체의 논문 수:", lit.totals())

High school검색어를 어떻게 짜나

고려할 것	내용
유전자 별칭	TNIK · TRAF2 and NCK interacting kinase
병의 여러 표현	IPF · idiopathic pulmonary fibrosis · pulmonary fibrosis
검색 필드	`[tiab]` — 제목과 초록으로 제한
날짜 범위	어느 시점까지

[tiab]이 중요합니다. 필드 제한 없이 검색하면 본문이나 참고문헌에 스친 논문까지 잡혀서 수가 부풀어요.

새로움 = 1/(1+논문수). 아주 단순한 식이고, 그래서 무엇을 재는지가 분명합니다.

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import lit

genes = ["TNIK", "MUC5B", "TERT", "TGFB1", "SMAD3", "PARN", "RTEL1",
         "PDGFRB", "FGFR2", "CTNNB1", "MAP4K4", "MINK1"]
t = lit.table(genes).sort_values("ipf_before")
t["새로움"] = 1.0 / (1.0 + t["ipf_before"])          # 0편이면 1.0, 많을수록 0 에 가깝다
print(t.to_string(index=False))
print()
print("2020년까지 IPF 논문이 0편인 유전자:",
      ", ".join(t[t["ipf_before"] == 0]["gene"]))

High school왜 2020년으로 잘랐나

이 강의는 검색을 2020년으로 자릅니다. 이유가 있어요.

이유	내용
발견 시점 재현	당시에 알 수 있었던 것만 봄
사후 정보 배제	2021년 이후 논문은 이미 TNIK을 알고 쓴 것
공정한 평가	"그때 이 방법으로 찾을 수 있었나"

답을 알고 나서 답이 보인다고 하면 안 됩니다 — 시계를 되돌려 놓고 물어야 합니다.

High school논문 0편의 두 얼굴

0편이 좋은 신호일 때	0편이 나쁜 신호일 때
새로운 영역 — 앞설 수 있음	이유가 있어서 아무도 안 함
특허 가능성	근거가 정말 없음
경쟁이 없음	실패한 시도가 발표 안 됐을 수도

구분하려면 다른 근거가 필요합니다. 새로움만으로는 부족해요.

그래서 9강에서 확신과 새로움을 곱합니다 — 둘 다 있어야 의미가 있습니다.

🤔 Check yourself

TNIK 의 ipf_before 가 0인데 gene(전체 논문)이 198인 것이 뜻하는 것은?

🤔 Check yourself

새로움 점수를 단독으로 써서 1등을 뽑으면 안 되는 이유는?