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요약

암 연구에서 단세포 염기서열 분석에 대한 이러한 서지 분석은 중국과 미국이 다른 국가보다 훨씬 더 많은 학술 논문을 생산한다는 것을 나타냅니다. 버스트 검출은 '종양 내 이질성(intra-tumor heterogeneity)', '클론 진화(clonal evolution)', '약물 전달 시스템(drug delivery systems)'과 같은 새로운 용어를 식별하며, 이는 향후 연구에 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

초록

암은 복잡한 생물학적 시스템으로 인해 인간의 건강에 중대한 문제를 제기하므로 심층적인 분석이 필요합니다. 단일 세포 염기서열 분석은 이러한 시스템을 조사하는 데 필수적인 도구가 되었으며, 이를 통해 단일 세포 수준에서 유전자 발현 및 후성유전학적 변형을 감지할 수 있습니다. 이 분야의 연구 동향, 협업 네트워크 및 지식 보급을 설명하기 위해 2010년 1월 1일부터 2023년 12월 31일까지의 출판물을 대상으로 Web of Science Core Collection 데이터베이스를 사용하여 서지 분석을 수행했습니다. R의 Bibliometrix 패키지는 문서 유형, 국가, 기관, 저자 및 키워드를 포함한 주요 출판물 데이터를 추출하고 분석하는 데 사용되었습니다. 또한 CiteSpace, VOSviewer 및 Online Analysis Platform of Literature Metrology가 데이터 컴파일 및 시각화에 사용되었습니다. 이 분석을 통해 75개 국가 및 지역의 3,129개 기관에서 34,074명의 저자가 확인되었으며, 788개의 학술지에 발표된 암 내 단세포 염기서열 분석에 관한 5,680개의 출판물에 기여했습니다. 중국과 미국은 출판 부수에서 선두 국가로 부상했다. 하버드 대학교가 가장 많은 출판물(320편)을 제작했으며, 하버드 대학과 제휴한 Aviv Regev가 주요 기여자로 인정받았습니다. Frontiers in Immunology 및 Nature Communications와 같은 주요 저널은 면역 미세환경 및 면역 요법을 포함하여 기존 및 신흥 연구 분야를 모두 강조합니다. 향후 연구의 주요 동향 및 잠재적 영역에는 종양 내 이질성, 클론 진화 및 약물 전달 시스템이 포함됩니다. 이 연구는 종양학의 단일 세포 염기서열 분석 연구에 대한 포괄적인 개요를 제공하며, 기술 발전과 국제 협력에 의해 주도되는 급속한 발전을 강조합니다. 글로벌 파트너십을 강화하고, 통합 분석 도구를 개발하고, 데이터 복잡성을 해결하는 것은 맞춤형 암 치료법을 발전시키고 암 생물학에 대한 통찰력을 심화하는 데 매우 중요합니다.

서문

암은 가장 해로운 질병 중 하나이며, 전 세계적으로 두 번째로 큰 사망 원인입니다1. 2035년까지 전 세계 인구의 약 4분의 1이 암의 직접적인 영향을 받을 것으로 추정됩니다 2,3. 암의 발병기전은 주로 세포 성장의 조절 장애와 관련이 있으며, 이는 다양한 종양 유발 요인의 영향을 받습니다 4,5. "암의 특징(Hallmarks of Cancer)"은 정상적인 세포 상태에서 종양 성장으로의 전환을 촉진하는 일련의 기능적 능력, 특히 악성 종양의 형성에 필수적인 능력으로 개념화되었다6. 염기서열분석 기술은 질병 발병에 대한 이해를 증진하는 데 중추적인 역할을 합니다. 그러나 종양의 고유한 이질성으로 인해 종양 조직의 고처리량 염기서열분석 분석을 통해 저농도 줄기세포의 게놈 특성을 식별하는 것은 상당한 도전입니다 7,8.

유전체학(genomics), 전사체학(transcriptomics), 후성유전체학(epigenomics), 단백질체학(proteomics) 및 대사체학(metabolomics)을 포함하는 단세포 염기서열분석(single-cell sequencing)은 단세포 수준에서 세포 및 분자 환경을 설명하기 위한 강력한 방법론적 접근 방식을 나타냅니다 9,10. 암 연구에 적용함으로써 종양 병변 내에 존재하는 생물학적 특성과 역학에 대한 이해가 크게 향상되어 암 발생 및 전이에 대한 보다 포괄적인 이해를 촉진했습니다.

서지 분석은 학술 출판물의 구조적 특성과 속성을 조사하고 과학 문헌의 질적 및 양적 평가에 널리 사용되어 왔습니다11,12. 다양한 국가, 기관, 연구자 및 출판물의 기여를 비교함으로써 특정 연구 영역 내에서 잠재적인 발전을 설명하고 예측할 수 있습니다. 암에 대한 단세포 염기서열분석 연구에 초점을 맞춘 체계적이고 서술적인 문헌고찰이 크게 증가했지만, 정량적 평가 영역 내에서 포괄적인 분석이 현저히 부족한 점은 여전히 존재한다 13,14,15. 본 연구는 서지 측정 방법을 활용하여 암 영역 내 단세포 염기서열 분석의 발달 추세와 두드러진 연구 주제에 대한 포괄적인 분석을 수행하는 것을 목표로 합니다. 이 연구 결과는 연구자, 임상의, 정책 입안자에게 이 분야의 지식과 이해의 현재 상태에 대한 자세한 개요를 제공할 것입니다.

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프로토콜

본 연구에 사용된 데이터는 Web of Science Core Collection(2010-2023)에서 발췌한 것입니다.

1. 데이터 수집

  1. 데이터베이스 선택
    1. 를 통해 Web of Science Core Collection(WoSCC) 데이터베이스에 액세스합니다. https://webofscience. clarivate.cn/wos/author/author-search.
    2. 관련 문헌을 식별하기 위해 타겟 키워드, 특히 "single-cell sequencing" 및 "cancer"를 사용하여 검색 전략을 구성합니다. 검색 버튼을 클릭하여 문헌 검색을 완료합니다.
      참고: 정확성과 포괄성을 향상시키기 위해 검색 전략에 사용되는 키워드의 전체 목록은 보충 표 1 을 참조하십시오.
  2. 검색 매개 변수
    1. 2010년 1월 1일부터 2023년 12월 31일까지의 출판 기간을 선택하여 가장 최근의 포괄적인 연구 동향을 파악합니다.
    2. 검색 결과의 언어로 영어를 선택하고 Article and Review 를 선택하면 데이터 일관성을 보장하고 비교 분석을 용이하게 하기 위한 문서 유형이었습니다.
    3. 단세포 염기서열분석 및 암 연구 영역 밖의 출판물을 제외하여 관련성을 보장합니다.
  3. 데이터 검색 및 형식
    1. 선택한 출판물을 Full Record 및 Cited References 형식으로 컴파일하여 자세한 메타데이터를 보존합니다.
    2. 수집된 데이터를 서지 측정 도구를 사용한 후속 분석을 위해 일반 텍스트 파일로 저장합니다.
    3. 각 레코드에 인용 및 공동 저자 정보를 포함한 완전한 메타데이터가 포함되어 있는지 확인하여 철저한 서지 분석을 수행할 수 있습니다(그림 1).

2. 데이터 전처리

  1. 데이터 수집 및 가져오기
    1. R에서 bibliometrix 패키지의 biblioshiny 인터페이스를 실행합니다.
      참고: 특정 코드는 다음과 같이 제공됩니다.
      라이브러리(BIBLIOMETRIX)
      packageVersion("bibliometrix")
      비블리오샤이니()
    2. WoSCC 데이터베이스에 액세스하고 서지 측정 데이터가 포함된 병합된 일반 텍스트 파일을 선택합니다.
    3. 데이터를 가져와서 후속 분석을 위해 R 데이터 형식으로 내보냅니다.
  2. 출판물 및 인용의 연간 성장 추세
    1. PY(publication year) 및 Z9(citation count) 열을 숫자 형식으로 변환합니다.
    2. 출판 연도별로 데이터를 그룹화하고 연간 출판물 수와 총 인용 수를 계산합니다.
    3. 막대 플롯을 만들어 매년 출판물 수를 나타내고 선 그래프를 오버레이하여 시간 경과에 따른 인용 횟수를 보여줍니다.
      참고: 특정 코드는 보충 파일 1에 코드 1로 제공됩니다.
  3. 국내 출판 및 협업 분석
    1. 전국 출판물 및 협업 집계
      1. 각 국가별 연간 출판물 및 인용 횟수를 Year Published(PY) 및 Author Countries(AU_CO1) 필드를 사용하여 요약합니다.
      2. 출판물 양별 상위 10개 국가에 대한 분석에 초점을 맞춥니다.
    2. 미터법 계산
      1. 출판물 수(NP), 인용 빈도(NC), 단일 국가 출판물(SCP) 및 다중 국가 출판물(MCP)을 포함한 주요 지표를 계산합니다16.
      2. 다국적 출판물(MCP_Ratio)의 비율을 국제 협력의 지표로 결정합니다.
      3. R의 H-index 함수를 사용하여 14년 동안 각 국가의 영향 지수(H-index, G-index, M-index)를 계산한다17.
        참고: 특정 코드는 보충 파일 1에 코드 2로 제공됩니다. Literature Metrology(https://bibliometric.com/)의 온라인 분석 플랫폼을 사용하여 국가 간의 협력 관계를 조사하십시오. WoSCC에서 일반 텍스트 형식으로 데이터를 업로드합니다. "국가 관계" 기능을 사용하여 국제 협력을 평가합니다. 주요 기여 국가 간의 협업 네트워크의 시각화로 절정에 이릅니다.
  4. 기관 간행물 및 협업 분석
    1. 데이터 추출 및 순위 지정
      1. WoSCC 데이터베이스의 Analyze Results 기능 내에 있는 Affiations 섹션에서 기관 데이터를 추출합니다.
      2. 출판된 총 논문 수에 따라 내림차순으로 기관의 순위를 매깁니다.
    2. 데이터 시각화
      1. R의 ggplot2 패키지를 사용하여 가로 막대 차트를 생성하여 주요 기관의 출판물 볼륨을 보여줍니다.
        참고: 특정 코드는 보충 파일 1에 코드 3으로 제공됩니다.
    3. 공동 저자 분석
      1. VOSviewer에서 분석 설정: VOSviewer를 시작한 다음 기본 메뉴에서 생성을 선택합니다. Create a map based on bibliographic data(서지 데이터를 기반으로 맵 생성 )를 선택하고 Read data from bibliographic database files(서지 데이터베이스 파일에서 데이터 읽기)를 선택합니다. 마지막으로 일반 텍스트 파일을 가져옵니다.
      2. 구성 및 매개변수: VOSviewer에서 분석 유형을 공동 작성으로 설정합니다. 전체 계수 방법을 선택하고 조직을 분석 단위로 선택합니다. 문서당 최대 1,200개의 조직을 포함하도록 매개변수를 구성하고 조직당 최소 임계값을 30개의 문서로 설정하여 포괄적인 네트워크 분석을 보장합니다.
      3. 시각화 및 해석: Finish(마침 )를 클릭하여 설정을 완료하고 기관 간의 협업 네트워크를 보여주는 시각화 맵을 생성합니다. 지도가 연결성 및 파트너십 수준을 강조하고 연구 활동의 중심 허브와 기관 간 주요 협력 영역을 식별하도록 합니다.
  5. 저자 분석 및 저자 공동 작업
    1. 다작 저자 식별: WoSCC 데이터베이스의 연구자 프로필 섹션에 액세스하여 출판된 총 논문 수를 기준으로 저자의 순위를 매깁니다.
    2. 데이터 시각화: R의 ggplot2 패키지를 사용하여 주요 저자의 출판 볼륨을 시각적으로 나타내는 가로 막대 차트를 만듭니다.
    3. 저자 기여도 평가: WoSCC 데이터베이스의 데이터를 사용하여 H-index, 국가 및 관련 기관을 포함하여 출판물 볼륨 기준 상위 10명의 저자에 대한 추가 지표를 검색합니다.
      참고: 특정 코드는 보충 파일 1에 코드 4로 제공됩니다.
    4. 협업 네트워크 작성
      1. VOSviewer에서 분석 설정: VOSviewer 를 실행하고 Create 버튼을 선택한 다음 서지 데이터를 기반으로 지도를 만듭니다. Read data from bibliographic database files를 선택하여 서지 데이터가 포함된 관련 Plain Text 파일을 가져옵니다.
      2. 구성 및 매개변수: 분석 유형을 공동 작성 으로 설정하고 전체 계산 방법을 활용합니다. 저자 를 분석 단위로 선택합니다. 문서당 최대 33개의 조직을 포함하도록 매개 변수를 조정하고 작성자당 최소 15개의 문서 임계값을 설정하여 의미 있는 협업 데이터가 캡처되도록 합니다.
      3. 시각화 및 인사이트: 마침 을 클릭하여 작성자 협업의 시간적 변화를 보여주는 오버레이 시각화를 생성하고, 시간 경과에 따른 공동 작성자 네트워크의 역학 및 성장에 대한 인사이트를 제공합니다.
  6. 학술지 및 공동 인용 학술지 분석
    1. 저널 지표 계산: R의 H-index 함수를 사용하여 출처당 출판물 수(NP), 인용 빈도(NC), 첫 출판 연도(PY_start) 및 영향 지수(H-index, G-index 및 M-index)를 포함한 각 저널의 주요 지표를 계산합니다.
    2. Impact Factors 및 순위 검색: WoSCC 데이터베이스에서 저널 Impact Factors 및 사분위수 순위를 가져와 해당 분야에서 각 저널의 영향력과 위상을 추가로 평가합니다.
      참고: 특정 코드는 보충 파일 1에 코드 5로 제공됩니다.
    3. 지식 흐름 분석
      1. CiteSpace에서 데이터 가져오기 및 설정: CiteSpace 를 열고 데이터 메뉴로 이동합니다. Import/Export(가져오기/내보내기 )를 선택하고 WOS를 선택하여 데이터를 가져옵니다. 필요에 따라 입력 및 출력 경로를 구성합니다.
      2. 맵 선택 및 구성: CiteSpace 내에서 오버레이 맵 및 JCR 저널 맵 옵션을 선택하고 z-score를 0으로 설정합니다. 이 설정을 통해 저널 간의 지식 흐름을 설명하는 이중 맵을 생성할 수 있습니다.
  7. co-cited references 및 clustering network 분석
    1. CiteSpace에서 데이터 가져오기 및 설정
      1. CiteSpace를 열고 데이터 메뉴로 이동한 다음 가져오기/내보내기를 선택합니다.
      2. WoSCC 데이터베이스에서 데이터를 일반 텍스트로 가져와 2010년 1월부터 2023년 12월까지의 분석 시간 조각을 시간적 세부 정보에 대한 1년 간격으로 구성합니다.
    2. 네트워크 구성 및 정리
      1. CiteSpace에서 노드 유형을 참조로 설정합니다. Pathfinder 옵션과 Pruning Sliced Networks 기능을 활용하여 네트워크에 가지치기를 적용합니다.
      2. GO를 클릭하여 분석을 실행하여 참조 공동 인용 맵을 생성하고 가독성을 높이기 위해 글꼴 및 색상 설정을 조정합니다.
    3. 영향력이 큰 참조 식별
      1. 버스트 옵션을 선택하고 CiteSpace에서 매개 변수 γ [0, 1]로 설정합니다.
      2. 데이터를 새로 고쳐 가장 강력한 인용 버스트가 있는 상위 20개 문헌 목록을 생성합니다.
  8. 키워드 동시 발생 분석
    1. R의 키워드 빈도 분석
      1. R의 bibliometrix 패키지를 사용하여 문서에서 가장 빈번한 키워드에 초점을 맞춰 키워드 분석을 수행합니다.
      2. 필드를 Author's keywords(작성자의 키워드 )로 설정하고 숫자를 상위 20 개 키워드로 제한하여 동의어를 필터링하여 일관성을 보장합니다.
    2. CiteSpace의 키워드 버스트 분석
      1. CiteSpace를 사용하여 버스트니스 옵션을 선택하고 매개 변수 γ [0, 1]로 설정하여 키워드 버스트 분석을 수행합니다.
      2. 데이터를 새로 고쳐 가장 강력한 인용 버스트가 있는 상위 30개 키워드 목록을 생성합니다.
    3. VOSviewer의 키워드 동시 발생 네트워크 분석
      1. VOSviewer를 열고 Create(생성)를 선택한 다음 Create a map based on bibliographic data(서지 데이터를 기반으로 맵 생성)를 선택합니다.
      2. Read data from bibliographic database files 옵션을 사용하여 일반 텍스트 파일을 가져옵니다.
      3. 전체 계산 방법을 사용하여 분석 유형을 동시 발생으로 설정하고 작성자 키워드를 분석 단위로 사용합니다.
      4. 40개의 키워드 발생의 최소 임계값을 적용하고 Finish를 클릭하여 분석을 완료하고 필드 내의 키워드 관계를 시각화하는 동시 발생 네트워크를 생성합니다.

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결과

출판물 및 인용의 연간 성장 추세
2010년부터 2023년까지 WoSCC 데이터베이스에서 암의 단세포 염기서열 분석과 관련된 총 6,767개의 출판물이 확인되었습니다. 2010년에서 2023년 사이에 발표된 총 602건의 연구가 분석에서 제외되었으며, 영어로 출판되지 않은 5건의 연구가 제외되었습니다. 또한, 사전 정의된 제외 기준에 따라 480개의 논문이 제외되었으며, 이 중...

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토론

서지 분석은 중요한 출판물의 특성과 학문적 영향을 평가하기 위한 정량적 접근 방식의 역할을 합니다26. 이 연구는 WoSCC 데이터베이스에서 추출하여 2010년에서 2023년 사이에 발표된 암 연구의 단세포 염기서열 분석과 관련된 5,680개의 논문에 대한 광범위한 서지 분석을 수행했습니다. 이 분석은 연구의 현재 상태를 평가하고, 주요 연구 핫스팟을 식별하?...

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공개

저자는 공개할 내용이 없습니다.

감사의 말

없음.

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자료

NameCompanyCatalog NumberComments
bibliometrix packageComprehensive R Archive Network (CRAN)bibliometrix 4.3.0A forest plot that allows for multiple confidence intervals per row, custom fonts for each text element, custom confidence intervals, text mixed with expressions, and more.
CiteSpaceChaomei Chen, Drexel UniversityCiteSpace 6.2.R4 (64-bit) beta Basic‌CiteSpace‌ is a scientific literature analysis tool. Its main function is to analyze the underlying knowledge in scientific literature through visual means, showing the structure, rules and distribution of scientific knowledge. The main functions of CiteSpace include: research collaboration analysis ‌, important journal judgment ‌, core topic mining and so on.
dplyrComprehensive R Archive Network (CRAN)dplyr 1.1.4dbplyr is the database backend for dplyr. It allows you to use remote database tables as if they are in-memory data frames by automatically converting dplyr code into SQL.
esquisseComprehensive R Archive Network (CRAN)esquisse 2.0.1This addin allows you to interactively explore your data by visualizing it with the ggplot2 package. It allows you to draw bar plots, curves, scatter plots, histograms, boxplot and sf objects, then export the graph or retrieve the code to reproduce the graph.
forcatsComprehensive R Archive Network (CRAN)forcats 1.0.0R uses factors to handle categorical variables, variables that have a fixed and known set of possible values. Factors are also helpful for reordering character vectors to improve display. The goal of the forcats package is to provide a suite of tools that solve common problems with factors, including changing the order of levels or the values. 
ggplot2Comprehensive R Archive Network (CRAN)ggplot2 3.5.1ggplot2 is a system for declaratively creating graphics, based on The Grammar of Graphics. You provide the data, tell ggplot2 how to map variables to aesthetics, what graphical primitives to use, and it takes care of the details.
ggpmiscComprehensive R Archive Network (CRAN)ggpmisc 0.6.1Package ‘ggpmisc’ (Miscellaneous Extensions to ‘ggplot2’) is a set of extensions to R package ‘ggplot2’ (>= 3.0.0) with emphasis on annotations and plotting related to fitted models. Estimates from model fit objects can be displayed in ggplots as text, tables or equations. Predicted values, residuals, deviations and weights can be plotted for various model fit functions.
ggsciComprehensive R Archive Network (CRAN)ggsci 3.2.0ggsci offers a collection of ggplot2 color palettes inspired by scientific journals, data visualization libraries, science fiction movies, and TV shows.
openxlsxComprehensive R Archive Network (CRAN)openxlsx 4.2.7.1This R package simplifies the creation of .xlsx files by providing a high level interface to writing, styling and editing worksheets. Through the use of Rcpp, read/write times are comparable to the xlsx and XLConnect packages with the added benefit of removing the dependency on Java.
readxlComprehensive R Archive Network (CRAN)readxl 1.4.3The readxl package makes it easy to get data out of Excel and into R. Compared to many of the existing packages (e.g. gdata, xlsx, xlsReadWrite) readxl has no external dependencies, so it’s easy to install and use on all operating systems. It is designed to work with tabular data.
reshape2Comprehensive R Archive Network (CRAN)reshape2 1.4.4Reshape2 is a reboot of the reshape package. It's been over five years since the first release of reshape, and in that time I've learned a tremendous amount about R programming, and how to work with data in R. Reshape2 uses that knowledge to make a new package for reshaping data that is much more focused and much much faster.
stringrComprehensive R Archive Network (CRAN)stringr 1.5.1Strings are not glamorous, high-profile components of R, but they do play a big role in many data cleaning and preparation tasks. The stringr package provides a cohesive set of functions designed to make working with strings as easy as possible.
tidytextComprehensive R Archive Network (CRAN)tidytext 0.4.2Using tidy data principles can make many text mining tasks easier, more effective, and consistent with tools already in wide use. Much of the infrastructure needed for text mining with tidy data frames already exists in packages like dplyr, broom, tidyr, and ggplot2. In this package, we provide functions and supporting data sets to allow conversion of text to and from tidy formats, and to switch seamlessly between tidy tools and existing text mining packages. Check out our book to learn more about text mining using tidy data principles
tidyverseComprehensive R Archive Network (CRAN)tidyverse 2.0.0The tidyverse is an opinionated collection of R packages designed for data science. All packages share an underlying design philosophy, grammar, and data structures.
VennDiagramComprehensive R Archive Network (CRAN)VennDiagram 1.7.3VennDiagram is a R package for generating high-resolution, customizable Venn diagrams with up to four sets and Euler diagrams with up to three sets. Includes handling for several special cases including two-case scaling, and extensive customization of plot shape and structure.
VOSviewer Centre for Science and Technology Studies, Leiden University, The NetherlandsVOSviewer version 1.6.19VOSviewer is a software tool for constructing and visualizing bibliometric networks. These networks may for instance include journals, researchers, or individual publications, and they can be constructed based on citation, bibliographic coupling, co-citation, or co-authorship relations. VOSviewer also offers text mining functionality that can be used to construct and visualize co-occurrence networks of important terms extracted from a body of scientific literature.

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