Biopython对Pubmed的Esearch给出的结果与网络搜索不一样

如何解决Biopython对Pubmed的Esearch给出的结果与网络搜索不一样

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 = 'example@mail.com'
    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 = 'example@mail.com'
    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

神经调节对脱髓鞘疾病的治疗潜力。

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。

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。

RNA在神经系统疾病和神经退行性疾病中的编辑。

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”。

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。

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。

多发性硬化症的认知障碍：脑脊液生物标志物的教训。

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。

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。