論文を探す時にありがたいPubMed。

ただし、検索結果からabstractが見にくくてどんな論文か分かりにくい、興味のある論文の一覧化がしにくかったりと不便な点もあります。
特定のトピックをルーチンで検索して結果をまとめる…なんてのも大変。
そこでRのパッケージeasyPubMedのPubMed情報収集をShinyでアプリケーション化してみました。

下の記事を参考にさせていただきました。

コードは以下の通りです。

# cache clear
rm(list = ls())
gc()
gc()
library("shiny")
library("shinymanager")
library("shinythemes")
library("shinybusy")
library("easyPubMed")
library("tidyverse")
library("DT")
library("lubridate")

# Define UI for application that draws a histogram
ui <- fluidPage(

  # Application title
  titlePanel("Pubmed data collection"),

  # Sidebar with a slider input for number of bins
  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      width = 2,
      dateRangeInput("date", "Date range:",
        start = Sys.Date() - 60,
        end = Sys.Date(),
        max = Sys.Date(),
        format = "yy/mm/dd",
        separator = " - "
      ),
      textInput("word_to_search",
        label = "word to search",
        value = "Rstudio"
      ),
      actionButton("get_data", "Get data", class = "btn-primary"),
      br(), br(),
      "Download",
      br(),
      downloadButton("download_data", ".csv")
    ),

    # Show results
    mainPanel(
      width = 10,
      DT::dataTableOutput("data_table")
    )
  )
)

# Define server logic required to draw a histogram
server <- function(input, output) {
  pubmed_df <- eventReactive(
    input$get_data,
    {
      show_modal_spinner()
      # create search word for pubmed
      query <- input$word_to_search
      date_to <- input$date[2] %>% as.Date(origin = "1970-01-01")
      date_from <- input$date[1] %>% as.Date(origin = "1970-01-01")
      to <- gsub("-", "/", date_to)
      from <- gsub("-", "/", date_from)
      Querytime <- str_c(' AND("', from, '"[PDat] : "', to, '"[PDat])')
      Queryt <- query %>% str_c(Querytime)
      pubmedidlist <- get_pubmed_ids(Queryt)
      # get_data
      papers <- fetch_pubmed_data(pubmedidlist, encoding = "UTF-8")

      # create for-loop list
      articlelist <- papers %>% articles_to_list()
      narticles <- length(articlelist)
      pmid <- numeric(narticles)
      year <- numeric(narticles)
      day <- numeric(narticles)
      month <- numeric(narticles)
      lastname <- character(narticles)
      firstname <- character(narticles)
      title <- character(narticles)
      abstract <- character(narticles)
      journal <- character(narticles)

      # create dataframe from list
      for (i in 1:narticles) {
        df <- articlelist[[i]] %>% article_to_df(max_chars = 10000)
        pmid[i] <- df[1, ]$pmid %>% as.numeric()
        year[i] <- df[1, ]$year %>% as.numeric()
        month[i] <- df[1, ]$month %>% as.numeric()
        day[i] <- df[1, ]$day %>% as.numeric()
        lastname[i] <- df[1, ]$lastname
        firstname[i] <- df[1, ]$firstname
        title[i] <- df[1, ]$title
        abstract[i] <- df[1, ]$abstract
        journal[i] <- df[1, ]$journal
      }

      # bind
      result <- data.frame(
        pmid = pmid,
        date = paste(year, month, day, sep = "-") %>% ymd(),
        name = paste(lastname, firstname, sep = " "),
        title = title,
        journal = journal,
        url = paste0("https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/", pmid),
        abstract = abstract
      ) %>%
        arrange(desc(date))
      return(result)
    }
  )


  # Pubmed_data cleansing
  table_data <- reactive({
    req(pubmed_df())
    x2 <- pubmed_df() %>%
      mutate(url = paste0("<a href='", pubmed_df()$url, "'>", pubmed_df()$url, "</a>"))
    remove_modal_spinner()
    x2
  })

  # DT output
  output$data_table <- DT::renderDataTable(
    table_data(),
    escape = FALSE,
    options = list(
      lengthMenu = c(5, 30, 100),
      autoWidth = TRUE,
      pageLength = 5,
      scrollY = "800px",
      scrollX = TRUE,
      scrollCollapse = TRUE
    )
  )

  # download button server logic
  output$download_data <- downloadHandler(
    filename = function() {
      paste(ymd(Sys.Date()), "_", input$word_to_search, "_PubMed.csv", sep = "")
    },
    content = function(file) {
      write.csv(pubmed_df(), file, row.names = FALSE)
    }
  )
}

# Run the application
shinyApp(ui = ui, server = server)

# shinyapps
# tmp.enc <- options()$encoding
# options(encoding = "UTF-8")
# library(rsconnect)
# options(encoding = tmp.enc)
# rsconnect::deployApp()

sidebar panelのDate rangeに検索期間を入力、word to searchに検索ワードを入れてGet dataを押すと検索。
main panelにDTでtableを表示します。
得られたデータはDownloadからcsvファイルでダウンロードできるようにしました。
ダウンロードはwindowsの日本環境向けにwrite.csvでエンコードをCP932としていますが、UTF-8でいいならばreadr::write_csvの方が適切かと思います。
関連論文の一覧をcsvで取得したい場合には便利かもしれません。