2019, Vol. 36文章信息
- 许栋, 陈昳冰, 崔元璐
- XU Dong, CHEN Yibing, CUI Yuanlu
- 槲皮素的文献计量学及可视化分析
- Bibliometrics and visual analysis of quercetin
- 天津中医药, 2019, 36(2): 131-136
- Tianjin Journal of Traditional Chinese Medicine, 2019, 36(2): 131-136
- http://dx.doi.org/10.11656/j.issn.1672-1519.2019.02.09
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文章历史
- 收稿日期: 2018-10-11
编者按：随着信息技术的进步，学术研究的可视化越来越受到重视，也成为了主流的学习与研究方式。在这样的大背景下，美国德雷塞尔大学(Drexel University)信息科学与技术学院陈超美教授开发出一款文献可视化分析软件-CiteSpace。
CiteSpace是一个免费提供的Java应用程序，用于可视化分析科学文献中的趋势和模式，侧重于发现一个领域发展中的关键点。CiteSpace提供各种功能，以促进对网络规律和历史规律的理解和解释，包括确定快速增长的局部区域，在出版物中发现引用热点，将网络分解为集群。从引用的文献、地理空间的合作模式和国际合作的独特领域中自动标贴分类集群。CiteSpace支持来自科学出版物的各种网络结构和时间分析，包括协作网络、作者共被引网络和文献共被引用网络。CiteSpace输入数据的主要来源是Web of Science数据库，其次也包括一些中文数据库如中国知网等。搜索感兴趣的主题并下载搜索结果（包括完整记录和参考文献），输入到CiteSpace便可根据需要进行分析。
槲皮素是一种广泛存在于多种中药、天然药物、蔬菜、水果、坚果中的黄酮类化合物，具有较高的安全性，并具有多种生物活性，如降血压、降血脂、抗氧化、抗炎、抗过敏、抗肿瘤、抗风湿等。近年来，有关槲皮素的研究越来越多，发文量逐年上升，在Web of Science数据库中以槲皮素为主题词检索，至今就已经达到了30 000多篇文献。但有关槲皮素的综述文献或总结类的文献却量少且概括性差。因此，采用文献计量学的研究方法，通过CiteSpace软件对槲皮素相关的文献进行可视化分析，明确槲皮素相关文献的种类和总结文献的特征，来发掘该研究领域近年来的研究热点、前沿动态，对槲皮素的深入研究和未来研究选题具有重要的参考意义。
槲皮素是广泛存在于多种中药之中的活性成分，在水果和蔬菜中含量也很丰富[1]。槲皮素属于黄酮类化合物，具有良好的抗氧化活性。文献报道槲皮素对多种疾病如恶性肿瘤和心血管疾病等具有治疗作用[2]。近年来，有关槲皮素的研究越来越多，发文量逐年上升，但相关的文献计量学研究工作尚未见报道。笔者试图通过CiteSpace软件对近年来与槲皮素研究有关的文献进行分析，以总结相关规律如学科发展方向或研究热点。使用的CiteSpace软件是陈超美教授团队开发的用于科学文献可视化分析的工具，绘制的知识图谱除了可以显示槲皮素科学知识的发展进程和结构关系外，还可以用来进行热点分析和对未来研究趋势进行预测。研究数据来自Science Citation Index Expanded（SCI-E）数据库，SCI-E是文献计量分析中最常用的数据库，比其他数据库更具有科学性和代表性。更重要的是，SCI-E可以提供引文信息、关键词和参考文献[3]。此外，为了便于读者对图谱的认识和理解，CiteSpace生成的图表可以保留软件运行结果中的基本参数，信息完整，具有可重复性[4]。
笔者应用软件CiteSpace 5.1.R 8.SE进行作者合作、国家合作、机构合作、关键词共现、关键词聚类、作者共被引、期刊共被引的可视化图谱制作，可使读者快速了解槲皮素研究领域的热点和预测未来的发展趋势，把握槲皮素研究的知识基础和发展演化。
1 方法 1.1 资料来源和检索策略资料来源：Web of Science数据库；检索策略：主题为quercetin；索引=SCI-EXPANDED，时间范围=2000年至2017年，每条数据下载记录内容为全记录与引用的参考文献，格式为纯文本格式。
1.2 研究方法将文献信息导入CiteSpace中，时间设置自2000年至2017年，选择为一年分区法，主题词来源默认全选，阈值选择系统默认，并使用关键路径法（Pruning）简化路径。节点类型分别选取作者、国家、机构的合作网络分析，关键词的共现分析，作者、文献、期刊的共被引分析，并绘制相关可视化图谱。
2 结果共获得19 795篇文献，主要包括研究论文（article）占91.843%，会议摘要（meeting abstract）占4.457%，综述（review）占2.998%和会议文章（proceedings paper）占1.898%。
2.1 年份由图 1可见，2000年至2017年发文量呈每年递增趋势，而且2015年至2017年的发文量是2000年至2002年间的5倍左右，这说明槲皮素的研究越来越被学术界所重视。
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| 图 1 发文量年度趋势图（2000年至2017年） Fig. 1 Annual trend chart of output (2000 to 2017) |
通过软件分析，得到节点数为1 066，连线数为1 985的作者合作图谱（图 2A）。作者共被引图谱在不选取任何裁剪方式时，生成的图谱错综复杂，所以选择MST裁剪方式进行网络的精简，得到节点数为190，连线数为74的结构更加清晰的作者共被引图谱（图 2B）[5]。作者发文量排名前5的分别是Zhang Y 69，Wang Y 67，Lee JH 62，Wolffram S 60，Kim JH 59。作者共被引频次中，被引用频次排名前5的是Hertog MGL 1 571，Riceevans CA 1 401，Manach C 1 390，Hollman PCH 1 379，Harborne JB 1 183。
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| A.作者合作关系图谱：一个节点代表一位作者，圈的大小为作者的发文量，节点直径越大发文量越多；节点之间的连线代表了作者之间具有相互合作。B.作者共被引图谱：节点的大小代表作者的被引次数，节点直径越大，圈越大，被引次数越高。C.国家和地区合作关系图谱：节点的大小代表国家和地区的发文量，节点直径越大，代表国家和地区的发文量越高，节点之间的连线代表国家和地区之间具有相互合作。D.机构合作关系图谱：节点的大小代表机构的发文量，节点直径越大，代表机构发文量越多；节点之间的连线代表机构之间具有相互合作。 图 2 合作关系图谱 Fig. 2 Partnership map |
通过CiteSpace分析，裁剪方式选择MST，得到节点数为85、连线数为55的国家合作关系图谱（图 2C）；以及节点数为464、连线数为668的机构合作关系图谱（图 2D）。国家发文频次排名前5分别是Peoples Republic of China 3 194，USA 2 417，India 1 439，South Korea 1 369，Japan 1 218。机构发文频次排名前5分别是Chinese Acad Sci 271，Univ São Paulo 226，Konkuk Univ 182，CSIC 145，CNR 127。
2.4 关键词分析运行CiteSpace软件得到节点数为102，连线数为642的关键词共现图谱。出现频次最多的关键词为quercetin 8 265，flavonoid 6 598，antioxidant 2 995，antioxidant activity 2 185，in vitro 1 948，polyphenol 1 837，oxidative stress 1 801，extract 1 460，phenolic compound 1 443，apoptosis 1 351。图 3是具有最强引用爆发的前20个关键词，关键词共现图谱见图 4A。
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| 图 3 具有最强引用爆发的前20个关键词 Fig. 3 Top 20 keywords with the strongest citation bursts |
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| A.关键词共现图谱：节点的直径代表了关键词出现的次数，直径越大，出现次数越多。B.关键词聚类图谱：每一个模块为一个集群，模块越大代表该集群关键词数量越大，模块上文字为该集群的名称。 图 4 关键词图谱 Fig. 4 Keyword map |
重新运行软件，裁剪方式选择寻径（Pathfinder），然后以log-likelihood ratio命名，将关键词进行聚合，得出节点数为102，连线数为114的关键词聚类图谱（图 4B）。
2.5 期刊分析裁剪方式选择寻径，CiteSpace分析之后得到节点数100，连线数97的期刊共被引图谱，见图 5。
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| 节点的直径大小代表的是期刊的被引次数，直径越大，被引次数越高 图 5 期刊共被引图谱 Fig. 5 Journal co-citation atlas |
期刊被引频次排名前5是Journal of Agricultural and Food Chemistry 9 668，Food Chemistry 6 138，Free Radical Biology and Medicine 5 758，Biochemical Pharmacology 5 062，Journal of Biological Chemistry 5 019；中心度排名前5分别是Biochemical Pharmacology 0.94，Journal of Agricultural and Food Chemistry 0.74，Febs Letters 0.74，Journal of Nutrition 0.73，Lancet 0.70。
2.6 被引文献分析使用CiteSpace分析之后，得到节点数为433，连线数为1 768的被引文献共被引图谱，见图 6。其中与槲皮素密切相关的两篇文章为Health effects of quercetin：From antioxidant to nutraceutical和A critical review of the data related to the safety of quercetin and lack of evidence of in vivo toxicity，including lack of genotoxic/carcino genic properties，被引次数分别为389次和203次。
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| 节点直径的大小代表了被引文献的引用次数，节点直径越大，说明此篇文献的被引次数越高 图 6 被引文献共被引图谱 Fig. 6 Cited literatures were co-cited atlas |
对纳入图谱的作者和发文量进行统计，结果显示图谱中共有1 066位作者，发文量共6 748篇，其中发文量最高的作者为69篇，占到总发文量的1.02%。人均发文6.3篇，说明在槲皮素这个领域整体发文量较高。由图 2A可见，以Zhang Y、Wang Y、Lee JH等前5个作者形成了几个团簇，说明这些作者之间比较注重合作交流，高发文量作者彼此之间已经建立了稳定的合作关系，主要研究方向集中在化学、药理学、食品科学技术、生物化学和分子生物学方向。
作者共被引图谱中，可以直观看出国外作者的文章被引用比重较大。综合分析共被引频次和图谱，Manach C、Hertog MGL等作者是代表人物，且整体被引次数较高，具有重要影响力。
国家图谱中，中国、美国两个节点直径最大，建立了分别以中国和美国为中心的合作关系网络，这说明中美两国学者在槲皮素领域研究远超其他国家。
从机构的角度分析，中国科学院、圣保罗大学发文量较多，在此领域所占比重很大，构建了以自身为中心的合作网络，包括以中国科学院为中心的四川大学、浙江大学、中国药科大学和中国医科大学合作网络以及以University of São Paulo为中心的University of Porto、University of Zagreb、University of Pisa合作网络，这些都促进了该领域的研究发展。
关键词是对一篇文献的高度概括和凝练，反映了文章的核心内容和价值。关键词共现知识图谱有利于学者进行研究热点的分析，结合关键词结果信息和图 4A可见，quercetin、flavonoid、antioxidant和antioxidant activity在图中直径较大，由此可以推论，对类黄酮中槲皮素抗氧化方面的研究比重较大，说明槲皮素的抗氧化研究是一个热点。突发的关键词（burst term）表明的是研究热点和前沿[6]。突发检测中，根据突发强度分类得到图 3，显示近几年内对槲皮素相关分子药理通路的研究和纳米粒方向的研究比较热，相关通路的研究包括NF-κB、AMPK和MAPK信号传导途径，纳米粒方向的研究包括纳米粒对机体吸收槲皮素的增强作用和制剂的制备以及制剂的物理化学表征等[7-10]。而之前的几年，对槲皮素的抗氧化、吸收以及槲皮素对DNA损伤等方向研究比较集中，包括诱导的氧化应激、细胞损伤、不同剂型的胃肠吸收以及对抗氧化性和线粒体DNA损伤的影响。而且，有文献报道槲皮素可以用作肥胖症的治疗剂，通过一些蛋白激酶信号传导途径的激活而具有抗肥胖活性（anti-obesity activity）[11]。因此，槲皮素在食品工业的应用和对肥胖症的的治疗可能是未来研究的一个趋势。另一方面，槲皮素生物学效应的多样性，包括诱导凋亡、蛋白激酶C（PKC）抑制，脂氧合酶抑制、组胺释放抑制、超氧化物歧化酶（SOD）样活性、细胞周期的调节、血管生成抑制和抑制血管紧张素转换酶Ⅱ等方向研究也较多[12]。
图 4B中的#5、#6和#8都是对抗氧化的研究，包括化合物的研究、自由基清除的测试以及槲皮素其他存在的形式和槲皮素对氧化应激的影响。整体看来，对槲皮素相关的抗氧化研究有3个集群，内容最多，而且同质性也比较好，包括涉及的一些抗氧化剂、氧化应激、自由基清除等，预测抗氧化研究为槲皮素未来的研究趋势。一般而言，Q值在（0，1）区间内，Q值> 0.3就意味着划分出来的集群结构是显著的，本研究关键次图谱中Q值为0.818 4，说明图谱划分出来的各个集群显著。Silhouette（S）值是来衡量网络同质性的指标，越接近于1，反映网络的同质性越高，S值在0.7时，聚类是高效率令人信服的，若在0.5以上，也认为聚类是合理的[4]。图谱中Mean Silhouette值为0.715 7，说明每个聚类都具有高的可信度。
CiteSpace所进行的期刊分析，从图谱中可以看出，Journal of Agricultural and Food Chemistry、Food Chemistry和Free Radical Biology and Medicine节点直径最大，被引次数最多，发文数量最多，影响力也最大。而且前5名期刊中单个被引次数已经超过了5 000，说明这些期刊可能近年来接收了槲皮素的一些基础研究或是倾向于接收槲皮素方面的研究。
科学前沿或研究前沿一般是通过文献共引聚类的施引文献的研究内容来表征。从文献共被引的频次来看，对槲皮素抗氧化的研究是最多的。排名第1的文献被引次数高达389次，而且是与人类饮食有关的，即Health effects of quercetin：From antioxidant to nutraceutical。这是来自于European Journal of Pharmacology的一篇综述，文章中提到，槲皮素是最突出的膳食抗氧化剂，存在于蔬菜、水果、茶和葡萄酒以及众多食物中，发挥着有益的健康效应，还包括防止恶性肿瘤和心血管疾病[13-14]。研究表明，尤其是在结肠中，槲皮素可以防止化学诱导的致癌作用，流行病学结果也显示摄入槲皮素可能与肺癌的预防有关，这归因于槲皮素的不同机制，包括抗氧化活性，抑制激活致癌物质的酶，信号转导通路的修饰，与受体和其他蛋白质的相互作用，其次是对槲皮素的生物利用度和安全性研究也较多。
4 结论本文使用CiteSpace对SCI-E数据库中的相关文献进行分析，直观地展现出了槲皮素近年来的研究热点、重点研究方向以及国家机构之间的合作等，确定了槲皮素抗氧化活性的药理学分子机制研究及药剂学纳米制剂研究是该领域的研究热点以及未来可能的发展方向，对槲皮素的深入研究和未来研究选题具有一定的参考意义。
| [1] |
Biesaga M, Pyrzynska K. Analytical procedures for determination of qu-ercetin and its glycosides in plant material[J]. Critical Reviews in Analytical Chemistry, 2009, 39(2): 95-107. DOI:10.1080/10408340902820718 |
| [2] |
Jan AT, Kamli MR, Murtaza I, et al. Dietary flavonoid quercetin andassociated health benefits-an overview[J]. Food Reviews International, 2010, 26(3): 302-317. DOI:10.1080/87559129.2010.484285 |
| [3] |
Liao H, Tang M, Luo L, et al. A bibliometric analysis and visualizationof medical big data research[J]. Sustainability, 2018, 10(1): 166. |
| [4] |
陈悦, 陈超美, 刘则渊, 等. CiteSpace知识图谱的方法论功能[J]. 科学学研究, 2015, 33(2): 242-253. DOI:10.3969/j.issn.1003-2053.2015.02.009 |
| [5] |
Chen C. CiteSpace Ⅱ:Detecting and visualizing emerging trends and tr-ansient patterns in scientific literature[J]. Journal of the American Society for information Science and Technology, 2006, 57(3): 359-377. DOI:10.1002/(ISSN)1532-2890 |
| [6] |
Liang YD, Li Y, Zhao J, et al. Study of acupuncture for low back pain in recent 20 years:a bibliometric analysis via CiteSpace[J]. Journal of Pain Research, 2017, 10: 951. DOI:10.2147/JPR |
| [7] |
Ahn J, Lee H, Kim S, et al. The anti-obesity effect of quercetin is mediated by the AMPK and MAPK signaling pathways[J]. Biochemical and biophysical research communications, 2008, 373(4): 545-549. DOI:10.1016/j.bbrc.2008.06.077 |
| [8] |
Comalada M, Camuesco D, Sierra S, et al. In vivo quercitrin antiinflam-matory effect involves release of quercetin, which inhibits inflammation through down-regulation of the NF-κB pathway[J]. European journal of immunology, 2005, 35(2): 584-592. DOI:10.1002/eji.200425778 |
| [9] |
Li HL, Zhao XB, Ma YK, et al. Enhancement of gastrointestinal ab-sorption of quercetin by solid lipid nanoparticles[J]. Journal of Controlled Release, 2009, 133(3): 238-244. DOI:10.1016/j.jconrel.2008.10.002 |
| [10] |
Wu TH, Yen FL, Lin LT, et al. Preparation, physicochemical charact-erization, and antioxidant effects of quercetin nanoparticles[J]. Internatio-nal journal of pharmaceutics, 2008, 346(1-2): 160-168. DOI:10.1016/j.ijpharm.2007.06.036 |
| [11] |
Nabavi S F, Russo G L, Daglia M, et al. Role of quercetin as an alter-native for obesity treatment:you are what you eat![J]. Food Chemistry, 2015(179): 305-310. |
| [12] |
Murota K, Terao J. Antioxidative flavonoid quercetin:implication of its i-ntestinal absorption and metabolism[J]. Archives of biochemistry and biophysics, 2003, 417(1): 12-17. DOI:10.1016/S0003-9861(03)00284-4 |
| [13] |
Boots AW, Haenen GRMM, Bast A. Health effects of quercetin:fr-om antioxidant to nutraceutical[J]. European journal of pharmacology, 2008, 585(2-3): 325-337. DOI:10.1016/j.ejphar.2008.03.008 |
| [14] |
Russo M, Spagnuolo C, Tedesco I, et al. The flavonoid quercetin in dis-ease prevention and therapy:facts and fancies[J]. Biochemical pharmaco-logy, 2012, 83(1): 6-15. DOI:10.1016/j.bcp.2011.08.010 |