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有没有办法下载并保存Entrez模块返回到本地磁盘的XML文件？什么我目前做的是： fetch = Entrez.efetch(db='pmc', resetmode='xml', id=ids, rettype='full') article = fetch.read() 然后保存article这是一个str对象通过Python的写入功

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使用rentrez解析出来的作者和从属关系

我的总体目标是构建合作作者网络图。我有一个PubMed ID的列表，这些是我感兴趣的合作网络图表的唯一出版物。我无法弄清楚如何在使用rentrez的查询中将作者姓名和相应的关联关系同时存在。我可以得到这两个信息，但我的联盟名单比我的作者名单少了300个，所以显然有些没有提供联盟，但我无法弄清楚谁。任何方式来搜索作者和联盟合并？ [当我做无论是在我的entrez_fetch，它只是给了我的作者和所属

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PubMed使用entrez_fetch进行XML解析rentrez

我正在收集PubMed中搜索术语的作者信息和文章信息。我在rentrez包中使用entrez_fetch成功获得作者姓名，出版年份和其他信息。以下是我的示例代码： library(rentrez) library(XML) pubmedSearch <- entrez_search("pubmed", term = "flexible ureteroscope", retmax = 100)

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从Medline对象检索使用RISmed的多个作者关联

使用RISmed-R-package从Medline自动检索数据（抽象/作者/从属关系等）时，我无法使用Affiliation（）方法检索多个关联。即使有多个可用，也只能检索第一个作者的联属关系。从https://www.nlm.nih.gov/bsd/mms/medlineelements.html#ad 看来，在2014年12月之后，在联盟领域包括多个联盟。类似地，Author（）方法检索一个

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如何从pubmed获取最新论文

这是一个具体问题，但有人必须这样做。我想从pubmed那里得到最新的论文。不是关于某些主题的文章，而是所有主题。我想根据修改日期（mdat）进行查询。我使用biopython.py和我的代码看起来像这样 handle = Entrez.egquery(mindate='2015/01/10',maxdate='2017/02/19',datetype='mdat') results = Entr

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解析R中的XML文件使用rentrez

我不是XML专家。使用rentrez解析XML文件时遇到问题。我试图通过每个pmid（PubMed数据库中的文章ID）作为输出来获得作者和隶属关系。我的代码运行良好，除非作者有多个关联关系。当作者有多个联盟时，列first_names，last_names和affiliation的列长变得不同，并且它返回一个错误。我真的没有在XML解析处理这方面的专业知识。我严格地期待结果如下图所示：由entre

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xml句子与python的段落

我希望能够以xml格式处理一段不含特定句子的句子。我的输入是这样的： <p xmlns="https://jats.nlm.nih.gov/ns/archiving/1.0/"> Recently, a first step in this direction has been taken in the form of the framework called “dynamical

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Biopython和检索日志的全名

我使用Biopython和Python 3.x从PubMed数据库进行搜索。我正确地获得搜索结果，但接下来我需要提取搜索结果的所有日记名称（全名，而不仅仅是缩写）。目前我使用下面的代码： from Bio import Entrez from Bio import Medline Entrez.email = "[email protected]" handle = Entrez.esea

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Biopython的ESearch不给我充分IDLIST

我试图寻找通过使用下面的代码的一些文章： handle = Entrez.esearch(db="pubmed", term="lung+cancer") record = Entrez.read(handle) 从record['Count']我可以看到有293279分的结果，但是当我看到record['IdList']它只给我20个ID。这是为什么？我如何获得所有293279记录？

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UnicodeDecodeError与使用Biopython从efetch获取摘要

最近，使用Biopython从Pubmed中提取了一些摘要。我的代码写在下面Python3： from Bio import Entrez Entrez.email = "[email protected]" # Always tell NCBI who you are def get_number(): #Get the total number of abstract availa