• Genomics & Informatics
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• 제19권3호
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• pp.23.1-23.7
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• 2021

Currently, coronavirus disease 2019 (COVID-19) literature has been increasing dramatically, and the increased text amount make it possible to perform large scale text mining and knowledge discovery. Therefore, curation of these texts becomes a crucial issue for Bio-medical Natural Language Processing (BioNLP) community, so as to retrieve the important information about the mechanism of COVID-19. PubAnnotation is an aligned annotation system which provides an efficient platform for biological curators to upload their annotations or merge other external annotations. Inspired by the integration among multiple useful COVID-19 annotations, we merged three annotations resources to LitCovid data set, and constructed a cross-annotated corpus, LitCovid-AGAC. This corpus consists of 12 labels including Mutation, Species, Gene, Disease from PubTator, GO, CHEBI from OGER, Var, MPA, CPA, NegReg, PosReg, Reg from AGAC, upon 50,018 COVID-19 abstracts in LitCovid. Contain sufficient abundant information being possible to unveil the hidden knowledge in the pathological mechanism of COVID-19.

• 한국임상수의학회지
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• 제26권6호
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• pp.606-611
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• 2009

2006-2008년에 5마리의 환자가 아포크린샘암종으로 진단받았다. 품종은 다양하였으며 진단 당시 평균 연령은 11세이었다. 이들 중 3마리에서 종양으로 인한 고칼슘혈증이 발생하였으며, 한 마리는 화학요법(chemotherapy) 받지 않고 진단 1달 후 사망하였다. 나머지 네 마리의 환자들은 항암제 투여, 수술 등의 방법으로 치료를 받았으며 수술과 화학요법을 병행한 환자는 치료 종료 후 9개월째 완전완화(complete remission) 상태를 유지하고 있다. 화학요법만 받은 3마리의 환자들은 질병지속(stable disease) 상태로 유지되고 있으며 이 중 한 마리는 진단 후 2개월째에 사망하였다. 따라서 개의 아포크린샘암종의 치료법으로 수술 및 방사선 치료를 적용할 수 없는 경우에, 항종양제 단독 투여는 보조적으로 효과가 있는 것으로 사료된다.