基于CiteSpace分析...学在血脂异常领域的研究热点_姚婷婷.pdf
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1、中国循证心血管医学杂志2022年11月第14卷第11期 Chin J Evid Based Cardiovasc Med,November,2022,Vol.14,No.11 1300 循证研究与临床转化论著 基于CiteSpace分析基因组学在血脂异常领域的研究热点姚婷婷1,沈晓旭1,李慧2,翁洁琼1,赵静1,曾圆圆1,张晶芳1,原梦飞1,许珂3基金项目:国家科技部重点研发计划(2017YFC1700206)作者单位:1 100700 北京,北京中医药大学东直门医院;2 100078北京,北京中医药大学东方医院;3 100191 北京,北京大学第六医院通讯作者:沈晓旭,E-mail:doi:
2、10.3969/j.issn.1674-4055.2022.11.03【摘要】目的 分析近20年基因组学在血脂异常领域的研究热点。方法 检索Web of Science核心数据库2004年1月1日至2021年7月30日期间收录的相关文献,对发文量、作者、被引期刊、相关学科、国家、机构、关键词等应用CiteSpace5.8.R1软件进行可视化分析。结果 共检索出文献1032篇,近20年发文量整体呈上升趋势,发文量最多的为P Pajukanta团队,被引量最多的期刊为Journal of Biological Chemistry,主要与分子生物学、心血管系统等学科关系密切,美国和中国的研究最多。出
3、现频率较多的关键词为“动脉粥样硬化”、“心血管疾病”、“代谢综合征”等;关键词聚类可大致分为四个方向:分子生物学、病理生理机制、脂质分类、相关疾病;关键词突现显示前十年的研究集中在家族性混合型高脂血症、连锁分析易感性位点等,近十年转为DNA甲基化、MicroRNA、炎症、胰岛素抵抗、全基因组关联等。结论 DNA甲基化、MicroRNA、mRNA控制和改变基因表达,从而介导炎症、胰岛素抵抗、氧化应激、细胞凋亡等病理生理机制研究为基因组学在血脂异常领域的研究热点。【关键词】血脂异常;基因组学;Web of Science;CiteSpace;可视化分析【中图分类号】R589.2 【文献标志码】A
4、开放科学(源服务)标识码(OSID)Hotspots analysis of genomics research in the field of dyslipidemia based on Citespace Yao Tingting*,Shen Xiaoxu,Li Hui,Weng Jieqiong,Zhao Jing,Zeng Yuanyuan,Zhang JingFang,Yuan Mengfei,Xu Ke.*Dongzhimen Hospital of Beijing University of Traditional Chinese Medicine,Beijing 100700,
5、China.Corresponding author:Shen Xiaoxu,E-mail:Abstract Objective To analyze the research hotspots of Genomics Research in the Field of dyslipidemia in recent 20 years.Methods To visually analyze the number of publications,authors,journals,related disciplines,countries,institutions,and keywords colle
6、cted in the Web of Science core database from January 1,2004,to July 30,2021,based on Citespace5.8.R1.Results A total of 1032 papers were retrieved,and the number of papers published in the past 20 years showed an overall upward trend.The most published author was the P Pajukanta team,and the most c
7、ited Journal was the Journal of Biological Chemistry,which is closely related to molecular biology,cardiovascular system,and other disciplines.The United States and China did the most research.Keywords with high frequency were atherosclerosis,cardiovascular disease,metabolic syndrome.Keywords cluste
8、ring can be roughly divided into four directions:molecular biology,pathophysiological mechanism,lipid classification,related diseases;In the first ten years,studies focused on familial combined hyperlipidemia,linkage analysis,susceptibility locus,while in the last ten years,they shifted to DNA methy
9、lation,MicroRNA,inflammation,insulin resistance,genome-wide association,etc.Conclusion DNA methylation,MicroRNA,mRNA control,and change of gene expression,thus mediating inflammation,insulin resistance,oxidative stress,apoptosis,and other pathophysiological mechanisms,are the hotspots of genomics re
10、search in dyslipidemia.Key words Dyslipidemia;Genomics;Web of Science;CiteSpace;Visual analysis血脂异常多指血清中胆固醇(TC)和/(或)甘油三酯(TG)水平升高,高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)降低等,临床可分为高胆固醇血症、高甘油三酯血症、混合型高脂血症(TC、TG均增高)以及低HDL-C血症1。血脂是血清中的TC、TG和类脂(如磷脂)等的总称,血脂不溶于水,必须与特殊的蛋白质即载脂蛋白(Apo)结合形成脂蛋白才能溶于血液,被运输至组织进行代谢。而血脂异常是动脉粥样硬化性心血管疾病(ASCVD)重
11、要的危险因素2。国内外越来越多的研究表明血脂异常不单是一种与饮食、生活习惯相关的疾病,更多的与基因相关3,如易感基因携带、基因突变等,随着基因组学的发展和应用,识别有害突变,推进靶向治疗更具有临床意义4。本研究采用CiteSpace软件,对20042021年Web of Seienee核心数据库发表的关于血脂异常基因组学的相关文献进行可视化分析,了解目前的研究进展及热点,为后续更深入的研究提供参考。1 对象和方法1.1 对象 选取Web of Science核心数据库中符合血脂异常基因组学的文献。检索策略:TI=1301 中国循证心血管医学杂志2022年11月第14卷第11期 Chin J E
12、vid Based Cardiovasc Med,November,2022,Vol.14,No.11(“Hyperlipemia”OR“Hyperlipidemia”OR“Lipidemia”OR“Lipemia”)AND TS=(“Genomic”OR“Genome”OR“DNA”OR“RNA”)。索引:SCI-EXPANDED,CCR-EXPANDED,IC,语种为“English”,设定文章类型为“article”和“review”。检索年限:2001年1月1日2021年7月30日;检索时间:2021年7月30日,经检索该领域论文的最早发文年份是2004年,故将年限定在:2004年1月
13、1日2021年7月30日。排除标准:会议、报刊报道以及重复发表的文献。共纳入文献1032篇。1.2 研究方法 分析的文献以纯文本的格式导出,并导入CiteSpace(版本号:5.8.R1)软件。软件参数设置:每1年为切割点;节点类型分别选择Author、Cited Journal、Category、Country、Institution、Keyword;阈值设置Top N=30;剪切方式选择Pathfinder和Pruning Sliced Network,其余参数值选择默认。2 结果2.1 发文量 基因组学在血脂异常领域研究的发文量在近20年趋于稳定增长(图1),2007年和2011年稍有回
14、落,2012年后稳定增长,2018年后迅速增长,2021年度文献未完整纳入,暂不分析。2.2 作者和被引期刊可视化分析 CiteSpace软件绘制作者和被引期刊图谱,每个节点(Node)对应作者和被引期刊,大小表示该作者发文量多少和期刊被引频次,节点、标签越大说明发文数量越多、被引频次越多,节点之间连线(Edge)的粗细表示合作关系,连线越粗说明其合作交流越多,紫色轮廓代表中心性,体现了该节点在图谱中的重要性。结果显示作者网络图谱N=107,E=161,见图2。被引期刊网络图谱N=93,E=96,见图3。说明共纳入107位作者,93种期刊,其中发文量前10的作者和被引频次前10的期刊见表1。2
15、.3 相关学科分布分析 基因组学在血脂异常领域涉及多个学科,其中排名前10的学科见表2,主要与分子生物学、心血管系统学、药理学及内分图1 发文量图2 作者网络图谱图3 被引期刊网络图谱表1 发文量前10的作者和被引频次前10的期刊序号作者频次中心性期刊频次中心性1P Pajukanta70J BIOL CHEM5510.042L Peltonen70P NATL ACAD SCI USA4780.293Robert A Hegele70J CLIN INVEST4580.874Jose M Ordovas60NATURE4390.515Dr Garris50ARTERIOSCL THROM V
16、AS43406AjLusis40CIRCULATION4330.077MrTaskinen40SCIENCE38708Donna K Arnett40J LIPID RES3850.769L Perusse40NEW ENGL J MED3730.0410A Soropaavonen40ATHEROSCLEROSIS3610.92泌等学科关系密切。2.4 国家与机构可视化分析 国家和机构的合作网络图见图45,发文量前10的国家和机构见表3,从图表中可以看出,美国发文量及发文机构最多,达389篇文献,以华盛顿大学、加州大学洛杉矶分校为代表。其次是中国,从2012年开始中国发文量逐渐增多,以中国科
17、学院大学、浙江大中国循证心血管医学杂志2022年11月第14卷第11期 Chin J Evid Based Cardiovasc Med,November,2022,Vol.14,No.11 1302 学和上海交通大学为代表。美国和中国虽发文量较多,但中心性较低,提示美国与中国对领域研究较多,但缺乏国际合作。而意大利、德国、英国、加拿大等国家中心性较高,这些国家之间的交流合作较密切。2.5 关键词可视化分析2.5.1 关键词共现分析 关键词可表达文献主题内容,频数高的关键词可反映研究领域的热点问题。将相同意义的关键词进行合并,如“expression”、“gene”合并为“gene expre
18、ssion”,“coronary artery disease”、“myocardial infarction”、“coronary heart disease”等合并为“cardiovascular disease”,“risk”合并为“risk factor”,列出被引频次和中心性排名前20的关键词,见表4,结果显示共现图谱中N=259,E=515,见图6。除“hyperlipidemia”和“gene expression”主题词,排名前20的关键词主要与血脂异常导致的临床疾病有关,如“动脉粥样硬化”、“心血管疾病”、“代谢综合征”等,导致血脂异常的危险因素如“肥胖”,发病机制如“RNA
19、表达”、“氧化应激”、“胰岛素抵抗”、“细胞凋亡”等。关键词中心度0.1的节点在整个网络中的作用较大。在文献中,中心度较高的词汇有“代谢综合征”、“低密度脂蛋白”、“甘油三酯”、“炎症”等,这些关键词在共现网络当中作为中介起到联系作用。2.5.2 关键词聚类分析 采用对数极大似然率(LLR)算法进行聚类主题提取,显示前10个类别,聚类图谱见图7,提取关键词标签对其进行归纳,模块聚类值Q为0.6759(0.3),聚类平表2 血脂异常基因组学前10的相关学科分布学科名称(英文)学科名称(中文)频数 中心性Biochemistry&Molecular Biology 生物化学与分子生物学 1910C
20、ardiovascular System&Cardiology 心血管系统与心脏病学 1440.14Pharmacology&Pharmacy药理学与药学1250.54Endocrinology&Metabolism内分泌学和代谢1130Peripheral Vascular Disease周围性血管疾病960Genetics&Heredity基因学和遗传学860Cell Biology细胞生物学790.83Research&Experimental Medicine 研究和实验医学780.31Medicine,Research&Experimental 医学、研究和实验780.84Nutri
21、tion&Dietetics营养与饮食学640.07图4 国家合作网络图图5 机构合作网络图表3 血脂异常基因组学发文量前10的国家和机构序号国家频次中心性机构频次中心性1美国 USA3890华盛顿大学 Univ Washington330.172中国 China2270.12加州大学洛杉矶分校 Univ Calif Los Angeles250.063日本 Japan890德州大学 Univ Texas130.064加拿大 Canada580.36哈佛大学 Harvard Univ110.125英国 England550.43中国科学院大学 Univ Chinese Acad Sci110.
22、156韩国 South Korea390犹他州立大学 Univ Utah100.037西班牙 Spain380.1塔夫茨大学 Tufts Univ90.098德国 Germany360.39浙江大学 Zhejiang Univ80.029法国 France310美国密歇根大学 Univ Michigan80.2510意大利 Italy290.44赫尔辛基大学 Univ Helsinki80表4 血脂异常基因组学关键词共现频次前20的关键词序号 关键词频次 中心性 序号 关键词频次 中心性1基因表达gene expression2560.0611肥胖obesity800.062高脂血症hyper
23、lipidemia2390.0412代谢综合征metabolic syndrome760.323心血管疾病cardiovascular disease2030.0513家族性混合型高脂血症familial combined hyperlipidemia700.034风险因素risk factor1510.0614疾病disease690.035动脉粥样硬化atherosclerosis1400.0815新陈代谢metabolism650.016基因组关联genome wide association1150.0616低密度脂蛋白low density lipoprotein550.127胆固醇
24、cholesterol1040.0417炎症inflammation530.128mRNA1010.0718甘油三酯triglyceride420.049胰岛素抵抗insulin resistance980.0219高胆固醇血症hypercholesterolemia370.1510氧化应激oxidative stress860.0820细胞cell340.03 1303 中国循证心血管医学杂志2022年11月第14卷第11期 Chin J Evid Based Cardiovasc Med,November,2022,Vol.14,No.11均轮廓值S为0.8492(0.5),说明此次聚类结
25、构显著,聚类合理。聚类可大致分为4个方向:分子生物学(#0基因多态性、#4全外显子基因测序)、病理生理机制(#1氧化应激、#6蛋白抑制、#7细胞凋亡)、血脂分类(#2甘油三酯、#5高甘油三酯血症)、相关疾病(#3艾滋病、#8高血压、#9动脉粥样硬化),见表5。2.5.3 关键词突现分析 关键词突现可以分析某一时期突然出现的研究主题。设置minimum duration为2,得显示前25个突现词,见图8。可以看出,突现频率最高的词是“家族性混合型高脂血症”、“脂肪代谢障碍”、“混合型高脂血症”、“连锁分析”、“易感性位点”、“蛋白抑制剂”等。近5年的突现词有10个,分别为“DNA甲基化”、“抑制
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