一個不是學生物的孩子來搞生物，當真是變成了一塊廢鐵啊，但也是讓我體會到了一把生物資訊的力量。

廢話不多說，開整！

任務：快速高效從PubMed上下載滿足條件的文獻PMID、標題（TI）、摘要（AB）。

PubMed官網 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov

此處有幾種選擇可以達到目的：

（1）官網上匹配篩選條件（注：匹配快速，但是下載下來的數量受到限制，每次只能下載10000條資料，甚至更少。）

 可以看到，我需要的資料是有三十多萬條，但是每次只能下載10000條，那我豈不是要手動n次。。很明顯，在大批量下載文獻的情況下，官網不是很友好。

（2）R語言有個R包，叫做easyPubMed，這裡我也給大家貼上學習指南（https://cran.r-project.org/web/packages/easyPubMed/vignettes/getting_started_with_easyPubMed.html）

由於我不喜歡用R寫程式碼，所以我寫一半還是換了Python，熟練R的小夥伴可以自行根據指南走通需求。

（3）重量級庫來了，Python自帶的Bio包中的Entrez檢索庫，簡直就是我的救星，以下是我的程式碼：

　　注：Entrez在Bio包中，Bio的安裝請移步 https://www.cnblogs.com/xiaolan-Lin/p/14023147.html

 1 import numpy as np
 2 from Bio import Medline, Entrez  # 一般是通過BioPython的Bio.Entrez模組訪問Entrez
 3 from collections import Counter
 4 
 5 Entrez.email = "（此處寫你自己在官網註冊的郵箱賬號）"  # 應用自己的賬號訪問NCBI資料庫
 6 
 7 # 此處需將伺服器協議指定為1.0，否則會出現報錯。http.client.IncompleteRead: IncompleteRead(0 bytes read)
 8 # 伺服器http協議1.0，而python的是1.1，解決辦法就是指定客戶端http協議版本
 9 import http.client
10 http.client.HTTPConnection._http_vsn = 10
11 http.client.HTTPConnection._http_vsn_str = 'HTTP/1.0'
12 
13 """
14 Entrez 是一個檢索系統，可以用其訪問NCBI資料庫，比如說PubMed，GenBank，GEO等。
15 獲得有關 global PBDE 的所有文獻的PubMed IDs
16 """
17 # handle_0 = Entrez.esearch(db="pubmed", term="drug therapy[Subheading] AND adverse effects[Subheading] AND humans[MeSH Terms]", retmax=306431)
18 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])",
19                           ptyp="Review", usehistory="y", retmax=306431)
20 record = Entrez.read(handle_0)  # 獲取檢索條件的所有文獻
21 idlist = record["IdList"]  # 提取出文獻id
22 print ("Total: ", record["Count"])
23 No_Papers = len(idlist)    # 共306431篇文獻 2000-01-01:2021-12-31
24 webenv = record['WebEnv']
25 query_key = record['QueryKey']
26 
27 total = No_Papers
28 step = 1300
29 print("Result items:", total)
30 with open("./Data_PubMed/PBDE1.txt", 'w') as f:
31     for start in range(0, total, step):
32         print("Download record %i to %i" % (start + 1, int(start + step)))
33         handle_1 = Entrez.efetch(db="pubmed", retstart=start, rettype="medline", retmode="text",
34                                  retmax=step, webenv=webenv, query_key=query_key)  # 獲取上述所有文獻的PubMed IDs
35         records = Medline.parse(handle_1)
36         records = list(records)  # 將迭代器轉換至列表（list）
37         for index in np.arange(len(records)):
38             id = records[index].get("PMID", "?")
39             title = records[index].get("TI", "?")
40             title = title.replace('[', '').replace('].', '')  # 若提取的標題出現[].符號，則去除
41             abstract = records[index].get("AB", "?")
42             f.write(id)
43             f.write("\n")
44             f.write(title)
45             f.write("\n")
46             f.write(abstract)
47             f.write("\n")

話不多說，結果跑出來了我真的很快樂~

最後的結果是存放在txt檔案中，大夥兒根據自己的需求改變程式碼所需欄位啊。

現在我來解釋一下，我貼上的這串程式碼的實現原理，首先是通過Entrez檢索到符合我篩選條件的文獻，裡邊的限制條件包括了幾個詞彙匹配以及時間限制，時間我限制在了2000年1月1日到2021年的12月31日（這裡的時間我選用的是Date - Publication，時間選取Date - Completion、Date - Modification還是Date - Publication其實還是有爭議的，大家自行考慮選取）。

Entrez.esearch的作用就是用來檢索的，裡邊的引數db指向你要檢索的資料庫，程式碼中的註釋也寫了，Entrez作為一個介面檢索，除了能夠檢索PubMed中的文獻，也能去到別的資料庫檢索文獻；term是寫你的篩選語句，注意你寫的檢索語句不能帶有引號，單引號也不行，否則會檢索不到，如果不知道檢索語句怎麼寫，或者是不知道欄位是否被定義，可以在官網的檢索那裡https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/advanced/選擇欄位輸入內容自動生成query，但是生成的語句是不太智慧的，會有很多括號是你不需要的，自己寫程式碼的時候要適當去掉；ptyp我這裡用的是Review，usehistory是y，意思是後邊我的檢索要記住這個語句，根據歷史查詢來檢索；retmax如果不進行設定的話，預設給你的最大資料量好像是隻有1000，我要的檢索內容是超過這個值的，因此我需要自定義檢索的數量。

Entrez.read是對Entrez.esearch檢索到的內容進行讀取，裡邊包含了9種元素，我們主要是想從中得到文獻的id號，只有拿到了文獻的id號，我們後面進行摘要的提取才能準確定位。

最後是迴圈當中步長的設定，這裡就要根據自己的需求來定義了，包括內容的提取，因為我只需要PMID、標題（TI）、摘要（AB），所以我就沒有載入別的內容進來，這裡也有一點要注意，標題下載下來是大部分帶有[ ].的，方便操作我直接就在下載的時候給去除了，這也是上面replace程式碼的由來。

附上我參考的連結，如果我這篇文章解決不了你的問題，那麼希望下面的渠道能夠幫助到你

https://zhuanlan.zhihu.com/p/54611852

https://zhuanlan.zhihu.com/p/262957260