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Resumo

Esta análise bibliométrica do sequenciamento de células únicas na pesquisa do câncer indica que a China e os EUA produzem significativamente mais artigos acadêmicos do que outras nações. A detecção de explosão identifica termos emergentes como 'heterogeneidade intratumoral', 'evolução clonal' e 'sistemas de entrega de medicamentos', que devem influenciar pesquisas futuras.

Resumo

O câncer representa um desafio significativo para a saúde humana devido aos seus sistemas biológicos complexos, necessitando de uma análise aprofundada. O sequenciamento de célula única tornou-se uma ferramenta essencial para investigar esses sistemas, permitindo a detecção de expressão gênica e modificações epigenéticas no nível de célula única. Para elucidar tendências de pesquisa, redes de colaboração e disseminação de conhecimento nesse campo, foi realizada uma análise bibliométrica utilizando a base de dados Web of Science Core Collection, abrangendo publicações de 1º de janeiro de 2010 a 31 de dezembro de 2023. O pacote Bibliometrix em R foi usado para extrair e analisar os principais dados de publicação, incluindo tipos de documentos, países, instituições, autores e palavras-chave. Além disso, CiteSpace, VOSviewer e a Plataforma de Análise Online de Metrologia da Literatura foram empregados para compilação e visualização de dados. A análise identificou 34.074 autores de 3.129 instituições em 75 países e regiões, contribuindo para 5.680 publicações sobre sequenciamento de células únicas no câncer, publicadas em 788 periódicos acadêmicos. A China e os Estados Unidos emergiram como as nações líderes em volume de publicações. A Universidade de Harvard produziu o maior número de publicações (320), com Aviv Regev, afiliado a Harvard, reconhecido como um dos principais colaboradores. Periódicos importantes, como Frontiers in Immunology e Nature Communications, destacam áreas de pesquisa estabelecidas e emergentes, incluindo o microambiente imunológico e a imunoterapia. As principais tendências e áreas potenciais para pesquisas futuras incluem heterogeneidade intratumoral, evolução clonal e sistemas de administração de medicamentos. Este estudo fornece uma visão abrangente da pesquisa de sequenciamento de célula única em oncologia, enfatizando seu rápido progresso, impulsionado por avanços tecnológicos e colaborações internacionais. Fortalecer parcerias globais, desenvolver ferramentas analíticas integrativas e abordar as complexidades dos dados será crucial para o avanço de terapias personalizadas contra o câncer e aprofundamento dos insights sobre a biologia do câncer.

Introdução

O câncer representa uma das doenças mais prejudiciais, sendo a segunda principal causa de mortalidade em todo o mundo1. Estima-se que, até 2035, aproximadamente um quarto da população global será diretamente afetada pelo câncer 2,3. A patogênese do câncer está ligada principalmente à desregulação do crescimento celular, que é influenciada por uma variedade de fatores tumorigênicos 4,5. As "Características do Câncer" foram conceituadas como um conjunto de capacidades funcionais que facilitam a transição de estados celulares normais para o crescimento neoplásico, especificamente aquelas capacidades essenciais para a formação de tumores malignos6. A tecnologia de sequenciamento desempenha um papel fundamental no avanço de nossa compreensão da patogênese da doença. No entanto, devido à heterogeneidade inerente dos tumores, identificar as características genômicas de células-tronco de baixa abundância por meio da análise de sequenciamento de alto rendimento de tecidos tumorais apresenta desafios significativos 7,8.

O sequenciamento de célula única, que inclui genômica, transcriptômica, epigenômica, proteômica e metabolômica, representa uma abordagem metodológica poderosa para elucidar paisagens celulares e moleculares no nível de célula única 9,10. Sua aplicação na pesquisa do câncer melhorou significativamente a compreensão das características biológicas e dinâmicas presentes nas lesões neoplásicas, facilitando assim uma compreensão mais abrangente do desenvolvimento e metástase do câncer.

A análise bibliométrica examina as características estruturais e os atributos das publicações acadêmicas e tem sido amplamente empregada em avaliações qualitativas e quantitativas da literatura científica 11,12. Ao comparar contribuições de vários países, instituições, pesquisadores e publicações, é possível elucidar e antecipar possíveis avanços dentro de um determinado domínio de pesquisa. Embora tenha havido um aumento substancial nas revisões sistemáticas e narrativas com foco na pesquisa de sequenciamento de células únicas no câncer, ainda há uma deficiência notável em análises abrangentes no âmbito da avaliação quantitativa13 , 14 , 15 . Este estudo tem como objetivo realizar uma análise abrangente das tendências de desenvolvimento e tópicos de pesquisa proeminentes em sequenciamento de células únicas no domínio do câncer, utilizando métodos bibliométricos. As descobertas oferecerão aos pesquisadores, médicos e formuladores de políticas uma visão geral detalhada do estado atual do conhecimento e compreensão nesta área.

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Protocolo

Os dados utilizados neste estudo foram obtidos da Web of Science Core Collection (2010-2023).

1. Coleta de dados

  1. Seleção de banco de dados
    1. Acesse o banco de dados da Web of Science Core Collection (WoSCC) via. https://webofscience. clarivate.cn/wos/author/author-search.
    2. Construa uma estratégia de pesquisa usando palavras-chave direcionadas, especificamente "sequenciamento de célula única" e "câncer", para identificar a literatura relevante. Clique no botão de pesquisa para concluir a pesquisa bibliográfica.
      NOTA: Consulte a Tabela Suplementar 1 para obter uma lista completa de palavras-chave empregadas na estratégia de pesquisa para aumentar a precisão e a inclusão.
  2. Parâmetros de pesquisa
    1. Escolha o período de publicação de 1º de janeiro de 2010 a 31 de dezembro de 2023 para capturar as tendências de pesquisa mais recentes e abrangentes.
    2. Selecione inglês como idioma para os resultados da pesquisa e escolha Artigo e Revisão foram os tipos de artigo para garantir a consistência dos dados e facilitar a análise comparativa.
    3. Garantir a relevância excluindo publicações fora dos domínios de sequenciamento de célula única e pesquisa de câncer.
  3. Recuperação e formato de dados
    1. Compile as publicações selecionadas no formato Full Record e Cited References para preservar metadados detalhados.
    2. Salve os dados coletados como arquivos de texto simples para análise posterior usando ferramentas bibliométricas.
    3. Verifique se cada registro contém metadados completos, incluindo informações de citação e coautoria, para permitir uma análise bibliométrica completa (Figura 1).

2. Pré-processamento de dados

  1. Coleta e importação de dados
    1. Inicie a interface biblioshiny do pacote bibliometrix em R.
      NOTA: O código específico é fornecido da seguinte forma:
      Biblioteca (Bibliometrix)
      packageVersion("bibliometrix")
      biblioshiny()
    2. Acesse o banco de dados WoSCC e selecione um arquivo de texto simples mesclado contendo dados bibliométricos.
    3. Importe os dados e exporte-os no Formato de Dados R para análise subsequente.
  2. Tendência de crescimento anual de publicações e citações
    1. Converta as colunas PY (ano de publicação) e Z9 (contagem de citações) em formato numérico.
    2. Agrupe os dados por ano de publicação e calcule as contagens anuais de publicações e o total de citações.
    3. Crie um gráfico de barras para representar o número de publicações a cada ano e sobreponha um gráfico de linhas para ilustrar as contagens de citações ao longo do tempo.
      NOTA: O código específico é fornecido como Código 1 no Arquivo Suplementar 1.
  3. Publicação nacional e análise de colaboração
    1. Publicação nacional e agregação de colaboração
      1. Resuma as publicações e citações anuais por cada país usando os campos Ano de publicação (PY) e Países do autor (AU_CO1).
      2. Concentre a análise nos 10 principais países por volume de publicação.
    2. Cálculo de métricas
      1. Calcule as principais métricas, incluindo o número de publicações (NP), frequência de citação (NC), publicações de um único país (SCP) e publicações de vários países (MCP)16.
      2. Determinar a proporção de publicações de vários países (MCP_Ratio) como um indicador de colaboração internacional.
      3. Use a função de índice H de R para calcular índices de impacto (índice H, índice G e índice M) para cada país durante um período de 14 anos17.
        NOTA: O código específico é fornecido como Código 2 no Arquivo Suplementar 1. Use a plataforma de análise on-line de metrologia de literatura (https://bibliometric.com/) para examinar as relações de colaboração entre os países. Carregue dados em formato de texto simples do WoSCC. Empregue o recurso "relações com países" para avaliar colaborações internacionais. Culmine com uma visualização da rede de colaboração entre os principais países contribuintes.
  4. Publicação institucional e análise de colaboração
    1. Extração e classificação de dados
      1. Extraia dados institucionais da seção Affiations no recurso Analyze Results do banco de dados WoSCC.
      2. Classificar as instituições em ordem decrescente de acordo com o número total de artigos publicados.
    2. Visualização de dados
      1. Gere um gráfico de barras horizontais usando o pacote ggplot2 em R para ilustrar o volume de publicações nas principais instituições.
        NOTA: O código específico é fornecido como Código 3 no Arquivo Suplementar 1.
    3. Análise de coautoria
      1. Configuração de análise no VOSviewer: Inicie o VOSviewer e selecione Criar no menu principal. Escolha Criar um mapa com base em dados bibliográficos e opte por Ler dados de arquivos de banco de dados bibliográficos. Por fim, importe os arquivos de texto simples.
      2. Configuração e parâmetros: Defina o tipo de análise como coautoria no VOSviewer. Escolha o método de contagem completa e selecione organizações como a unidade de análise. Configure os parâmetros para incluir um máximo de 1.200 organizações por documento e defina o limite mínimo para 30 documentos por organização para garantir uma análise de rede abrangente.
      3. Visualização e interpretação: Conclua a configuração clicando em Concluir para gerar um mapa de visualização que ilustra as redes de colaboração entre instituições. Garantir que o mapa destaque os níveis de conectividade e parceria, identificando centros centrais de atividade de pesquisa e áreas-chave de cooperação entre instituições.
  5. Análise dos autores e colaboração dos autores
    1. Identificação de autores prolíficos: Acesse a seção Perfis de Pesquisadores no banco de dados WoSCC para classificar os autores com base no número total de artigos publicados.
    2. Visualização de dados: Use o pacote ggplot2 em R para criar um gráfico de barras horizontais, representando visualmente o volume de publicação dos principais autores.
    3. Avaliação das contribuições dos autores: recupere métricas adicionais para os 10 principais autores por volume de publicação, incluindo o índice H, país e instituição afiliada, usando dados do banco de dados WoSCC.
      NOTA: O código específico é fornecido como Código 4 no Arquivo Suplementar 1.
    4. Redes de colaboração de autores
      1. Configurando a análise no VOSviewer: Inicie o VOSviewer e selecione o botão Criar , seguido de Criar um mapa com base em dados bibliográficos. Importe os arquivos de texto simples relevantes que contêm dados bibliográficos selecionando Ler dados de arquivos de banco de dados bibliográficos.
      2. Configuração e parâmetros: defina o tipo de análise como coautoria e utilize o método de contagem completa . Selecione os autores como unidade de análise. Ajuste os parâmetros para incluir um máximo de 33 organizações por documento e estabeleça um limite mínimo de 15 documentos por autor para garantir que dados de colaboração significativos sejam capturados.
      3. Visualização e insights: clique em Concluir para gerar uma visualização de sobreposição, que ilustra a evolução temporal das colaborações de autores, fornecendo informações sobre a dinâmica e o crescimento das redes de coautoria ao longo do tempo.
  6. Análise de periódicos e periódicos cocitados
    1. Cálculo de métricas de periódicos: Use a função de índice H em R para calcular as principais métricas de cada periódico, incluindo o número de publicações por fonte (NP), frequência de citação (NC), ano da primeira publicação (PY_start) e índices de impacto (índice H, índice G e índice M).
    2. Recuperação de fatores de impacto e classificações: Obtenha fatores de impacto de periódicos e classificações de quartis do banco de dados WoSCC para avaliar melhor a influência e a posição de cada periódico no campo.
      NOTA: O código específico é fornecido como Código 5 no Arquivo Suplementar 1.
    3. Análise do fluxo de conhecimento
      1. Importação e configuração de dados no CiteSpace: Abra o CiteSpace e navegue até o menu Dados . Selecione Importar/Exportar e escolha WOS para importar dados. Configure os caminhos de entrada e saída conforme necessário.
      2. Seleção e configuração do mapa: Selecione as opções Mapas de sobreposição e Mapas de diários JCR no CiteSpace, definindo o z-score como 0. Essa configuração permite a geração de um mapa duplo para ilustrar o fluxo de conhecimento entre os periódicos.
  7. Análise de referências cocitadas e rede de clusterização
    1. Importação e configuração de dados no CiteSpace
      1. Abra o CiteSpace, navegue até o menu Dados e selecione Importar/Exportar.
      2. Importe dados do banco de dados WoSCC em texto simples, configurando a fatia de tempo de análise de janeiro de 2010 a dezembro de 2023 com um intervalo de um ano para detalhes temporais.
    2. Configuração e remoção de rede
      1. Defina o tipo de nó como Referência no CiteSpace. Utilize a opção Pathfinder e o recurso Pruning Sliced Networks para aplicar a remoção à rede.
      2. Execute a análise clicando em IR para gerar um mapa de cocitação de referência, ajustando as configurações de fonte e cor para melhorar a legibilidade.
    3. Identificando referências de alto impacto
      1. Selecione a opção Burstness e defina o parâmetro γ como [0, 1] no CiteSpace.
      2. Atualize os dados para gerar uma lista das 20 principais referências com as rajadas de citação mais fortes.
  8. Análise de co-ocorrência de palavras-chave
    1. Análise de frequência de palavras-chave em R
      1. Realize a análise de palavras-chave usando o pacote bibliometrix em R, concentrando-se nas palavras-chave mais frequentes nos documentos.
      2. Defina o campo como Palavras-chave do autor e limite o número às 20 principais palavras-chave, filtrando sinônimos para garantir a consistência.
    2. Análise de explosão de palavras-chave no CiteSpace
      1. Use o CiteSpace para executar a análise de burst de palavras-chave selecionando a opção Burstness e definindo o parâmetro γ como [0, 1].
      2. Atualize os dados para gerar uma lista das 30 principais palavras-chave com as picadas de citação mais fortes.
    3. Análise de rede de co-ocorrência de palavras-chave no VOSviewer
      1. Abra o VOSviewer, selecione Criar e, em seguida, Crie um mapa com base em dados bibliográficos.
      2. Importe os arquivos de texto simples usando a opção Ler dados de arquivos de banco de dados bibliográficos .
      3. Defina o tipo de análise como co-ocorrência, usando o método de contagem completa , com palavras-chave de autor como unidade de análise.
      4. Aplique um limite mínimo de 40 ocorrências de palavras-chave e clique em Concluir para concluir a análise, produzindo uma rede de coocorrência que visualiza as relações de palavras-chave dentro do campo.

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Resultados

Tendência de crescimento anual de publicações e citações
De 2010 a 2023, um total de 6.767 publicações relacionadas ao sequenciamento de células únicas no câncer foram identificadas no banco de dados WoSCC. Um total de 602 estudos publicados entre 2010 e 2023 foram excluídos da análise, seguidos pela exclusão de cinco estudos não publicados em inglês. Além disso, 480 artigos foram excluídos com base em critérios de exclusão pré-definidos, compreend...

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Discussão

A análise bibliométrica serve como uma abordagem quantitativa para avaliar as características e o impacto acadêmico de publicações significativas26. Este estudo realizou uma extensa análise bibliométrica de 5.680 artigos relacionados ao sequenciamento de células únicas na pesquisa do câncer, extraídos da base de dados WoSCC e publicados entre 2010 e 2023. Esta análise teve como objetivo avaliar o estado atual da pesquisa, identificar os principais pon...

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Divulgações

Os autores não têm nada a divulgar.

Agradecimentos

Nenhum.

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Materiais

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.

Referências

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