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背景：由19日大流行的驱动和可怕的发现抗病毒药，我们探索了SARS-COV-2生物医学出版物的景观，以识别潜在的治疗方法。目的：这项研究的目的是鉴定出可能对冠状病毒病大流行有益的标签药物，它提出了一种称为Covidx的新型排名算法，以建议现有的药物潜在的重新利用，并在临床试验中使用药物知识验证基于文献的基于文献的结果。方法：为了实现此类目标，我们应用了自然语言处理技术来识别药物和链接实体（例如疾病，疾病，基因，蛋白质，化合物）。当链接此类实体时，它们会形成一张可以使用网络科学工具进一步探索的地图。Covidx算法是基于我们称为“多样性”的概念。通过测量如何使用各种生物实体计算“多样化”药物的多样性评分（无论每个类别中实际实例的基础性如何）。该算法验证排名并授予目前正在开放临床试验中正在研究的药物。开放临床试验的基本原理是提供PubMed结果的验证机制。这确保提供了这种疾病快速发展的最新证据。结果：从分析的生物医学文献中，该算法确定了30种可能的候选药物进行重新利用，相应地对其进行排名，并根据临床试验的证据验证了排名结果。根据我们的算法，前10名候选者是羟氯喹，阿奇霉素，氯喹，氯喹，利托那韦，洛萨拉坦，losartan，remdesivir，favipipiviravir，favipiviravir，甲基丙糖酸酯，雷帕霉素，tilorone dilorone dilorone dilorone dihydrochloride。结论：排名在识别可以重新使用的药物方面表现出一致性和有望。但是，我们认为，完整的治疗方法是一种多方面的辅助方法，可能需要同时服用多种药物。
SARS-COV-2生物医学文献的解剖学
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