补气类中药研究热点与趋势的可视化分析

★ 许静 许泽 熊旺平 黄小方（.江西中医药大学科技学院/南昌医学院 南昌 000；.华侨大学计算机科学与技术学院 福建 厦门 60；.江西中医药大学计算机学院 南昌 000；.江西中医药大学中医学院 南昌 000）

补气类中药是指以补益脏气、纠正脏气虚衰的病理偏向为主要功效，以治疗气虚证为主要目的的药物［1］。本类药物多味甘，性温或平，常用的药物有人参、党参、黄芪、白术、甘草等［1］。扁鹊《难经八难》有言：“气者，人之根本也，根绝则茎叶枯矣。”补气类中药在临床上可用来治多种虚证，如脾气虚证、肺气虚证、心气虚证等［2］。随着生活水平日益提升，人们养生越来越注意补气问题，对补气类中药的关注度也逐年上升，导致相关的文献数量呈爆炸式增长，学者对补气类中药的研究分析难度在增加，研究效率也在下降。文献的手动检索已经不再适用当下，这使得补气类中药的研究热点和发展前沿等基础分析都成为巨大挑战。

CiteSpace 软件是美国Drexel University 陈超美教授与我国大连理工大学WISE 实验室联合开发的科学文献分析工具［3-4］。本研究利用CiteSpace 软件，对补气类中药数据、信息、知识等内部特征和规律进行可视化探索，分析了补气类中药的共现关系和聚类特征，梳理出发展现状、研究热点及前沿趋势等信息［5］，这能为以后的补气类中药研究提供重要的参考价值和借鉴意义。

1 数据来源与处理方法

1.1 数据来源

本研究数据来源于CNKI，检索区间为1992 年—2021 年，截止日期为2021 年4 月5 日，文献来源类别有SCI 来源期刊、EI 来源期刊、北大核心期刊、CSSCI 来源期刊以及CSCD 来源期刊。为了保证检索数据的完整性和相对可靠性，检索方式包括主题、关键词、篇名三种，具体检索式为（“补气”OR“益气”OR“气虚”OR“养气”）AND（“中草药”OR“中成药”OR“方剂”OR“复方”OR“中医”）。

1.2 处理方法

在CNKI 中检索出3 298 篇文献，以“Refworks”格式导出并保存，然后以导出的数据文件命名“download_***.txt”的格式导入CiteSpace 软件（版本为CiteSpace v.5.7.R5）中进行格式转换，最后对检索数据进行清洗和去重处理后，得到本研究的最终样本3 261 篇文献。以该样本为基础创建项目，时间切片选择1 年，主题词来源默认全选，节点类型中作者、机构、关键词的阈值设为50，并对关键词采用 Pathfinder、Pruning sliced networks、Pruning the merged network 图谱修剪算法进行修剪使图谱更加清晰。

在数据分析及统计过程中主要采用文献计量分析法和共现网络分析法来进行结果分析［6］。但由于关键信息词的设置受语言表达习惯影响可能出现不规范和不统一的现象，为了使研究结果更科学可靠，可以采用归并法、吸收法和丢弃法来对关键信息词进行处理［7-9］。归并法是将表达同一内容却用不同方式的词语进行统一归并，如补气在表述中有许多的同义词均采用“补气”来表示；吸收法是针对同一内容却采用上下位关系来表示的关键词进行吸收，如“黄芪”“北黄芪”“绵黄芪”等归并为“黄芪”；丢弃法是对一些与研究内容无关或者表达太宽泛的关键词，对其进行舍弃，把它们排除在统计分析的范畴之外不做分析，如“一氧化氮”“基因表达”“发酵”等对研究没有重要意义的关键词。

2 研究结果分析

2.1 数量分析

研究历年的发表文献数量的趋势走向，可以反映出补气类中药研究的发展速度和未来走向。由于补气类中药领域早年间发文量极少，且研究没有实质性进展，对研究热点和前沿分析的意义不大，故以近30 年的文献为基准来研究。近30 年的发文数量分布见图1，1992 年—2000 年研究处于起步阶段，每年论文数量不足80 篇，发展相对平缓；自2000 年以来发文量有了明显增加，2006 年发文量最高，达至184篇；近10 年来处于波动起伏状态，如2016 年发文数量下降，但2018 年之后又有所回升；2021 年发文量少是因为检索的时间区间短，仅有95 天。从整体上来看是呈上升、不断波动的趋势，发展趋势还是相对平稳，说明我国补气类中药的研究正处于发展阶段，在未来补气类中药研究的发展仍可稳中求进。

图1 近30年补气类中药的发文数量分布图

2.2 合作网络分析

合作网络是用来描述两个实体之间关系的复杂网络，对合作网络分析可以直观地观察到网络中实体的关系，并对网络的连通性、节点度的分布等基本特性进行统计分析，这对考察其他科研实体合作的研究有很大启发意义［10］。

2.2.1 作者分析通过作者分析，能够识别出一个领域的核心作者及其之间的合作强度和互引关系［11］。对作者进行发文量频次分析，取出频次排名前10 的作者，见表1，可以看出发文量最高的作者是张艳，发文达16 次，其次段金廒、陈志强、王月华、李敬林都是发文10 次或10 次以上的作者；周萍是表中发文最早的作者，年份为2000 年。本研究构建的作者合作网络图谱共由1 064 个节点和1 043 边构成，取部分图谱，见图2，图中的线条代表着作者间的合作关系。因此，段金廒、陈志强、张江华等排名靠前的作者之间的合作互引关系较强，形成了补气类中药领域中最大的作者群，这可以被认为是该领域的核心作者群。核心作者群的集中度越高，越有利于补气类中药研究的发展，这为今后的发展打下了坚实的基础。

表1 发文频次表

2.2.2 机构分析补气类中药研究的发文机构频次表，见表2，可知上海中医药大学发文30 篇是发文数量最多的机构，研究最为活跃；其次是北京中医药大学与中国中医科学院分列二、三位，分别为28 篇和26 篇，同时它们也是发文量超过20 篇的仅有的三个机构，这表明北上发达城市的机构对补气类中药研究较多，它们在该领域中的贡献较大。总体看来，发文数量多的机构较少，这说明补气类中药研究对机构的影响不够充分，机构间的合作也不足，这都有待加强。

表2 发文机构频次表

2.3 关键词分析

关键词是一篇文献的核心与精髓，是作者学术思维的凝结，是作者对文章主题的高度概括和凝练，具有很强的代表性，对关键词进行分析，可以更准确地掌握研究的热点与前沿方向［12］。

2.3.1 关键词频次分析对每个关键词进行频次分析，取出频次排名前10 的高频关键词，见表3，关键词频次越高，其对应的重要性也会更强，可以发现对黄芪（409）、甘草（220）和党参（81）等中药的研究频次最高；其次是中药治疗功效和质量方面，如中药治疗（226）、质量标准（63）等词；最后是相关的分析方法，如高效液相色谱法（138）、数据挖掘（55）等。该研究的热点集中在这些词中，但仅凭关键词的频次分析，判断该领域的研究热点及前沿还是存在不足，还需要对关键词进行共现分析、突现分析和聚类分析来进一步探讨。

表3 高频关键词

2.3.2 关键词共现分析构建关键词共现图谱，使所有关键词呈现在一个图谱中，能直观地看出关键词之间的联系。图谱中关键词以类似年轮的形式展现，年轮的大小代表关键词的频次，年轮越大，对应关键词的频率越高；关键词之间的连线代表它们之间的联系，图谱中线段越密集，则关键词之间的联系越密切［13］。

构建的补气类中药关键词共现图谱，见图3。通过对图谱的分析，可知补气类中药的主要研究内容可根据关键词特性大致分为以下几个类别：补气类中药本体，如黄芪、甘草、党参、中药等关键词；补气类中药的分析方法，如高效液相色谱法、关联规则、数据挖掘等关键词；中药治疗效用和规律，如中药治疗、质量标准、用药规律、益气活血等关键词。由此可以推断出，这些类别是该研究最热门的几个研究方向。

图3 关键词共现图谱

2.3.3 关键词突现分析关键词的突现是用来发现关键词在某一时间段内的兴起或衰落的情况。基于关键词的突现分析可以用来表达一个研究领域内关键词之间的联系与影响关系，进而动态预测研究热点和发展前沿［14-15］。构建的补气类中药关键词突现分析图，见图4，图中最右侧的红蓝线条中红色条代表关键词突现的年份区间，区间越大，表示突现时间越长；Strength 代表关键词突现的强壮度，强壮度的值越大，代表着关键词在区间内影响力越大。

图4 关键词突现分析图

由此可知，近30 年内前期的研究主要集中在中药治疗、复方（中药）治疗应用以及医案；中期新出现的主要关键词有薄层色谱法和高效液相色谱法；近年来新出现并延续至今的关键词有数据挖掘和用药规律。综合这些信息可以推断出这些关键词是近30 年内补气类中药的研究热点以及未来发展的前沿方向。

2.3.4 关键词聚类分析对关键词进行聚类分析有助于发现研究领域的分布情况和科学前沿。为更进一步客观反映补气类中药的研究方向，以LLR为聚类方法，根据覆盖度和唯一性选择最佳的聚类标签［13,16］，从而构建出含有十个聚类模块的关键词聚类分析图谱及补气类中药的关键词聚类信息表，见图5、表4。关于聚类分析，需要注意两个关键参数，Q 值（聚类模块值）和S 值（聚类平均轮廓值），它们用于评价网络聚类的质量。本研究的Q 值为0.581，意味着聚类结构有显著性；S 值为0.886，代表着聚类结果可以令人信服。因此，可以得出本研究划分的聚类可靠性较高。

图5 关键词聚类分析图谱

表4 关键词聚类信息表

聚类分析图谱中分别用不同的色框表示节点的聚类范围，聚类中的关键词越多，表明该聚类越重要，而聚类信息表中的中间年份则揭示了该领域内研究主题的演化历程［17］。因此，“#0 高效液相色谱法”是规模最大的聚类，突出反映了该聚类所代表的以质量评价、质量控制等为主的研究是较热门的研究方向。补气类中药近30 年来的演化进程，前期研究以中药治疗及临床应用为主（聚类4、7）；中期研究以中药方剂及其疗效（聚类1、2、3、8、9）和中药分析（聚类0）及药理研究（聚类6）等为代表；近期研究则以用药规律挖掘（聚类5）为主导。

3 讨论

3.1 研究热点

结合可视化分析结果和国内外研究现状，发现五个关键词（“中药治疗”“中药治疗应用”“中药疗法”“高效液相色谱法”“数据挖掘”）的突现性和重要性较高，说明它们在该研究领域影响较大，也在某一时间段内受到关注较多。特别是“中药治疗”和“高效液相色谱法”更是历年以来的研究热点。

中药治疗的对象往往以疑难杂症为主，例如黄芪、党参等补气类中药广泛用于治疗心血管疾病、糖尿病等疾病。李岩等［18］研究党参、黄芪对心衰大鼠模型的影响，发现补气类中药能够显著提高心室内压，预防和延缓慢性心衰的产生和发展。由于气能生血、气能统血、气能生化津液，故在治疗血虚、津亏、出血等证时，常配伍补气药，以增强补血、止血、生津之效［19］。如郭倩等［20］以益气养阴消癥通络中药治疗 IV 期糖尿病肾病，可有效缓解患者的症状和降低尿微量白蛋白排泄率、24 h 尿微量白蛋白及甘油三酯，即与西药对照组相比，m Alb、U-pro/24 h 和TG 均明显下降（P＜0.05）。此外，补气类中药治疗多以口服用药为主，通过缓慢性的药理作用来改善虚证并提高人体免疫力，而且药材多为天然植物，副作用相对较小，在治疗慢性气虚类疾病方面效果较为明显。

高效液相色谱法作为一种新型快速分离分析的方法，因其高压、高效、高速及高灵敏的特点，常用于药物化学成分的分离、定性检识和定量分析［21］。随着高效液相色谱法的改进及联用技术的不断发展，这种方法成为补气类中药领域的研究热点，主要研究内容为定性定量、质量评价、质量控制等方面。周萃等［22］研究表明，在采用波长切换高效液相色谱法下同时测定甘草中7 个成分含量，可观察到各成分与色谱峰呈良好的线性关系，加样回收率高，RSD 较小。曲颂扬等［23］基于高效液相色谱法，检测人参皂苷在中药益气养阴复方定心胶囊中的含量，阐明了该法能够合理反映该制剂的质量；此外，还采用薄层色谱对制剂中酸枣仁、黄芪等进行检测鉴别来共同探究定心胶囊的质量工艺标准。该色谱法与其他方法相比具有高效化、高速化、自动化等特点，能更好地评价和控制补气药材的质量。

3.2 发展前沿

根据关键词的综合分析，可以反映出补气类中药的科学发展前沿。前沿主要为（1）补气类中药的质量控制和评价标准；（2）对补气类中药用药规律的数据挖掘。

补气类中药常用来消除或改善气虚证，为确保药物质量和临床疗效稳定，严格控制质量和制定评价标准显得尤为重要，所以质量控制和评价标准是补气类中药研究领域内重要的发展前沿。在补气类中药研究领域里，黄芪和甘草是被用来进行质量控制和评价实验最多的两味药物。孔春艳［24］以CH3OH-C02为萃取剂对黄芪中重金属进行超临界萃取，其重金属平均去除率为89.2%，比SCCE 法的重金属去除率提高了20.7%，有效地降低了药材中的重金属含量。张丽等［25］基于UPLC-TQ-MS 法，对不同产地黄芪中17 个成分进行含量、主成分及多因素方差分析，统计结果表明，宁夏产的黄芪优于山西、内蒙古、陕西产的黄芪。陈佳等［26］在评价不同采收期甘草药材的质量实验中，采用高效液相色谱法的特征图谱、多成分定量结合化学计量学方法进行质量评价，证明了秋季是甘草的最佳采收期。

数据挖掘是一个多学科交叉领域，其内容不仅涉及数据库、人工智能、统计学等基本领域［27］，在医药学领域也有大量的应用，例如利用中医传承辅助平台挖掘及分析方剂、医案、名老中医的经验、用药规律及应用规律等信息［28］，还可通过分析中医方剂文献数据库归纳各个方剂的组成、配伍特点及其功效，从而开创了中医药科研的新方法、新思路。如雷蕾等［29］基于中医传承辅助平台挖掘分析慢性肾衰竭组方规律，通过关联规则Aprior 算法挖掘发现治疗该病多使用黄芪，关联强度较高的组合为“黄芪-山药”和“黄芪-当归”；此外，还通过复杂熵聚类的组合及核心组合等分析挖掘出了14 组核心组合和7 首药方。曹玉洁等［30］基于中医方剂数据库，挖掘发现甘草常与人参、当归、茯苓等药配伍应用，各药对常用配比多为1∶1，常用来治疗内科疾病，功效因配伍不同而有所差异。对补气类中药用药规律进行数据挖掘，有助于发现用药特点、配伍规律，还有利于获得潜在的药对和候选药方，可为临床用药、新药研发和研究实验提供重要的参考及指导。

4 总结与展望

本文借助文献计量工具对近30 年发表的3 261 篇补气类中药研究的文献进行可视化分析，系统地概括了补气类中药的研究现状、热点和发展前沿。补气类中药研究正在稳步发展，但要注意加强作者及机构之间的联系与合作。中药疗法和中药分析是该研究的热点，质量控制与评价标准和对用药规律的挖掘是未来的前沿方向，这为以后的相关研究提供了重要的参考价值和借鉴意义。

研究过程中人工归并、整理和提取关键词等可能存在一定的主观性及考虑不全面的因素，还有未对发表在外文期刊与专著上的文献进行综合研究，存在一定的局限性，因此对研究热点及前沿方向的探究未来还需要进一步完善；其次，借助数据挖掘技术来探索补气类中药与其他药物的联用，以达到协同增效或拮抗减毒的作用，在将来也是研究的重点之一。