〔摘 要〕生命科学文摘数据库(BIOSIS Previews，BP)是著名生物学信息检索工具，是科技人员获取生命科学相关信息的重要资源，同时，它也是有效的研究工具。然而，大多数科研人员及信息用户对它的了解和认识不够深入，使很多功能没有得到充分、有效地利用。本文对基于ISI Web of Knowledge新检索平台BP数据库的特点、结构及各种功能进行了详细地描述和系统地介绍。可指导研究人员使用数据库，可帮助信息咨询人员和文检课教师了解数据库。
〔关键词〕BIOSIS Previews；生命科学；生物学；数据库；新检索平台
〔中图分类号〕G252.7 〔文献标识码〕B 〔文章编号〕1008-0821(2009)01-0112-03
Features and Function of BIOSIS Previews(BP) Based on ISI Web of Knowledge New Platform
Tang Liya1 Wang Zhaohui2
(1.Department of Applied Biology and Chemical Technology，The Hong Kong Polytechnic University，
Hong Kong，China；
2.Library，Central China Normal University，Wuhan 430079，China)
〔Abstract〕BIOSIS Previews(BP)is a famous information retrieval tool on biology，It is the important resource that scientists obtain information on life science，and it is also an effective study tool.However，most people do not have a good understanding of it.This paper introduced features and functions of the database on new retrieval platform.
〔Key words〕BIOSIS Previews；life science；biology；database；new retrieval platform
1 数据库概况
生命科学文摘数据库(BIOSIS Previews，BP)是由原美国生物学文摘生命科学信息服务社(Bioscience Information Service of Biological Abstracts，BIOSIS现隶属于Thomson Scientific)编辑出版。是目前世界上规模较大、影响较深的著名生物学信息检索工具之一。它是《生物学文摘》(Biological Abstracts BA)与《生物学文摘——综述、报告、会议》(Biological Abstracts/Reports，Review，Meetings BA/RRM)整合在一起的互联网版本。BIOSIS由资深的生物学家建立，内容覆盖了所有生命科学的相关学科领域。收录学科范围包括分子生物学、植物学、动物学、生态与环境科学、医学、药理学、兽医学、微生物学等传统学科；农业、生物化学、生物医学、生物技术、实验临床、兽医药学、遗传学、营养学、公共卫生学等交叉领域及研究方法与仪器设备等相关学科。
收录自1969年以来90多个国家和地区的5 500多种生命科学方面的期刊和1 500多个国际会议，还有综述文章、书籍、与生命科学研究相关的美国专利，生物研究索引《Bio Research Index》的内容，以及来自生物文摘和生物文摘评论的独特的参考文献等，总量超过1 450万条(30% US，70% 非美国)。
数据库每周更新，每年新增数据量超过56万条。
BP基于ISI Web of Knowledge检索平台，用户界面友好实用，检索途径丰富，方便快捷，具有多种超链接和跨库检索功能。特定的生命科学领域的专业检索字段，符合生命科学自身的特点，可获取高度相关和全面的检索结果。由于BIOSIS的深度标引，研究人员不用担心主题词选取的不全面或不准确，输入自己想到有关这一想法的自由词即可。此数据库不仅具有检索功能，还是有效的研究工具——提供全文链接、结果分析、信息管理、格式论文等。
2008年，ISI Web of Knowledge检索平台推出全新的版本，增强了许多重要功能。
2 基本结构
新版本默认的界面为所有数据库All Databases(旧版Cross Search)，它可搜索所有订阅产品。点击Select a Database(选择一个数据库)进入单个产品选择页面，点击BIOSIS Previews进入数据库的(Search)普通检索界面，若选择高级检索点击Advanced Search。Additional Resources(其他资源)选项卡中提供多个有价值的产品配置。检索界面分3个区域：检索式输入区、指令区、时间限定区。
运算符：AND、SAME、OR、和NOT。
SAME检索某些词出现在同一句子里，但没有次序上的规限。如果同一字段的检索运用了多个运算符，则按下列顺序优先：SAME→NOT→AND→OR，若想改变运算符的顺序，可使用圆括号()，用户应搞清顺序关系，以免发生错误。
截词：?=一个字符，=零个或多个字符
词组：连续输入两个或多个单词并用引号。
BIOSIS Previews有5种专业标引辅助检索工具：(1)作者索引检索辅助工具；(2)来源刊索引检索辅助工具；(3)生物体分类系统索引检索辅助工具；(4)主概念索引检索辅助工具；(5)概念代码索引检索辅助工具。检索时可在对话框中直接输入检索词进行检索，也可以利用辅助工具调出其中的词或代码进行检索。辅助检索列表放在相应检索字段旁，点击链接即可使用。
3 检索功能及使用方法
3.1 普通检索(Search)
新版本的普通检索界面有很大改变。打开BP数据库后，系统首先进入普通检索界面。普通检索提供了最基本、最有效的检索途径，是用户最常用的检索方式。最初界面提供3个检索式输入框，点击“Add Another Field”可增加输入框。根据需要在一个或多个输入框中分别输入单个检索词、词组或布尔逻辑检索式，并选择相应的检索途径即检索字段，可供检索的字段包括：(1)主题Topic；(2)标题Title(3)作者Author；(4)出版物Publication Name；(5)出版年Year Published；(6)作者地址Address；(7)生物系统分类Taxonomic Data；(8)主概念Major Concepts；(9)概念代码Concept Codes；(10)化学物质和生化物质Chemical and Biochemical；(11)会议信息Meeting Information；(12)识别代码Identifying Codes。
除上述体现生命科学文献特色的12个检索字段外，还有Language语种、Document Type文档类型、Literature Type文献类型和Taxa Notes生物体选项。
3.2 高级检索(Advanced Search)
点击页面左上的“Advanced Search”进入高级检索界面。高级检索提供一个对话框，在检索式前需用字段代码，用布尔逻辑算符组配检索词构成复杂的检索式，以便完整地表达检索意图，完成检索。例：TS=(comet SAME orbit*)NOT AU=Smalley R E。
可供检索的字段(途径)及字段代码包括：TS=Topic(主题)，TI=Title(题名)，AU=Author(作者)，SO=Publication Name(刊名或书名)，AD=Address(作者地址)，PY=Year Published(出版年)，TA=Taxonomic Data(生物系统分类)，MC=Major Concepts(主概念)，CC=Concept Codes(概念代码)，CH=Chemical(化合物)，GN=Gene Name(基因名)，SQ=Sequence(大分子序列)，CB=Chemical and Biochemical(化学物质和生化物质)，CA=CAS Registry No.(CA化学物质登记号)，DS=Disease Data(疾病、MeSH词表)，PS=Parts & Structures Data(局部、结构)，MQ=Methods & Equipment(方法、仪器)，GE=Geographic Data(地理区划)，GT=Geological Time(地质年代)，DE=Miscellaneous Descriptors(混和描述项)，AN=Patent Assignee(专利权人)，MI=Meeting Information(会议信息)，IC=Identifying Codes(识别代码)。
在高级检索页面底部区域，可进一步限定检出文献的语种、文档类型、文献类型和生物体。检索完成后需点击页面下方检索结果打开检索结果列表。
3.3 检索结果排序及处理
检索结果默认排序方式为更新日期。可根据需要重新排序，通过“Sort by”下拉菜单选择排序方式：更新日期、相关性、第一著者、出处、会议标题、出版日期。
点击标题可获得较为详细的信息，点击全文链接Full Text可获得机构已订购了全文的文献。用户可通过打印、发送电子邮件或直接保存到 EndNote Web等方式输出记录。
4 分析功能及使用方法
4.1 分析功能
Analyze Results是ISI推出的一种全新的检索结果分析工具。它针对检索结果进行多角度、全景式分析，利用它用户能从检索结果中挖掘有用的知识，获得本学科或领域潜在发展趋势、重要期刊、最具领导力和号召力的学术带头人及学术机构等综合性学术信息。Results Analysis使得从数据库检索到获取全文乃至制定研究方向和科研决策这一科学研究过程在科研前期有了量化的可参考的指标。科学研究的信息调研工作得以在数据库检索界面上一次完成。
4.2 使用方法
当完成检索进入检索结果界面，点击右上或左下侧“Analyze Results”按钮后，即进入分析界面。选择分析参数，选择分析字段：根据需要在“Rank the records by this field：”下拉菜单中选择相关字段(内容)进行检索结果分析，点击“Analyze”。分析结果以百分比和柱状图队列形式显示。对分析结果还可进行再分析。
4.3 可供分析的字段共有11种
根据分析内容主要分为常规分析(Assignee；Author；Source Title；Publication Years；Meeting；Document Type；Literature Type；Language)和生命科学学科特征的分析(Major Concepts；Concept Code；Subject Area；Super Taxa)。对检索结果选择不同角度进行分析，具有重要意义。
专利权人Assignee——了解相关的专利主要掌握在哪些专利权人手中；
作者Author——了解该研究领域的主要研究人员是谁，Results Analysis对作者信息的挖掘有助于集中展示作者的学术研究成果，有助于同行间的了解、交流和合作，更有助于学术带头人的选择和评判。为学生选择导师，为学校引进人才提供定量的、可参考的数据。
主概念代码Concept Code/Headings——了解该研究涉及的主要研究领域及相应的概念代码；
会议标题——了解该研究在哪些会议上发表；
文献类型Document Type——了解该研究发表文献的主要类型；
文献语种Language——了解该研究主要是以何种文字发表的；
主概念词Major Concepts——了解该研究主要涉及的学科领域；
文献出版年Publication Year——按照出版年代进行分析，了解该研究在那几年里发表的文献最多，了解研究随时间的分布趋势，有助于理清学科发展历程，捕捉学科热点和难点，预测未来发展趋势；
来源文献名Source Title——了解该研究主要刊登在哪几种期刊上，Results Analysis对来源期刊的分析提供了经统计分析后所得到的来源期刊具有针对性、特异性和方向性，使得期刊的选择更专业、更细化、更合理；
上位学科分类Super Taxa——按照上位学科分类进行分析，了解研究中涉及了哪些生物体，了解该研究涉及的主要生物的类别。
5 管理、跟踪
建立个人的网上图书馆，管理收集的文献资料，写作论文时，直接调用个人网上图书馆中的文献，按照需要的格式，自动生成论文后的参考文献；利用数据库定制自动运行检索式，或利用论文被引用作线索，跟踪课题进展。
点击Search History及Open Saved History可查看已保存的检索历史和调用检索策略。Marked List(已标注列表)功能可帮助管理检索结果。在退出该页面时，标注的每条记录都将自动提交给Marked List(已标注列表)。可以单击“Add to Marked List”按钮来创建Marked List(已标注列表)。将Marked List(已标注列表)记录导出到EndNote Web或其他参考资料管理工具中。
BIOSIS Previews(BP)数据库是科技人员获取生命科学相关信息的重要资源。同时它使用户获取的不再是简单的原始文献的框架，通过对文献的再分析、再加工和再处理，大大扩展和加深了信息检索的广度和深度。提高研究工作效率，激励研究人员创新。是有效的研究工具。“If its in the life sciences，BIOSIS products are the place to start”。
参考文献
[1]http：∥isiwebofknowledge.com/currentuser_wokhome/cu_new/newface[EB]
[2]http：∥scientific.thomson.com/support/recorded-training/wok[EB]
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[5]孙君.BIOSIS Previews网络数据库检索方法及其使用技巧[J].情报探索，2006，(6)：56-58.
