基于ESI高被引论文的国内药理学与毒理学领域可视化分析

王晓硕，彭 迪

(天津医科大学 图书馆，天津 300070)

0 引言

基本科学指标(Essential Science Indicators, ESI)数据库是评价科研绩效、跟踪学科发展趋势的权威评价工具。ESI数据库以Web of Science(WOS)的SCIE与SSCI为数据源，用于揭示学科的研究前沿，识别各研究领域中具有影响力的个人、机构、论文、期刊和国家。ESI根据已有科研成果将学科划分为22个学科大类，其中包含药理学与毒理学在内与医学相关的学科有8个[1]。高被引论文是指10年内发表的、同一ESI学科在同一出版年内，被引频次排到全球前1%的论文。高被引论文对学科ESI排名的贡献程度最大，也反映了这个学科研究的热点内容。ESI是目前世界公认的衡量科研质量的数据平台。科技部、教育部、财政部等国家职能部门利用ESI数据库指标制定相关的评估体系；上海交通大学高等教育研究院发布的“世界大学学术排名(Academic Ranking of World Universities,ARWU)”、武汉大学中国科学评价研究中心公布的“中国一流大学排行”以及中国校友会网“中国大学排行榜”均以ESI高被引论文作为参考；国际U.S.News & World Report “Best Global Uni-versities Rankings”罗列的大学排行榜也将ESI指标作为排名依据。

论文“总被引次数”排在ESI前1%的学科被视为国际高水平学科。根据2022年3月10日ESI数据库的更新结果，药理学与毒理学学科进入前1%的科研机构共1 097所，中国机构共111所，占全部机构的10.1%。这一比例说明，国内学术机构的研究成果质量还有很大的提升空间，因此有必要挖掘学科大数据、分析研究热点，从而支持我国药理学与毒理学的学科建设与发展。近年来，仅有中国药科大学图书与信息中心团队专门对我国药理学与毒理学的学科发展现状[2]、学科进步度[3]进行了探讨，并通过2020年7月9日当期10所进入ESI前100名中国高校的学科数据总结该学科的聚焦领域[4]。目前缺少将文献数据库与可视化工具结合，进而探讨国内药理学与毒理学领域研究热点与前沿的研究。

本研究以ESI药理学与毒理学高被引论文为基础，WOS数据库为信息来源，借助InCites分析平台及可视化工具VOSviewer，从高质量论文的角度出发，准确把握该领域的研究热点，分析这些热点研究的贡献作者与来源机构，把握国内该学科的研究现状与交叉脉络，帮助科研人员高效、精准地发现学术研究之间的关联，并为其选择未来的研究方向提供一定参考。

1 数据来源与研究方法

本研究利用ESI数据库，数据覆盖范围为2011年1月1日—2021年12月31日，在Research Fields中选择PHARMACOLOGY & TOXICOLOGY，Countri-es/Regions中查找到CHINA MAINLAND，Include Results处选择Highly Cited Papers，完成设置后得到药理学与毒理学领域高被引论文，下载Documents列表。根据列表中的信息，在WOS数据库中进一步检索，导出701篇文献的完整信息记录。

文献计量分析采用InCites分析平台与可视化软件VOSviewer，通过关键词共现聚类的分析方法，呈现该领域的研究主题分布与研究热点。

2 研究结果与分析

2.1 高被引论文表现

近十年来，国内药理学与毒理学高被引论文共701篇，由发表年度分布(见图1)可见，高被引论文发文量呈现明显的增加趋势，说明该学科的发展飞速，潜力巨大。2015年，国务院印发《统筹推进世界一流大学和一流学科建设总体方案》，启动了“双一流”计划。2017年9月，教育部、财政部、国家发展和改革委员会公布了“双一流”建设高校及建设学科名单，包括一流大学建设高校42所，一流学科建设高校95所。在此背景下，各高校各机构对“双一流”建设密切关注，因此2015—2017年，高被引论文产出量翻倍，近5年来高被引论文数量增长的势头更为迅猛。

图1 高被引论文发表年度分布

2.1.1 期刊分布

掌握药理学与毒理学领域高被引论文所分布的期刊情况可以评估高被引论文发表期刊的水平和级别。利用InCites统计高被引论文的期刊分布、期刊影响因子(Journal Impact Factor, JIF)、分区，InCites 数据集更新日期 2022年4月1日，按被引频次排序前10位的期刊如表1所示。

表1 高被引论文所在期刊分布情况

结果可得，701篇高被引论文发表在115个期刊上：Q1区的期刊65个，高被引论文数多达574篇；Q2区的期刊33个，高被引论文数102篇；Q3区的期刊13个，高被引论文数20篇；Q4区的期刊3个，高被引论文数3篇。其中发表在Q1区的文章占全部高被引论文的81.9%，发表在Q1及Q2区的文章共占96.4%，表明高被引论文发表期刊的载文科研水平较高，我国药理学与毒理学高被引论文的研究质量和学术影响力也较高。

2.1.2 机构分布

为了解国内药理学与毒理学领域的核心研究机构，利用InCites统计各机构高被引论文的发表数量、被引次数、学科规范化引文影响力(Category Normalized Citation Impact,CNCI)。其中，CNCI是指按学科、出版年和文献类型统计的规范化的引文影响力，以论文的实际被引次数除以同文献类型、同出版年、同学科领域文献的期望被引次数。CNCI>1，说明引文影响力已经超过全球平均水平；CNCI<1, 说明引文影响力不及全球平均水平。

国内共769所研究机构贡献了药理学与毒理学领域高被引论文，按被引频次排名前10的机构如表2所示。中国科学院药理学与毒理学学科高被引论文的被引频次与发文量均排在首位，表明中国科学院对该领域的研究具有极大优势，科研成果丰富并且在领域内得到相当广泛的借鉴。值得一提的是，北京大学、苏州大学、上海交通大学和中山大学发文篇数并不算很多，但被引次数很高，反映了这4所科研机构短期内该学科发展突出，研究成果的认可度也很高。另外，10所研究机构的CNCI值均大于1，远高于全球平均水平，其中最突出的是北京大学与复旦大学，CNCI值大于15，其次是浙江大学与中国医学科学院-北京协和医学院。

表2 高被引论文被引次数排名前10的机构

利用可视化工具VOSviewer绘制机构合作网络图谱，设置一个机构最低发文篇数为6篇，最低引用次数为3次，阈值为56，创建机构合作共现图谱，如图2所示。

图2中圆点代表研究机构，圆点越大表示该机构发文篇数越多，连线代表合作关系，线条越粗表示合作越紧密。由图2可知，各科研机构针对药理学与毒理学的研究合作密切，合作网络辐射范围广，共形成7个研究机构聚类，将5个主要聚类进行说明。

图2 机构合作共现

最大的研究机构聚类包括14个机构，有中国科学院、中国医科大学、华中科技大学、吉林大学、美国俄亥俄州立大学、北京大学、沈阳药科大学、四川大学、苏州大学、西南大学、中山大学、中国科学院大学、温州医科大学和浙江大学。其中，中国科学院与25所机构均有合作，另外只有北京大学、四川大学、中国医科大学、华中科技大学与中国科学院5所机构与国外大学有科研合作。这一聚类中科研机构产生的高被引论文数量均在10篇以上，被引频次均在1 000次以上，每所机构均与至少5所其他机构存在合作，说明这14所科研机构之间联系紧密，形成了“强强联手”的合作局势。

第2个研究机构聚类包括11个机构，有北京中医药大学、中国中医科学院、中国医学科学院-北京协和医学院、复旦大学、广州医科大学、哈佛大学医学院、华中农业大学、南京大学、圣约翰大学、以色列理工学院、浙江中医药大学。其中，复旦大学与19所机构有合作关系，并与南京大学、浙江中医药大学、北京中医药大学、广州医科大学等5所大学与国外研究机构有学术交流。这一聚类中的科研机构，高被引论文篇数、被引频次、与其他机构合作次数参差不齐，反映了这些机构科研成果的水平有一定差距，同时，虽然合作范围广，但彼此合作关系需要加强。

第3个研究机构聚类包括11个机构，有中国药科大学、广州中医药大学、江苏大学、暨南大学、南京医科大学、南开大学、南方医科大学、东南大学、澳门大学、中国科学技术大学以及郑州大学。其中，中国药科大学与12所机构有合作关系，这一聚类覆盖的学术机构呈现小范围局部合作的特点，每个机构产生的高被引论文篇数偏少，多数不足10篇，只有澳门大学与新加坡国立大学开展了国际学术合作。

第4个研究机构聚类包括9个机构，有首都医科大学、成都中医药大学、中国医学科学院、南昌大学、第二军医大学、上海交通大学、上海中医药大学、北京协和医学院、西安交通大学。其中，首都医科大学与17所机构有合作关系，并且只有这一所机构与国外研究机构有学术互动。

第5个研究机构聚类包括7个机构，有重庆医科大学、兰州大学、青岛大学、西南医科大学、天津中医药大学、山东大学及中国海洋大学。

其中，山东大学与9所机构开展了合作，这一聚类中的科研机构，高被引论文的表现水平相当，这些机构可能需要与研究成果质量更高的机构开展深入合作。

可以得出，目前中国科学院高被引论文的综合水平最为突出，展现了较强的研究实力；哈佛大学医学院作为与我国科研机构开展国际合作最密切的大学机构，共与7所国内大学机构有过合作。国内药理学与毒理学领域的科研机构仍需加强国际合作，建立稳定长远的国际化合作团体，以提升界内的学术影响力与国际地位，进一步拓宽研究思路，提高科研创新能力。

2.2 关键词词频和聚类分析

关键词可以高度概括文献的核心内容，因此分析关键词词频可以体现我国药理学与毒理学领域的研究热点所在，同时聚类知识图谱可以反映该领域的研究主题。利用VOSviewer软件提取关键词，删除与主题相关度不强及无实际意义的关键词，合并同义关键词，共得到5 035个关键词，设置一个关键词共现的最少次数为8次，阈值为151，统计词频并绘制聚类图谱，词频排名前10的关键词如表3所示，词频相同的视为同一排名，关键词共现图谱如图3所示。

表3 关键词词频统计

图3中圆点代表关键词，圆点越大表示词频越高，连线代表圆点之间发生了共现，连线越粗表示共现的次数越多，处于一个聚类核心位置的圆点，表示该类研究主题的焦点，如图3所示，共形成了4个关键词聚类。

图3 关键词共现图

第1个聚类与纳米粒子、药物递送系统相关，共包含43个关键词，代表关键词主要有“in-vitro”“drug delivery”“nanoparticles”“in-vivo”。将药物精准运送至作用靶点以快速高效地发挥药效是药物递送系统研究的主要内容。尤其是关于纳米药物递送系统在肿瘤靶向治疗应用上不断突破创新，例如通过修饰表面官能团、借助不同载体、刺激响应等构建新型智能化的纳米药物递送系统，因此这一类课题持续作为研究热点，高被引论文的数量最多。代表性高被引文献如：Wang等[5]归纳了跨越多阶段生物屏障来操纵药物行为的策略，为纳米给药系统的合理设计提供了新视角。Yang等[6]总结了纳米石墨烯用作药物和基因传递的多功能纳米载体，作为刺激响应的纳米药物载体的发展。Duan等[7]汇总了特异性靶向癌症干细胞提高肿瘤治疗效率的应用，并剖析了不同药物给药系统用于癌症干细胞靶向治疗的优势和局限性。

第2个聚类与细胞分子机制相关，共包含42个关键词，代表关键词主要有“oxidative stress”“mechanisms”“inflammation”“nf-kappa-b”。这一聚类的研究内容聚焦于药物抵抗、靶向药的细胞信号通路等药物作用机制。Li等[8]分析了ABC转运体蛋白的结构，从基因组学、蛋白质组学、代谢组学等角度探讨肿瘤化疗多药耐药的机制。代表性高被引文献如：Zhao等[9]探究信号转导和转录激活因子3(STAT3)通路的反馈激活在介导对广泛的靶向癌症治疗和化疗的耐药性中发挥着重要作用，提出了将临床批准的药物作为STAT3通路抑制剂再利用的观点。

第3个聚类与肿瘤治疗、细胞活动相关，与聚类二密不可分，交叉互通，共包含42个关键词，代表关键词主要有“cancer”“expression”“apoptosis”“activation”。这一聚类主要是关于基因调控细胞增殖、细胞凋亡的信号通路研究。代表性高被引文献如：Tuo等[10]探讨长链非编码RNA(LncRNA)尿路上皮癌相关基因1(UCA1)与乳腺癌肿瘤抑制因子miR-143是否存在相互作用，UCA1-miR-143信号通路是否参与调控癌细胞生长和凋亡。Jin等[11]研究发现长链非编码RNA肺腺癌转移相关转录本1(MALAT1)在肿瘤组织和卵巢癌细胞系中表达上调，MALAT1通过PI3K/AKT通路诱导上皮-间质转化(EMT)。

第4个聚类与新型冠状病毒肺炎、传统中药防治相关，共包含42个关键词，代表关键词主要有“covid-19”“sars-cov-2”“traditional chinese medicine”“coron-avirus”。新型冠状病毒肺炎近两年肆虐全球，吸引了大量研究力量，主要研究内容包括新型冠状病毒肺炎分子免疫发病机制、免疫治疗等，代表性高被引文献如：细胞因子风暴是导致COVID-19死亡的重要原因之一，Zhang等[12]分析了白细胞介素-6(IL-6)在细胞因子释放综合征中的重要作用，提出托珠单抗是一种IL-6受体阻断剂，可有效阻断IL-6信号转导通路，有望成为治疗重症COVID-19患者的有效药物。另一类重要研究集中在传统中医药干预新型冠状病毒肺炎的优势、网络药理学天然产物防治新型冠状病毒肺炎等，代表性高被引文献如：Ye等[13]利用网络药理学、分子对接技术和表面等离子体共振技术，探索透解祛瘟颗粒治疗COVID-19的潜在化合物及其相互作用机制。

3 结语

通过对国内药理学与毒理学高被引论文的表现进行分析，发现国内该学科的发展水平稳步提升，近年来更是快速发展，科研实力与国际学术影响力显著增强。701篇高被引论文中，综述448篇，论著253篇，会议论文5篇，综述比例明显高于研究性论文，因此，未来的科研中需要投入更多精力在原创性研究上。国内科研机构需要主动与国际机构协同创新，拓展学科引领性研究内容，挖掘研究前沿，开拓科研视野，以促进药理学与毒理学学科的建设发展。