作者：xiaolanlin

一个不是学生物的孩子来搞生物，当真是变成了一块废铁啊，但也是让我体会到了一把生物信息的力量。

废话不多说，开整！

任务：快速高效从pubmed上下载满足条件的文献pmid、标题(ti)、摘要(ab)。

pubmed官网

此处有几种选择可以达到目的：

(1)官网上匹配筛选条件(注：匹配快速，但是下载下来的数量受到限制，每次只能下载10000条数据，甚至更少。)

可以看到，我需要的数据是有三十多万条，但是每次只能下载10000条，那我岂不是要手动n次。。很明显，在大批量下载文献的情况下，官网不是很友好。

由于我不喜欢用r写代码，所以我写一半还是换了python，熟练r的小伙伴可以自行根据指南走通需求。

(3)重量级库来了，python自带的bio包中的entrez检索库，简直就是我的救星，以下是我的代码：

import numpy as np

from bio import medline, entrez # 一般是通过biopython的bio.entrez模块访问entrez

from collections import counter

entrez.email = "(此处写你自己在官网注册的邮箱账号)" # 应用自己的账号访问ncbi数据库

# 此处需将服务器协议指定为1.0，否则会出现报错。http.client.incompleteread: incompleteread(0 bytes read)

# 服务器http协议1.0，而python的是1.1，解决办法就是指定客户端http协议版本

import http.client

http.client.httpconnection._http_vsn = 10

http.client.httpconnection._http_vsn_str = 'http/1.0'

"""

entrez 是一个检索系统，可以用其访问ncbi数据库，比如说pubmed，genbank，geo等。

获得有关 global pbde 的所有文献的pubmed ids

"""

# handle_0 = entrez.esearch(db="pubmed", term="drug therapy[subheading] and adverse effects[subheading] and humans[mesh terms]", retmax=306431)

handle_0 = entrez.esearch(db="pubmed", term="drug therapy[mesh subheading] and adverse effects[mesh subheading] and humans[mesh terms] and (2000/01/01[date - publication] : 2021/12/31[date - publication])",

ptyp="review", usehistory="y", retmax=306431)

record = entrez.read(handle_0) # 获取检索条件的所有文献

idlist = record["idlist"] # 提取出文献id

print ("total: ", record["count"])

no_papers = len(idlist) # 共306431篇文献 2000-01-01:2021-12-31

webenv = record['webenv']

query_key = record['querykey']

total = no_papers

step = 1300

print("result items:", total)

with open("./data_pubmed/pbde1.txt", 'w') as f:

for start in range(0, total, step):

print("download record %i to %i" % (start + 1, int(start + step)))

handle_1 = entrez.efetch(db="pubmed", retstart=start, rettype="medline", retmode="text",

retmax=step, webenv=webenv, query_key=query_key) # 获取上述所有文献的pubmed ids

records = medline.parse(handle_1)

records = list(records) # 将迭代器转换至列表(list)

for index in np.arange(len(records)):

id = records[index].get("pmid", "?")

title = records[index].get("ti", "?")

title = title.replace('[', '').replace('].', '') # 若提取的标题出现[].符号，则去除

abstract = records[index].get("ab", "?")

f.write(id)

f.write("\n")

f.write(title)

f.write("\n")

f.write(abstract)

f.write("\n")

话不多说，结果跑出来了我真的很快乐~

最后的结果是存放在txt文件中，大伙儿根据自己的需求改变代码所需字段啊。

现在我来解释一下，我贴上的这串代码的实现原理，首先是通过entrez检索到符合我筛选条件的文献，里边的限制条件包括了几个词汇匹配以及时间限制，时间我限制在了2000年1月1日到2021年的12月31日(这里的时间我选用的是date - publication，时间选取date - completion、date - modification还是date - publication其实还是有争议的，大家自行考虑选取)。

entrez.esearch的作用就是用来检索的，里边的参数db指向你要检索的数据库，代码中的注释也写了，entrez作为一个接口检索，除了能够检索pubmed中的文献，也能去到别的数据库检索文献；term是写你的筛选语句，注意你写的检索语句不能带有引号，单引号也不行，否则会检索不到，如果不知道检索语句怎么写，或者是不知道字段是否被定义，可以在官网的检索那里选择字段输入内容自动生成query，但是生成的语句是不太智能的，会有很多括号是你不需要的，自己写代码的时候要适当去掉；ptyp我这里用的是review，usehistory是y，意思是后边我的检索要记住这个语句，根据历史查询来检索；retmax如果不进行设置的话，默认给你的最大数据量好像是只有1000，我要的检索内容是超过这个值的，因此我需要自定义检索的数量。

entrez.read是对entrez.esearch检索到的内容进行读取，里边包含了9种元素，我们主要是想从中得到文献的id号，只有拿到了文献的id号，我们后面进行摘要的提取才能准确定位。

最后是循环当中步长的设置，这里就要根据自己的需求来定义了，包括内容的提取，因为我只需要pmid、标题(ti)、摘要(ab)，所以我就没有加载别的内容进来，这里也有一点要注意，标题下载下来是大部分带有[ ].的，方便操作我直接就在下载的时候给去除了，这也是上面replace代码的由来。

附上我参考的链接，如果我这篇文章解决不了你的问题，那么希望下面的渠道能够帮助到你

以上就是python 利用entrez库筛选下载pubmed文献摘要的示例的详细内容，更多关于python entrez库下载pubmed文献的资料请关注萬仟网其它相关文章！

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