出版物の数と引用の世界的な傾向
図2
年間出版物と引用の傾向の数
国/地域、機関の分布と世界的な貢献
表1は、プロテオミクスと肥満に関連する出版物の10の国または地域をリードする図3
制度レベルに目を向けると、表2には、最も多産な10の機関がリストされています。スカンジナビアとドイツの機関が顕著に代表されました。コペンハーゲン大学が最初にランクされました（n= 43）、その後、Maastricht University（n= 35）、Karolinska Institute（n= 34）、およびハーバード医学部（n= 32）。 Institutional Collaboration Network（図4）は、公開カウントに比例したノードサイズを示し、リンクの厚さはTLSを表します。コペンハーゲン大学（TLS = 46）、カロリンスカ研究所（TLS = 44）、およびウプサラ大学（TLS = 34）は、ネットワークで最も協力的な機関でした。
表2 Proteomics-Obesity Studiesで最も高い出力を持つ10の機関図4
機関の共著ネットワークマップ
著者と共同引用著者の貢献
個人レベルの学術的影響をさらに調査するために、この分野の研究者の生産性と引用の影響を分析しました。合計11,603人の著者と60,229人の共有著者が特定されました。表3に、プロテオミクスと肥満の分野で最も生産性が高く、最も頻繁に引用されている貢献者のトップ10を示します。その中で、5人の著者が10以上の論文を発表し、ユン・ジョンが両方の出版物数でリードした（n= 29）および引用（n= 533）、および17のHインデックス。他の多作な著者にはチェ・ジョン・ウォンが含まれていました（n= 19）、ベルゲン・マーティン（n= 13）、ああテオック（n= 11）、およびChen Shu-Chen（n= 11）。
表3現場で最も活発な著者と最も頻繁に共同引用された研究者
著者の出力に加えて、共引用分析を使用して、知的ネットワーク内の学術的影響を評価しました。トップ10の共同引用著者は70回以上引用され、Cox J.ランキングが最初に引用されました（n= 167）、それに続いてHotamisligil gs（n= 124）およびhuang dw（n= 99）。 ≥30の共誘発のしきい値に基づいて、103人の著者が共有ネットワーク分析に含まれ、フィールド内の影響力のある研究協力と知的構造に関する洞察を提供しました（図5A、b）。
図5
ネットワーク（a）および密度（b）共有著者の視覚化
ジャーナルの分析
表4 15のジャーナルがプロテオミクスと肥満に関する最大数の記事を公開する
共有の参照と引用バーストの分析
表5 Proteomics-Obesity文献における最も一般的に共同引用された参照
共産ネットワーク（図6A、B）は、基礎作品、特にMaxQuantのような主要な分析プラットフォームを導入する作品間の密接なつながりを明らかにしました。並行して、引用バースト分析（図7）は、時間とともに急速な引用が増加する25の参照を特定しました。トップランクのバーストは、ペレス・リヴェロール等でした。 （2023–2025;強さ= 11.69）、その後、同じ著者とSzklarczyk et alによる別の作品が続きます。 （強度= 10.32）。これらのバーストは、主要な方法論的リソースとデータベースへの注意が高まった期間を示しています。全体として、バースト強度は4.21から11.69の範囲で、1年から5年の期間でした。
図6
Vosviewerによって生成された共有コラボレーションマップ。 a 共有参照のネットワーク視覚化。 b 共有参照の密度視覚化
図7
Citespaceによって生成された、最も強い引用バーストを備えた上位25の高引用リファレンス
図8は、共有された参照の時間的クラスタリングをさらに示し、6つの主要なテーマを明らかにしています。初期の研究では、インスリン抵抗性、システム生物学、および小腸が強調されましたが、最近の研究では、バイオマーカー、メンデルのランダム化、および細胞間コミュニケーションに焦点を当てており、現場の進化する優先順位を反映しています。
図8
タイムラインビューの視覚化マップ
キーワードの共起の分析
引用ベースの洞察を補完するために、繰り返しのキーワードをソートし、最高の周波数の上位20語を特定しました（表6）。これは、同様のキーワードと、肥満研究のためのプロテオミクスの最も代表的なトピックと可能な限り包括的に組み合わせることで実施されました。 「プロテオミクス」と「肥満」が検索戦略の一部であることを考えると、その高頻度は驚くことではなく、本質的に意味がありません。
表6選択された研究全体で最も頻繁に頻繁に著者のキーワード
キーワード共起分析を使用して、主要な研究テーマとその相互接続を特定しました（図9a、b）。図9aで視覚化されたように、9つの主要なクラスターが出現しました。クラスター1（赤）は、メタゲノミクス、微生物叢、メタプロテオミクスなどの用語を備えたマルチオミクスのアプローチと腸内微生物叢に中心にあり、代謝障害への微生物の寄与への関心の高まりを反映しています。肥満手術や減量などのキーワードは臨床管理を強調していますが、妊娠と唾液は特定の集団への移行と非侵襲的サンプリングを示唆しています。クラスター2（緑）は、代謝および心血管の併存疾患に焦点を当てており、メンデルのランダム化を含む統合的なOMICと因果推論方法の頻繁な使用を強調しています。完全なネットワークの複雑さを考えると、明確であるが顕著なテーマの方向の代表的な例としてクラスター1とクラスター2を強調します。これらのクラスターは、肥満研究の機構的側面と翻訳的側面の両方をキャプチャします。追加のクラスターもフィールドの多様性に貢献していますが、詳細には説明していません。
図9
ネットワーク（a）、 かぶせる （b）肥満研究のためのプロテオミクスに関するキーワード共起の
これらの研究に時間の経過とともにどのように変化したかをさらに調査するために、時間的オーバーレイ分析が実施されました。図9Bに示すように、アディポカインとインスリンの基礎研究から、脂質代謝、腸内微生物叢、2型糖尿病、PCOSなど、より全身的および翻訳的なトピックへのシフトを示しています。この傾向は、臨床応用と精密医療に対する研究の焦点の拡大を強調しています。
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#肥満におけるプロテオミクスのグローバルなステータスと傾向書誌分析と知識グラフ研究熱帯医学と健康
2025-08-26 06:38:00