Biopython对Pubmed的Esearch给出的结果与网络搜索不一样

问题描述

目前，我正在使用Biopython的Esearch来获取搜索词的论文列表。 不幸的是，当我将它们与网络搜索结果（https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=sclerosis&sort=pubdate）进行比较时，会得到不同的结果。 我已经尝试过使用sort函数，但是它没有帮助。 搜索结果的总数也有所不同。

例如，如果我使用以下代码搜索“硬化”：

from Bio import Entrez
def search(query):
    Entrez.email = '[e-mail]'
    handle = Entrez.esearch(db='pubmed',sort='pub date',retmax='10',retmode='xml',term=query)
    results = Entrez.read(handle)
    print(results['Count'])
    return results

def fetch_details(id_list):
    ids = ','.join(id_list)
    Entrez.email = '[e-mail]'
    handle = Entrez.efetch(db='pubmed',id=ids)
    results = Entrez.read(handle)
    return results

if __name__ == '__main__':
    results = search('sclerosis')
    id_list = results['IdList']
    papers = fetch_details(id_list)
    for i,paper in enumerate(papers['PubmedArticle']):
        print("%d) %s" % (i + 1,paper['MedlineCitation']['Article']['ArticleTitle']))

输出-

161801

1. 神经调节对脱髓鞘疾病的治疗潜力。
2. 虾青素减少多发性硬化大鼠模型的脱髓鞘和少突胶质细胞死亡。
3. 基于AI的方法和技术，用于开发可修复假肢和退化性疾病的可穿戴设备。
4. RNA在神经系统疾病和神经退行性疾病中的编辑。
5. 神经肌肉接头线粒体富集：肌萎缩性侧索硬化中选择性运动神经元易损性的“双刃剑”。
6. 在肉瘤-肌萎缩性侧索硬化症中作为具有纯神经系统表型的DNA单链断裂疾病的新型成员而被使用。
7. 修补肌萎缩性侧索硬化症中的断裂：DNA损伤和运动神经元变性修复。
8. 多发性硬化症的认知障碍：脑脊液生物标志物的教训。
9. 在COVID-19大流行期间，黑山临床中心的多发性硬化症医疗体系的重组。
10. Mélangeintéressante：COVID-19，自体移植和多发性硬化症。

但是，我尝试在网络搜索或下面的代码中对结果进行排序，但没有得到相同的结果。

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）