2011–2021年间人类抗衰老研究趋势：基于CiteSpace的可视化分析

林思妮，张晓娟，郭小刚，吴东颖

·调查与研究·

2011–2021年间人类抗衰老研究趋势：基于CiteSpace的可视化分析

林思妮，张晓娟，郭小刚，吴东颖

261000 山东，潍坊市抗衰老研究重点实验室/山东荆卫生物科技有限公司（林思妮、张晓娟、吴东颖）；261000 山东，潍坊市第五人民医院医美中心（郭小刚）

在过去的两个世纪里，人类经历了预期寿命的前所未有的增长，加上生育率的下降，引发了人口中位年龄和高于典型“老年”阈值的个体比例的增加，这一现象被称为人口老龄化。目前，人类老龄化被视为 21 世纪的最高挑战之一[1]。伴随着人类平均寿命的延长和世界人口老龄化的加剧，围绕老龄化的健康问题日益受到关注[2]。纵观历史，人类一直试图找到衰老和死亡的原因[3]。衰老是生命体的必经过程，包括细胞和生物体的衰老，其累积的终点便是生命体的死亡[4]。人类寿命随医疗的发展逐渐延长，但衰老所指向的问题依旧是研究的热点和难点，如何延长寿命和如何从各学科中发现抗衰老新研究成为了许多科学家热衷的钻研方向。

CiteSpace 是一款可以通过国内外文献进行可视化分析来帮助了解学科“前世今生”的分析软件[5]。它可以通过从标题、摘要、描述符和书目记录的标识符中提取突现术语来识别当前研究的前沿领域[6]。软件融合了聚类分析、社会网络分析、多维尺度分析等方法，侧重于探测和分析学科研究前沿的演变趋势、研究前沿与其知识基础之间的关系，以及不同研究前沿之间的内部联系[7]。本研究采用 CiteSpace 5.4.R3 软件对2011 年至 2021 年 10 月 31日近十年间，对人类抗衰老相关的文献进行科研合作网络分析、共词分析、文献共被引等多个节点的可视化分析，希望通过揭示过去的研究热点来深入了解这项研究的范围，这可能会对未来的研究有所帮助，促成更重要的研究。此外，本文还总结了该领域的机构和学科分布，以期促进更多的国际学术交流与合作。

1 资料与方法

1.1 文献来源

于 Web of Science 核心合集数据库中以(((TS=(human)) OR TS=(Homo sapiens)) OR TS=(modern man)) AND ((TS=(anti-aging)) OR TS=(antiaging)) 为检索策略进行检索，时间跨度为 2011 年 1 月至 2021 年 10 月 31 日，以纯文本的格式导出检索结果的全记录（包含全部作者、标题、来源出版物、关键词及参考文献）。

1.2 分析方法

CiteSpace 是一种强大的分析方法，有助于定量评估研究分布、趋势以及国家、机构和作者之间的合作[5]。利用 CiteSpace 可以对许多科学领域进行可视化分析，可应用于中医学[8]、化学[9]、生物学[10]乃至经济学[11]和教育学[12]。在本研究中，使用 CiteSpace5.4.R3 软件完成了文献计量分析，这有助于发现潜在的隐藏信息和可用数据。对纳入文献进行机构、国家合作、关键词聚类、关键词突现、学科分布等不同节点的可视化分析。选择 pruning 寻径的网络剪裁方式，节点阈值筛选方式选择 TOP N（N = 50），网络连线强度计算采用 Cosine 算法，聚类算法采用对数似然率（LLR）。

2 结果

2.1 纳入研究的基本情况

在 Web of Science 核心合集数据库共检索得到 1909 条记录，利用 CiteSpace 软件进行 data 筛查后纳入文献数为 1854 篇，总共引用的文献数量为 93502 篇。年度发文量稳步递增，2016 – 2017 年有一个小幅度的快速增长，本研究的检索时间未将 2021 年全年纳入研究，2021 年的发文量无法直接判断是否会超越 2020 年，但近五年发文量明显多于前五年，见图 1。预计后续发文的研究也将趋于稳定或平稳增加。

图1 2011 – 2021 年度发文量（2021 年只包含 1 – 10 月数据）

2.2 研究机构与国家分布

用软件生成机构合作和国家合作图谱（图 2，图 3），机构可视化分析 N = 634，E = 879，Density = 0.0038（N：节点数；E：连线数；Density：图谱密度），国家可视化分析 N = 107，E = 256，Density = 0.0451。每个节点代表一个机构或国家，每个节点的大小对应机构或国家的共现频率，即节点面积越大表示该节点发表文章数量越多，两个圆圈之间的距离越短，两个机构或国家之间的合作就越大。中介中心性（以下简称中心性）是代表着节点作为枢纽连接其他节点的能力，节点在网络结构中具有越强的空间重要性，则中心性越大，紫色外圈代表有中心性，此外图谱密度是代表各个节点之间联系强弱的指标之一[13]。若机构中存在分院或分校，则合并成一级机构后再导出数据，发文量排名靠前的机构、国家以及相应的中心性排序情况分别见表 1、表 2。通过图表可以直接观察到参与抗衰老研究的有 634 个机构和 107 个国家，数量庞大，美国、中国和韩国在该领域的发文量遥遥领先，在该领域占主要地位的机构和国家是复旦大学和意大利。根据机构合作和国家合作的图谱密度发现结构整体较为松散、局部有小聚集，各个节点之间的联系不够紧密，说明机构和国家合作较弱，但国家合作的结构较机构合作紧凑。

图2 机构合作图谱

图3 国家合作图谱

2.3 学科分布

用软件生成学科分布情况图谱（图 4），学科分布情况分析有助于了解该领域的研究方向。可视化分析 N = 120，E = 269。不仅有单一学科，交叉学科的数量也不在少数，涵盖生物化学、分子生物学、细胞学、食品科学、化学、药学和老年医药学、皮肤科等，中心性和数量均为第一的是生物化学与分子生物学，说明抗衰老领域的研究学科交叉性正在增加，其余详情见表 3。生物化学作为基础生命学科，分子生物学是其重要组成部分，也是它的发展和延续，分子生物学飞速发展，无疑为生物化学的发展注入了生机和活力，研究成果累累，促进了相关交叉学科，此外特别是药学和医学的发展，已成为生命科学的重要学科，跨领域交叉学科明显成为了全球近十年抗衰老领域的主力军。

表1 机构发文量与中心性排序表

数量机构中心性机构 34韩国庆熙大学（Kyung Hee Univ）0.15复旦大学（Fudan Univ） 26韩国首尔国立大学（Seoul Natl Univ）、中国医科大学（China Med Univ）0.14中国科学院（Chinese Acad Sci） 18韩国延世大学（Yonsei Univ）0.12华盛顿大学（Washington Univ）、埃克塞特大学（Univ Exeter） 17中国科学院（Chinese Acad Sci）0.10美国国家老龄化研究所（NIA）、韩国庆熙大学（Kyung Hee Univ） 15哈瓦尔普尔伊斯兰大学（Islamia Univ Bahawalpur）、复旦大学（Fudan Univ）0.09中国上海交通大学（Shanghai Jiaotong Univ）、中国南方医科大学（Southern Med Univ） 14美国国家老龄化研究所（NIA）、韩国建国大学（Konkuk Univ）、泰国清迈大学（Chiang Mai Univ）0.07巴勒莫大学（Univ Palermo）

表2 国家发文量与中心性排序表

数量国家中心性国家 375美国0.18意大利 348中国0.16德国 277韩国0.10美国、日本 127意大利0.09中国、法国 111日本0.08澳大利亚 92法国0.05俄罗斯

2.4 关键词情况

2.4.1 关键词聚类 通常在 CiteSpace 中，使用模块化 Q（modularity Q 值）和平均轮廓（silhouette 值，S 值）来评估聚类的质量[5, 14]，当 Q 值越接近于 1，则表明网络的同质性越高；当 S 值越大，则表明网络的聚类结果越好。本次聚类 Q 值为 0.4283，聚类效果显著，结果良好，S 值为 0.7198，本次聚类可信度较高。在关键词聚类前将同一名词单复数形式或同义词的关键词标签进行合并，再采用 LLR 算法进行关键词聚类，最终形成了 7 个类，展示了十年间抗衰老领域发展的不同研究方向，聚类详情见图 5和表 4。最大的聚类是 #0 寿命，包含对健康延长寿命方法的深入探索和秀丽隐杆线虫的研究。热量限制是一种减少食物摄入而不会导致营养不良的饮食方案，经实验验证可以延长不同来源动物的最大和平均寿命[15]。秀丽隐杆线虫作为一种具有吸引力的模式生物，经常用于研究影响寿命的遗传因素，用于各种生物的功能分析[16]。S 值最高的聚类是 #2 皮肤，研究发现由于紫外线辐射等原因致皮肤结构和弹性随时间发生变化而导致衰老，组织最明显的老化体现在皮肤、头发变白和脱落、明显的皱纹和老年斑等[17]，皮肤老化是最明显的老化表现并可作为预期寿命和健康的预测指标[18]。

图4 学科分布图谱

表3 学科分布及中心性排序情况表

数量学科中心性学科 315生物化学与分子生物学（biochemistry &molecular biology）0.23生物化学与分子生物学（biochemistry & molecular biology） 302药理学与药学（pharmacology & pharmacy）0.19食品科学与技术（food science & technology） 271细胞生物学（cell biology）0.13生物技术与应用微生物学（biotechnology & applied microbiology） 246老年医学与老年学（geriatrics & gerontology）0.12细胞生物学（cell biology） 224化学（chemistry）0.09老年医学与老年学（geriatrics & gerontology）、海洋与淡水生物学（marine&freeshwater biology）、纳米科学与纳米技术（nanoscience & nanotechnology） 183皮肤科（dermatology）0.08多学科化学（chemistry, multidisciplinary）、工程学（engineering）、生物医药工程（engineering, biomedical）、生理学（physiology）、毒理学（toxicology）

图5 关键词聚类图谱

表4 各聚类主要信息

聚类簇群 ID 名称大小S 值时间聚类簇群标签主要内容 #0 lifespan寿命200.7472013寿命（lifespan）、健康寿命、热量限制、秀丽隐杆线虫、寿命（longevity） #1 peptide肽150.6352012肽、胰岛素抵抗、肌肉减少症、面部皮肤、皮肤生理学 #2 skin 皮肤130.7882014皮肤、衰老、抗氧化剂、抗氧化活性、海藻 #3 氧化应激190.6992012氧化应激、klotho 蛋白、p53、细胞凋亡、皮肤 #4 retama monosperma 植物120.6612012拉曼光谱、双盲、retama monosperma、配方、β-胡萝卜素 #5 机制130.7492014机制、皮肤老化、抑制、细胞外基质 #6 细胞衰老80.7752015细胞衰老、年龄相关疾病、细胞外囊泡、回春、骨关节炎

时间线图谱主要侧重于描述聚类之间的关系和某个聚类中关键词的历史跨度，通过关键词的时间线图谱（图 6）和时间区图谱（图 7）展现了十年间抗衰老发展的进程，关键词高频出现的时间集中在 2011 – 2014 年，且 2011 – 2012 年最多，随时间推移向更深入或不同层次的研究发生推动，但十年间基本没有较大变化。

2.4.2 关键词突现 使用 CiteSpace 来检测突现关键字，以确定随着时间推移的热点和研究前沿[19]。通过软件对具有高引用突发的关键词进行了探索，识别出了 36 个具有最高引用突发的关键词，见图 8。其中活化蛋白激酶（activated protein kinase）、热量限制和 p53 在前五年持续突现。蛋白激酶如哺乳动物雷帕霉素靶蛋白和 AMP 活化蛋白激酶是首次发现的自噬调节因子，而自噬是胚胎神经形成所必需的过程[20]。p53是经典的肿瘤抑制基因，其激活可诱导细胞凋亡、细胞周期停滞或衰老，以响应不同的刺激，包括 DNA损伤或异常癌基因激活[21]。热量限制既是关键词聚类的一个标签内容，也是突现词之一。长达五年的持续突现展现出从 2011 – 2016 年间这三个方面的研究方向受到了学者们的高度重视。

从图 8 中观察到在十年间突现程度最高的关键词是白藜芦醇，突现时长 3 年。白藜芦醇属于多酚类芪类，是一种植物抗毒素，可对抗病原体，包括细菌和真菌；作为一种天然食品成分，大量研究表明白藜芦醇具有非常高的抗氧化潜力；白藜芦醇还具有抗肿瘤活性，被认为是预防和治疗多种癌症的潜在候选者，许多体外和体内研究证实了白藜芦醇的抗癌特性[22]。总体而言，近十年的突现词包含了维生素、模式生物、生物化学物质、可能导致的衰老外因、机体衰老内因、疾病、抗衰老药物等，表明这十年间学者们对于抗衰老研究的方向在多方面延伸。

图6 关键词时间线图谱

图7 关键词时间区图谱

2.5 共引文献分析

2.5.1 共引文献 对纳入文献进行可视化分析，N = 408，E = 611，见图 9。具有高引用的论文是受到科学界同行的高度关注，即出现引文爆发的文章表明对抗衰老领域的研究兴趣显著增加。López-Otín 等[23]有关老化标志物的综述引用频次最高，文章完整地阐述关于衰老的几大学说：基因组不稳定性、端粒磨损、表观遗传改变、蛋白质稳态丧失、营养感知失调、线粒体功能障碍、细胞衰老、干细胞耗竭和细胞间通讯改变。作者的总结和扼要的重述为其他学者的研究提供全面和深入的帮助。中心性最高的文章是 Mattison 等[24]利用恒河猴——人类衰老的绝佳模型进行热量限制的研究，其发现热量限制模式可有效延缓非人类灵长类动物衰老的影响，揭示了衰老基本生物学的灵长类动物特异性方面，并确定热量限制机制中涉及的因素以及健康和衰老的营养调节的分子基础，对将热量限制引入临床研究和人类保健具有重要的研究意义。其余高引文献详见表 5。

图8 关键词突现结果图

突现值的大小被用来衡量研究成果的创新性，是前沿的足迹，突现值越大，研究成果的创新性越大，也代表了该研究领域的前沿[25]。从共引文献突现（图 10）可以观察到López-Otín 的那篇文献也是十年间突现值最高的文献，表明该文章在这十年间既是研究重视度高也是创新性高的高质量文献，对后续几年的抗衰老研究起到了十分重要的推进作用。从时间跨度来看，引用突现时长达五年的文献有 3 篇，近两年突现的文献有 11 篇，其中包含了突现值高达 14.77 的文献，高度重视下的科研成果为同领域的其他学者提供了帮助和指导。

2.5.2 共引杂志 对参考文献的杂志进行可视化分析，得到 N = 92，E = 166 的可视化图谱，见图 11。排名靠前的杂志分别为、、、、和。和两个杂志都是科学界普遍关注的、国际性、跨学科的周刊类杂志，具有很高的影响力。收录的文献涵盖生物、物理和社会科学，涵盖面广。是健康医学及生命科学方面的杂志，发文量大，所接收的文献涉及学科较广泛，也包括跨学科的研究。是生物化学类的杂志，发文多，影响力大，也与学科分析中生物化学领域贡献大相对应。值得关注的是中心性第一的，它是发表健康和疾病氧化还原生物学开创性研究的杂志，其他杂志情况见表 6。

图9 共引文献图谱

表5 共引文献情况表

数量文献中心度文献 64López-Otín C, Blasco MA, Partridge L, et al. The hallmarks of aging. Cell, 2013, 153(6):1194-1217.0.17Mattison JA, Colman RJ, Beasley TM, et al. Caloric restriction improves health and survival of rhesus monkeys. Nat Commun, 2017, 8:14063. 39Barzilai N, Crandall JP, Kritchevsky SB, et al. Metformin as a tool to target aging. Cell Metab, 2016, 23(6):1060-1065.Pittayapruek P, Meephansan J, Prapapan O, et al. Role of matrix metalloproteinases in photoaging and photocarcinogenesis. IntJ Mol Sci, 2016, 17(6):868.0.16Johnson SC, Rabinovitch PS, Kaeberlein M. mTOR is a key modulator of ageing and age-related disease. Nature, 2013, 493(7432):338-345. 30Baker DJ, Childs BG, Durik M, et al. Naturally occurring p16(Ink4a)-positive cells shorten healthy lifespan. Nature, 2016, 530(7589):184-189.0.14Kirkland JL, Tchkonia T, Zhu Y, et al. The clinical potential of senolytic drugs. J Am Geriatr Soc, 2017, 65(10):2297-2301. 26Rinnerthaler M, Bischof J, Streubel MK, et al. Oxidative stress in aging human skin. Biomolecules, 2015, 5(2):545-589.0.13Martin-Montalvo A, Mercken EM, Mitchell SJ, et al. Metformin improves healthspan and lifespan in mice. Nat Commun, 2013, 4:2192. 25Colman RJ, Anderson RM, Johnson SC, et al. Caloric restriction delays disease onset and mortality in rhesus monkeys. Science, 2009, 325(5937):201-204.0.12Hernandez-Segura A, Nehme J, Demaria M. Hallmarks of cellular senescence. Trends Cell Biol, 2018, 28(6):436-453.Van Raamsdonk JM, Hekimi S. Deletion of the mitochondrial superoxide dismutase sod-2 extends lifespan in Caenorhabditis elegans. PLoS Genet, 2009, 5(2):e1000361. 24Kammeyer A, Luiten RM. Oxidation events and skin aging. Ageing Res Rev, 2015, 21:16-29.0.10Baur JA, Chen D, Chini EN, et al. Dietary restriction: standing up for sirtuins. Science, 2010, 329(5995):1012-1013.

图10 共引文献突现结果图

图11 共引杂志图谱

表6 共引杂志数量及中心性情况

数量杂志中心性杂志 819Nature0.39Free Radical Bio Med 818PLos One0.34J Biol Chem 781P Natl Acad Sci USA0.32Science 746J Biol Chem0.24J Agr Food Chem、J Invest Dermatol 646Science0.20PLos One、Cell 588Cell0.18Molecules

3 总结

基于 CiteSpace 结果，我们讨论了近十年间人类抗衰老研究的关键聚类，以及参考文献中的新兴趋势。目前，近十年间的人类抗衰老研究领域的领跑国家是美国、中国、韩国，最高产的机构是中国的复旦大学。中国的发文量为 348，中心性排名第 4，说明我国在人类抗衰老研究领域具有较高的贡献度和重要性，但缺乏与其他国家的合作，这是有待进一步提高的方面。在人类抗衰老研究中学科分布范围广，种类多，交叉学科百花齐放，这反映各个学科的学者们对于人类抗衰老研究都具有较高的研究意愿，也正在积极进行相关的研究。其中生物化学的方向最多，影响力也最高，也许在将来随着研究人群、科研论文以及知识的交错和增加，不同学科会变得越来越融合。和以往相比，现在的科研论文所参考的资料来自更多的科研领域，论文的参考文献和引用的学科多样性都在增长[26]。

关键词是对文章的高度概括，也是文章主题的反映。通过聚类的分析方式以及时间线、时区图的绘制，可以明确近十年人类抗衰老领域的历史，从而推测未来可能的发展方向。从时间轴可见 7 个聚类在十年间各有发展，涉及广泛，涉及到热量限制、胰岛素抵抗、抗氧化剂、细胞、植物、年龄相关疾病等。总体来说是围绕着细胞生物学、分子生物学和生物化学的研究，具有很大的研究空间，后续研究应在此基础上，对相应主题进行细致地划分研究。对关键词突现的分析，十年间的关键词共有36 个突现关键词，该研究领域的近十年间的早期关注点为活化蛋白激酶、抗衰老药物、热量限制、p53、维生素 E 等，中期转变成细胞周期停滞、白藜芦醇、肽、人成纤维细胞、信号通路、分子机制等，后期转变为 nrf2+ 蛋白、生长因子、胰岛素抵抗等，辐射到各个方面，突现值最高和突现跨度最长的相关研究也许会成为未来研究的新方向。对参考文献的情况进行分析后发现，2013 年López-Otín 等学者发表在杂志上关于衰老学说的综述具有高质量、高指导性，可谓是近十年人类抗衰老领域研究的必读文献。此外。和是十年间抗衰老领域发表量最大和中心性最高的两个杂志。

衰老是包括癌症、代谢和心脏病在内的一系列疾病相关的单一最大风险因素，研究衰老的真相和机制是科学抗衰老的必经之路[27]。探索清晰完整的衰老机制、开发新的抗衰老药物等对防治相关疾病以及科学健康的延长人类寿命具有重要的意义。CiteSpace 是一种适用于检查生物学和人类健康领域的科学文献的程序，它能够以相对结构化、客观和全面的方式分析和呈现我们的数据集。

综上所述，本文首次使用 CiteSpace 软件，通过对近十年人类抗衰老领域研究的文献进行计量分析和可视化图谱的制作，借助图谱与数据快速找到高中心度的节点，了解近十年抗衰老研究演化的过程，以期为今后的科研方向提供新思路，对未来抗衰老研究起到指导和推动作用。由于 CiteSpace 软件的局限性，本文仅对 Web of Science 数据库中收录的文献进行了分析，其次由于检索到的文章仅限于用英语发表的文章，造成了一定的语言偏见。但我们的研究可以帮助研究人员捕捉与人类抗衰老研究及其随时间演变相关的主要研究领域。期待未来人类抗衰研究向多机构、多国家间的合作发展，利用不同机构、国家的研究资源，挖掘更多抗衰老研究的科研价值。

[1] Bastos AM, Faria CG, Moreira E, et al. The importance of neighborhood ecological assets in community dwelling old people aging outcomes: A study in Northern Portugal. Front Aging Neurosci, 2015, 7: 156.

[2] Jiang L, Cao X, Li T, et al. Cortical thickness changes correlate with cognition changes after cognitive training: evidence from a Chinese community study. Front Aging Neurosci, 2016, 8:118.

[3] Postnikoff SDL, Harkness TAA. Mechanistic insights into aging, cell-cycle progression, and stress response. Front Physiol, 2012, 3:183.

[4] Dolfi DV, Mansfield KD, Polley AM, et al. Increased T-bet is associated with senescence of influenza virus-specific CD8 T cells in aged humans. J Leukoc Biol, 2013, 93(6):825-836.

[5] Li J, Chen CM. CiteSpace: text mining and visualization in scientific literature. Beijing: Capital University of Economics and Business Press, 2016. (in Chinese)

李杰, 陈超美. CiteSpace: 科技文本挖掘及可视化. 北京: 首都经济贸易大学出版社, 2016.

[6] Liu S, Sun YP, Gao XL, et al. Knowledge domain and emerging trends in Alzheimer’s disease: a scientometric review based on CiteSpace analysis. Neural Regen Res, 2019, 14(9):1643-1650.

[7] Qin XN, Lu XL, Wu CY. The knowledge mapping of domestic ecological security research: bibliometric analysis based on citespace. Acta Ecologica Sinica, 2014, 34(13):3693-3703. (in Chinese)

秦晓楠, 卢小丽, 武春友. 国内生态安全研究知识图谱——基于Citespace的计量分析. 生态学报, 2014, 34(13):3693-3703.

[8] Chen Y, Zeng XY, Yang FW, et al. Visual analysis of knowledge map of network Meta-analysis in traditional Chinese medicine based on CiteSpace. China J Chin Mater Med, 2020, 45(18):4500-4509. (in Chinese)

陈瑶, 曾雪扬, 杨丰文, 等. 基于CiteSpace的中医药领域网状Meta分析的研究热点可视化分析. 中国中药杂志, 2020, 45(18): 4500-4509.

[9] Dai J, Wu CD, A Q, et al. The visualization analysis of research hot spots and frontiers of ultrasonic chemistry in the field of photocatalysis based on CiteSpace. J Fudan Univ (Nat Sci), 2018, 57(5):658-666. (in Chinese)

戴竞, 吴春笃, 阿琼, 等. 基于CiteSpace的超声化学在光催化领域的研究热点及前沿的可视化分析. 复旦学报(自然科学版), 2018, 57(5):658-666.

[10] Du QS, Cui J, Zhang CJ, et al. Visualization analysis of CRISPR/Cas9 gene editing technology studies. J Zhejiang Univ Sci B, 2016, 17(10): 798-806.

[11] Zhang Y. Research status and situation analysis of dharing economic field based on citespace. Hubei Agric Sci, 2019, 58(3):116-120. (in Chinese)

张运. 基于CiteSpace的共享经济领域研究现状及态势分析. 湖北农业科学, 2019, 58(3):116-120.

[12] He CJ, Xu WB. Research status of contemporary new teachers' professional development: an analysis based on the knowledge map CiteSpace. Shanghai Res Educ, 2017, (7):15-19, 49. (in Chinese)

何灿娟, 徐文彬. 当代新教师专业发展研究现状:基于知识图谱CiteSpace的分析.上海教育科研, 2017, (7):15-19, 49.

[13] Liu Y. The scientometric study of TCM treatment of diabetic nephropathy based on Citespace. Beijing: Beijing University of Chinese Medicine, 2020. (in Chinese)

刘焱. 基于Citespace的中医药治疗糖尿病肾病的科学计量学研究. 北京: 北京中医药大学, 2020.

[14] Zhu X, Kong Q, Niu X, et al. Mapping intellectual structure and research performance for the nanoparticles in pancreatic cancer field. Int J Nanomedicine, 2020, 15:5503-5516.

[15] Al-Regaiey KA. The effects of calorie restriction on aging: a brief review. Eur Rev Med Pharmacol Sci, 2016, 20(11):2468-2473.

[16] Alfhili MA, Yoon DS, Faten TA, et al. Non-ionic surfactants antagonize toxicity of potential phenolic endocrine-disrupting chemicals, including Triclosan in Caenorhabditis elegans. Mol Cells, 2018, 41(12):1052-1060.

[17] Lowry WE. Its written all over your face: the molecular and physiological consequences of aging skin. Mech Ageing Dev, 2020, 190:111315.

[18] Gruber F, Kremslehner C, Eckhart L, et al. Cell aging and cellular senescence in skin aging-Recent advances in fibroblast and keratinocyte biology. Exp Gerontol, 2020, 130:110780.

[19] Lu C, Liu M, Shang W, et al. Knowledge mapping of Angelica sinensis (Oliv.) Diels (Danggui) research: a scientometric study. Front Pharmacol, 2020, 11:294.

[20] Wang F, Cheng X, Reece EA, et al. Protein kinase C-alpha suppresses autophagy and induces neural tube defects via miR-129-2 in diabetic pregnancy. Nat Commun, 2017, 8:15182.

[21] Liu J, Zhang C, Hu W, et al. Tumor suppressor p53 and metabolism.

J Mol Cell Biol, 2019, 11(4):284-292.

[22] de Vries K, Strydom M, Steenkamp V. Bioavailability of resveratrol: Possibilities for enhancement. J Herbal Med, 2018, 11:71-77.

[23] López-Otín C, Blasco MA, Partridge L, et al. The hallmarks of aging. Cell, 2013, 153(6):1194-1217.

[24] Mattison JA, Colman RJ, Beasley TM, et al. Caloric restriction improves health and survival of rhesus monkeys. Nat Commun, 2017, 8:14063.

[25] Ke L, Lu C, Shen R, et al. Knowledge mapping of drug-induced liver injury: a scientometric investigation (2010-2019). Front Pharmacol, 2020, 11:842.

[26] Gates AJ, Ke Q, Varol O, et al. Nature's reach: narrow work has broad impact. Nature, 2019, 575(7781):32-34.

[27] Sharma R, Ramanathan A. The aging metabolome-biomarkers to hub metabolites. Proteomics, 2020, 20(5-6):e1800407.

10.3969/j.issn.1673-713X.2022.04.013

吴东颖，Email：dongying.wu@vigoent.com

2021-12-15