Extraction d’entités nommées décrivant des chaînes de traitement bioinformatiques dans des articles scientifiques en anglais (2024)

Abstract: Les chaînes de traitement d’analyses de données biologiques utilisées en bioinformatique sont une solution pour la portabilité et la reproductibilité des analyses. Ces chaînes figurent à la fois sous forme descriptive dans des articles scientifiques et/ou sous forme de codes dans des dépôts. L’identification de publications scientifiques décrivant de nouvelles chaînes de traitement et l’extraction de leurs informations sont des enjeux importants pour la communauté bioinformatique. Nous proposons ici d’étendre le corpus BioToFlow ayant trait aux articles décrivant des chaînes de traitement bioinformatiques et de l’utiliser pour entraîner et évaluer des modèles de reconnaissance d’entités nommées bioinformatiques. Ce travail est accompagné d’une discussion critique portant à la fois sur le processus d’annotation du corpus et sur les résultats de l’extraction d’entités.

## introduction la biologie est un domaine dans lequel l'arrivée de nouvelles technologies dites à haut-débit a permis l'acquisition de très grands volumes de données biologiques. ces données brutes sont nombreuses mais aussi très hétérogènes et l'enjeu de la bioinformatique est de croiser, intégrer et analyser ces données pour faire avancer les connaissances en biologie. face aux masses de données disponibles, la communauté bioinformatique a développé un grand nombre d'outils bioinformatiques. une analyse de données bioinformatique consiste en l'enchaînement d'un ensemble d'outils bioinformatiques, chaque outil consommant les données brutes en entrée et générant de nouvelles données, consommées à leur tour par l'outil suivant. ces analyses peuvent être facilement implémentées via un script python ou un notebook pour des analyses rapides et impliquant de petits volumes de données. mais lorsqu'il convient d'automatiser des analyses complexes pouvant impliquer l'utilisation de plusieurs dizaines d'outils et des volumes importants de données, il est nécessaire d'utiliser des solutions adaptées, plus faciles à déployer sur des grappes de calculs et offrant des solutions pour la portabilité et la reproductibilité de l'analyse. les systèmes de workflows scientifiques ont été conçus pour répondre à ces besoins. deux systèmes sont en particulier de plus en plus utilisés dans la communauté bioinformatique : nextflow (di @xcite et snakemake @xcite . dans ces systèmes, une chaîne de traitement (ou workflow) est un code structuré où les étapes d'analyse sont bien distinguables. lorsqu'une chaîne de traitement originale est conçue, le code est mis à disposition de la communauté dans un dépôt github et la description de la chaîne de traitement est publiée sous la forme d'un article scientifique dans une revue bioinformatique. au 9 février 2024, le nombre d'articles ayant un lien github vers une chaîne de traitement dans le système de gestion nextflow est ainsi de 89 articles et 91 pour le système snakemake foot_0 . un enjeu important pour la communauté bioinformatique est d'identifier les articles scientifiques décrivant une nouvelle chaîne de traitement et d'extraire les informations qui lui sont associées (par exemple, les outils bioinformatiques ou les données utilisées). à terme, la perspective de ce travail est, pour une même chaîne de traitement, de pouvoir comparer et fusionner des informations extraites des articles scientifiques d'une part et des codes issus de dépôts publics d'autre part. dans ce contexte, nous avons récemment proposé une première méthode de modélisation et d'extraction des composants des chaînes de traitement avec un schéma décrivant un ensemble d'entités nommées et de relations @xcite . nous avons par ailleurs introduit le corpus biotoflow, composé de 24 articles décrivant des chaînes de traitement (20 nextflow et 4 snakemake) et annotés par 3 annotateurs. des expériences de reconnaissance d'entités ont été réalisées sur ce corpus et ont généré de premiers résultats prometteurs. les entités sont distribuées de façon très variable avec un nombre important d'occurrences pour les entités générales de la chaîne de traitement qui décrivent les données (gènes, protéines...), indiquent les noms d'outils utilisés ou encore le nom de cette chaîne de traitement. au contraire, des informations plus techniques n'apparaissent pas toujours dans les articles scientifiques. il en résulte un nombre plus réduit d'occurrences pour des entités telles que version ou environnement par exemple.