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随着科学研究的进展，人们发现单纯研究某一方向无法解释全部生物医学问题，科学家便提出从整体出发研究人类组织细胞结构、基因、蛋白及其分子间相互的作用，通过整体分析反映人体组织器官功能和代谢的状态，因此便产生了“组学”的概念。从分子生物学角度，组学主要涵盖基因组学、蛋白组学、代谢组学、转录组学、脂类组学、免疫组学、糖组学和 RNA组学等。Omics是组学的英文称谓，其词根“-ome”在英文中是指一些种类个体的系统集合。Genomics(基因组学)是最早提出的组学类型，由美国科学家Thomas Roderick于1986年提出[1]，之后其他类型的组学相继出现。笔者通过查阅分析国内外大量组学相关综述后发现，现阶段的组学研究综述都是关注某一种组学的最新进展，缺少从宏观角度分析多种组学的融合研究。就目前组学研究的态势而言，多种组学技术融合已成为必然趋势。因此，全面研究组学的整体发展趋势和各类组学之间的脉络关系，显得十分重要。文本挖掘技术和信息计量学方法的发展为从海量的科研文献中梳理组学研究脉络提供了可能[2]。

文献是科研成果的主要产出和表达形式，是由科研工作者对其创造性研究成果进行理论分析和科学总结并公开发表的文体，也是医学事业不断发展的重要科技信息源，是记录医学科技进步、重大发明和改革的历史性文件[3]。文献挖掘[4]是数据挖掘领域中一个重要研究方向，其处理对象是文本类型的文献数据。……