يتطلب اشتراك JoVE لعرض هذا المحتوى. تسجيل الدخول أو ابدأ نسخة تجريبية مجانية

مقالة منهجية

اتجاهات وآفاق البحث حول التهاب الكاينورهابديتس في منطقة الشيخوخة: تحليل ببليومترية وتصور

252 مشاهدة

⸱

DOI:

10.3791/70364

⸱

مايو 22, 2026

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Department of General Surgery, Tianjin Medical University General Hospital, 2Ambulatory surgery center, Tianjin Medical University General Hospital, 3Tianjin Key Laboratory of Precise Vascular Reconstruction and Organ Function Repair, 4Tianjin General Surgery Institute

* These authors contributed equally

في هذه المقالة

ملخص

هنا، نقدم بروتوكولا لاسترجاع والتحقق من صحة وتحليل سجلات مجموعة Web of Science Core حول Caenorhabditis elegans والشيخوخة باستخدام CiteSpace وVOSviewer وBibliometrix وScimago Graphica لإعادة إنتاج الخرائط الببليومترية.

الملخص

الشيخوخة هي ظاهرة بيولوجية معقدة تتميز بتدهور تدريجي للوظائف الفسيولوجية وزيادة التعرض للأمراض المرتبطة بالعمر. على المستوى الخلوي، يتجلى هذا العملية في الشيخوخة، حيث تمر الخلايا بتوقف لا رجعة فيه في الانقسام وتدخل في حالة توقف دائم للنمو دون التقدم إلى الاستماتة المبرمجة. ومع ذلك، لا تزال الآليات الأساسية غير مفهومة بشكل كامل. الدودة الخيطية Caenorhabditis elegans (C. elegans)، ذات عمر قصير وجينات مميزة جيدا، هي نموذج قوي لفك شفرة الأساس الجزيئي للشيخوخة. ومع ذلك، لا يزال هناك خرائط ببليومترية شاملة للأبحاث عند تقاطع C. elegans والشيخوخة مفقودة. هنا، نقدم بروتوكولا لاسترجاع السجلات من مجموعة Web of Science الأساسية، وإجراء معالجة البيانات، وإجراء تصور ببليومتري قابل لإعادة الإنتاج باستخدام CiteSpace وBibliometrix (R) وVOSviewer وPajek، بهدف رسم خريطة بنية المعرفة وتحديد الاتجاهات الناشئة في أبحاث شيخوخة C. elegans . باستخدام 6,117 مقالة نشرت من عام 1970 حتى 5 يونيو 2025، قمنا بتحليل مساهمات الدول والمؤسسات، والمؤلفين، وتأثير المجلة، وأنماط الاستشهاد، والتطور الموضوعي. تضمنت مجموعة البيانات 6,117 سجلا من 19,864 مؤلفا عبر 3,798 معهدا في 91 دولة. ارتفعت عدد المنشورات السنوية من 312 في 2020 إلى 341 في 2021 وظلت مرتفعة بعد ذلك. تصدرت الولايات المتحدة الإنتاج العالمي، تلتها الصين وألمانيا والمملكة المتحدة، مع شبكات تعاون تتركز بين هذه الدول. احتل نظام جامعة كاليفورنيا المرتبة الأولى في الإنتاجية، بينما احتلت الأكاديمية الصينية للعلوم المرتبة الثالثة. أشارت تطورات الموضوع إلى تحول من الدراسات الأساسية لمسارات إشارات عامل النمو 1 الشبيه بالأنسولين والإنسولين (IIS) واستجابات الإجهاد نحو مواضيع ناشئة مثل التحكم الحراري والاختباء في نماذج شيخوخة C. elegans . بشكل عام، يتيح هذا البروتوكول تحليلات ببليومترية شفافة وقابلة للتحديث، ويدعم الدراسات المستقبلية للاتجاهات الرئيسية، بما في ذلك تقييد السعرات الحرارية والميتوفاجية.

المقدمة

الشيخوخة هي عملية بيولوجية متعددة الأوجه تشير إلى فقدان القدرة على التكاثر للخلايا الجسدية الطبيعية بعد عدد محدود من الانقسامات. خلال عملية الشيخوخة، تتدهور الوظائف الفسيولوجية للكائن الحي تدريجيا، وتزداد قابلية الإصابة بالأمراض المرتبطة بالعمر1. على المستوى الخلوي، تظهر هذه العملية على شكل تلف في الحمض النووي، مثل تراكم كسور السلسلة المزدوجة والتلف التأكسدي، وتتجاوز هذه الأضرار قدرة آليات الإصلاح على التعامل معها. تنعكس هذه التغيرات على مستوى الخلايا على المستوى الكائني كتدهور تدريجي للوظائف الفسيولوجية. علاوة على ذلك، أظهرت بعض الدراسات أن الخلايا المتقدمة في السن تحرك العمليات المرضية المرتبطة بالعمر من خلال إفراز النمط الإفرازي المرتبط بالشيخوخة (SASP). هذه العوامل يمكن أن تعطل البيئة الدقيقة للأنسجة وتعزز التليف، مما يؤدي إلى التهاب مزمن وحتى تطور السرطان2. مع تعمق الأبحاث حول الشيخوخة، تم التعرف على أن الشيخوخة تلعب دورا مهما في حدوث وتطور أمراض مختلفة، بما في ذلك أمراض القلب والأوعية الدموية، والسكري من النوع الثاني، ومرض الزهايمر، والسرطان، وغيرها. مع تسارع التقدم في السن العالمي، أصبح فهم آليات الشيخوخة أمرا بالغ الأهمية لتمديد العمر الصحي.

على مدى العقود القليلة الماضية، لعبت الكائنات النموذجية دورا لا غنى عنه في كشف العوامل الجينية والجزيئية والبيئية للشيخوخة. تظهر الكائنات النموذجية مزايا واضحة، بما في ذلك فترات قصيرة من الأجيال، وخلفيات جينية محددة جيدا، وقابلية تجريبية عالية. تشمل الكائنات النموذجية الشائعة الخميرة، ذباب الفاكهة، والفئران4. في الستينيات، تم تأسيس Caenorhabditis elegans (C. elegans) لأول مرة كنموذج كائن نموذجي جديد. تشمل مزاياه الأساسية للانتقاء دورة حياة قصيرة وسهولة في الزراعة، مع مجموعة من الأدوات الجينية الناضجة. علاوة على ذلك، وبسبب حجمه الصغير، يمكن زراعته والتحكم به على نطاق واسع بطريقة موحدة، مثل الكائنات الدقيقة5. والأهم من ذلك، أنه يملأ فجوة كبيرة في الأبحاث السابقة، حيث أن الكائنات وحيدة الخلية، رغم بساطتها وسهولة التشغيل، إلا أنها تمثل تحديا في الاستخدام في أبحاث الوراثة حول آليات الحياة المعقدة. بالإضافة إلى ذلك، فإن الحيوانات النموذجية التقليدية محدودة في كفاءة الفحص واسع النطاق بسبب تعقيد عملياتها. تطبيق C. elegans يحل بدقة المشاكل السابقة6.

يعود استخدام C. elegans في أبحاث الشيخوخة إلى الثمانينيات. لم يأخذ مجال C. elegans في أبحاث الشيخوخة قفزة تحويلية إلا في عام 1993. حددت فحوصات الطفرات التي قادها توماس جونسون وزملاؤه أول طفرة طويلة العمر، وهو جين العمر1 8,9. غير هذا الاكتشاف الرأي السائد بأن الشيخوخة عملية عشوائية وغير منظمة، بل تورط في مسارات جينية محددة في تحديد العمر. بنت الدراسات اللاحقة على هذا الأساس، كاشفة عن شبكة محفوظة من مسارات الإشارة التي تنسق الشيخوخة. برز مسار IIS كجهة تنظيمية مركزية. الطفرة في daf-2، التي تشفر أرثولوج C. elegans لمستقبل الإنسولين/عامل النمو الشبيه بالأنسولين (IIGF-1)، قد تقلل من نشاط IIS، مما ينشط عامل النسخ FOXO DAF-16، مما يؤدي إلى انتقاله من السيتوبلازم إلى النواة، مما يعزز تعبير جينات استجابة الإجهاد، والشابرونات الجزيئية، وإنزيمات إزالة السموم، وبالتالي يؤخر عملية الشيخوخة ويطيل العمر الصحي10. ينتقل DAF-16 من السيتوبلازم إلى النواة، مما يعزز التعبير عن جينات مقاومة الإجهاد، والشابرونات الجزيئية، وإنزيمات إزالة السموم، مما يطيل فترة صحة الكائن الحي ويؤخر تقدم التقدم في العمر ويطيل فترة صحة الكائنات الحية11. علاوة على ذلك، أضاء C. elegans آليات أخرى محفوظة للشيخوخة. على سبيل المثال، أظهر أن مسار الراباميسين (TOR)، وهو محور رئيسي لاستشعار المغذيات، يضبط العمر من خلال التفاعلات مع IIS12.

في السنوات الأخيرة، تم تطبيق طرق القياس الببليومتري على نطاق واسع في العديد من المجالات. يستخدم تحليل الشبكات الببليومترية طرقا إحصائية لكشف أنماط التطور، والهياكل التخصصية، ونقاط البحث الساخنة، والاتجاهات في المجال من خلال فحص الكمية والبنية والتوزيع وعلاقات الاستشهاد في الأدبيات13. على الرغم من الأبحاث المكثفة حول C. elegans في مجال الشيخوخة، لم تقدم أي دراسة تحليلا ببليومتري شاملا لهذا المجال متعدد التخصصات. في هذه الدراسة، نقدم تحليلا شاملا متعدد الأساليب وقابلا لإعادة الإنتاج يوضح الإطار التعاوني، والأساس الفكري، والتطورات الموضوعية الديناميكية داخل المجال، مما يحدد مسارات ناشئة لجهود البحث المستقبلية. تستعرض هذه المقالة مشهد الإنجازات الحديثة في أبحاث الشيخوخة في مجال C. elegans . علاوة على ذلك، تهدف هذه الدراسة إلى: (1) تحليل اتجاهات النشر والاستشهاد في أبحاث شيخوخة C. elegans من عام 1970 حتى 5 يونيو 2025؛ (2) تقييم مساهمات الدول والمؤسسات واستكشاف شبكات التعاون؛ (3) تحديد أفضل المؤلفين والمجلات الرئيسية حسب الإنتاجية وتأثير الاستشهاد؛ (4) كشف الأساس الفكري للمجال من خلال الاقتباس المشترك وتحليل الانفجار الاستشهادية؛ و(5) تتبع المواضيع البحثية الرئيسية والاتجاهات الناشئة باستخدام الظهور المشترك للكلمات المفتاحية والتحليل الزمني. في النهاية، ستسهل هذه الرؤى فهما أعمق لمسار تطور المجال.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

البروتوكول

هذه الدراسة لا تشير إلى الموافقة الأخلاقية والموافقة على المشاركة. تم الحصول على البيانات المستخدمة في هذه الدراسة من مجموعة Web of Science Core Collection (WoSCC).

1. اختيار قاعدة البيانات

  1. الوصول إلى قاعدة بيانات مجموعة Web of Science الأساسية (WoSCC) عبر https://webofscience. clarivate.cn/wos/author/author-search.
  2. قم ببناء استراتيجية بحث باستخدام كلمات مفتاحية مستهدفة، وتحديدا "C. elegans" و"الشيخوخة"، لتحديد الأدبيات ذات الصلة.
  3. فحص الصلة والتحقق من صحة البيانات
    1. افحص كل سجل تم استرجاعه من خلال مراجعة العنوان. تضمين سجلات تستخدم C. elegans ككائن دراسي أساسي ومعالجة المفاهيم أو النتائج المتعلقة بالشيخوخة.
    2. إذا لم يكن بالإمكان تحديد الصلة من العنوان فقط، راجع الملخص لتأكيد الأهلية.
    3. استبعد السجلات التي لا تركز على C. elegans و/أو لا تتناول النتائج أو الآليات المتعلقة بالشيخوخة.
    4. بالنسبة للسجلات الحدية، وثق سبب عدم اليقين وحل الإدراج من خلال فحص ثانوي من مؤلف ثان أو بتوافق بين مراجعين.
    5. استبعد أي سجل يحمل علامة " مسحوب" في بيانات قاعدة البيانات.
    6. تسجيل عدد السجلات المستبعدة وسبب الاستبعاد والإبلاغ عن حجم مجموعة البيانات النهائي المستخدم في التحليل الببليومتري.
      ملاحظة: راجع المادة التكميلية 1 للحصول على قائمة كاملة بالكلمات المفتاحية المستخدمة في استراتيجية البحث لتعزيز الدقة والشمولية.

2. معايير البحث

  1. حدد فترة النشر من عام 1970 حتى 5 يونيو 2025، لالتقاط أحدث وأحدث اتجاهات البحث الشاملة.
  2. حدد نتائج البحث لتشمل فقط المقالات ومقالات المراجعة المنشورة باللغة الإنجليزية لضمان اتساق البيانات وتسهيل التحليل المقارن.

3. استرجاع البيانات وصيغتها

  1. تجميع منشورات مختارة بصيغة "السجل الكامل والمراجع المذكورة" للحفاظ على بيانات وصفية مفصلة.
  2. حفظ البيانات المجمعة كملفات "نص عادي" للتحليل لاحقا باستخدام أدوات الببليومترية.
  3. تحقق من أن كل سجل يحتوي على بيانات وصفية كاملة، بما في ذلك معلومات الاستشهاد والمشاركة، لتمكين تحليل ببليومتري شامل.

4. معالجة البيانات مسبقا

  1. جمع البيانات واستيرادها
    1. افتح R (الإصدار 4.5.2) وحمل bibliometrix (الإصدار 4.5.2). شغل الأوامر التالية لتشغيل Biblioshiny:
      1. المكتبة (بيبليومتريكس)
      2. packageVersion("bibliometrix")
      3. بيبليوشيني()
    2. افتح لوحة الاستيراد.
      1. في واجهة الكتب اللامعة، انقر على "بيانات" في الشريط الجانبي الأيسر.
      2. تحت قسم البيانات، اضغط على "استيراد أو تحميل".
    3. قم بضبط إعدادات الاستيراد.
      1. يرجى اختيار ما تفعله، واختر "استيراد ملف أو ملفات خام".
      2. في قاعدة البيانات، اختر "شبكة العلوم (WoS/WoK)".
      3. في صيغة اسم المؤلف، اختر "اللقب والأحرف الأولى".
    4. اختر ملف WoSCC واستورد.
      1. تحت اختيار ملف، اضغط على "تصفح"... واختر ملف WoSCC النصي البسيط المدمج الذي تم تصديره مع السجل الكامل والمراجع المذكورة.
      2. انقر على "ابدأ" لاستيراد مجموعة البيانات.
      3. في الشريط الجانبي الأيسر، انقر على "نظرة عامة"، ثم اختر الوحدة المطلوبة (مثل الإنتاج العلمي السنوي أو متوسط الاستشهادات السنوية) لعرض النتائج.
      4. لتصدير الأشكال، انقر على تصدير المخطط ك PNG. لتصدير الجداول، اضغط على "إكسل" واحفظ الملف المحمل للتحليل لاحقا.
  2. اتجاه النمو السنوي للمنشورات والاستشهادات
    1. اتجاه النمو السنوي للمنشورات وتحليل الاستشهادات في CiteSpace.
      1. افتح CiteSpace، اختر "تاريخ"، ثم "استيراد/تصدير".
      2. تصفح دليل الإدخال ودليل الإخراج.
      3. انقر على "إزالة المكررات"، اختر "المقال" و"مراجعة"، وأخيرا اضغط على "ابدأ". بعد ذلك ستتمكن من الحصول على إحصائيات النشر السنوي والاقتباسات المحددة.
      4. استخدم برنامج Word لتحويل النتائج المصدرة إلى تنسيق رسم بياني.
  3. النشر الوطني وتحليل التعاون
    1. النشر الوطني وتحليل التعاون في فوسفيو.
      1. افتح VOSviewer، اختر "إنشاء"، ثم "إنشاء خريطة بناء على بيانات ببليوغرافية".
      2. استيراد ملفات النص العادي ذات الصلة باستخدام خيار "قراءة البيانات من ملفات قاعدة البيانات الببليوغرافية".
      3. اضبط نوع التحليل إلى "التأليف المشترك" باستخدام طريقة "العد الكامل"، مع "الدول" كوحدة تحليل.
      4. قم بتطبيق عدد من المصادر التي يجب اختيارها، 50، ثم اضغط على "تحليل". اضبط عدد المصادر التي سيتم اختيارها إلى 20 واضغط على "تصدير المصادر المحددة" للتصدير كملف CSV للمشاهدة.
      5. نفذ التحليل بالنقر على "GO" لإنشاء خريطة مرجعية مشتركة، مع تعديل إعدادات الخط والألوان لتحسين سهولة القراءة.
    2. التوزيع الجغرافي للمنشورات الوطنية: تحليل في Scimago Graphica.
      1. افتح Scimago Graphica، ثم اضغط على "تحميل تاريخ الملف"، ثم استورد ملفات النص العادي ذات الصلة.
      2. أنشئ عرضا جديدا، اختر "مستندات" للحجم، و"link_strength" للون، و"تسمية" للملصق، و"أقراص" للعلامات، و"خريطة" للتخطيط.
      3. الدولة التي لديها أعلى متوسط عدد استشهادات تحليل
        1. شغل واجهة Biblioshiny الخاصة بحزمة Bibliometrix بلغة R.
        2. قم بالوصول إلى قاعدة بيانات WoSCC واختر ملف نص بسيط مدمج يحتوي على بيانات ببليومترية.
        3. استيراد البيانات وتصديرها بصيغة txt للتحليل لاحقا.
        4. اختر "مؤلف"، ثم اضغط على "أكثر الدول استشهادا"
          ملاحظة: الكود المحدد تم توفيره كما يلي:
          1. المكتبة (بيبليومتريكس)
          2. packageVersion("bibliometrix")
          3. بيبليوشيني()
  4. توزيع الجامعات والمؤسسات التحليلية
    1. تحليل التأليف المشترك
      1. إعداد التحليل في VOSviewer: شغل VOSviewer، اختر "إنشاء"، ثم "إنشاء خريطة بناء على بيانات ببليوغرافية". اختر "اقرأ البيانات من ملفات قاعدة البيانات الببليوغرافية" واستورد ملفات النص العادي التي تحتوي على معلومات مؤسسية.
      2. التكوين والمعلمات: اضبط نوع التحليل على "التأليف المشترك"، اختر "العد الكامل"، واستخدم "المنظمات" كوحدة تحليل. قم بتكوين المعايير للسماح بما يصل إلى 3,798 منظمة لكل وثيقة، وحدد الحد الأدنى للإدراج لأول 50 مؤسسة لبناء شبكة تعاون تمثيلية.
      3. التصور والتفسير: انقر على "إنهاء" لإنشاء خريطة التعاون المؤسسي. فحص التجمعات والروابط لتحديد المؤسسات الأساسية، وشدة التعاون، وأنماط التعاون الرئيسية بين الجامعات والمنظمات البحثية.
    2. تحليل المؤسسات التي لديها أكبر عدد من المنشورات
      1. شغل واجهة Biblioshiny الخاصة بحزمة Bibliometrix بلغة R.
      2. قم بالوصول إلى قاعدة بيانات WoSCC واختر ملف نص بسيط مدمج يحتوي على بيانات ببليومترية.
      3. استيراد البيانات وتصديرها بصيغة txt للتحليل لاحقا.
      4. اختر "المؤلف"، ثم اضغط على "إنتاج الانتماءات على مر الزمن"
        ملاحظة: الكود المحدد تم توفيره كما يلي:
        المكتبة (بيبليومتريكس)
        packageVersion("bibliometrix")
        بيبليوشيني()
    3. الجامعات التي لديها أقوى انفجارات اقتباسات تحليل
      1. افتح CiteSpace، انتقل إلى قائمة "البيانات"، واختر "استيراد/تصدير".
      2. استيراد البيانات من قاعدة بيانات WoSCC بالتنسيق المناسب، مع تكوين فترة التحليل من يناير 1972 إلى 5 يونيو 2025، مع فترة زمنية مدتها سنة واحدة للتفاصيل الزمنية.
      3. اضبط نوع العقدة على "مرجع" وطبق التقليم باستخدام خياري "Pathfinder" و"Triming Sliced Networks" لتبسيط الشبكة، مع التركيز على أكثر المراجع المشتركة تأثيرا.
      4. نفذ التحليل بالنقر على "GO" لإنشاء خريطة مرجعية مشتركة، مع تعديل إعدادات الخط والألوان لتحسين سهولة القراءة.
      5. اختر خيار "الانفجارية" واضبط γ المعلمة على [0, 1].
      6. قم بتحديث البيانات لتوليد أفضل 25 مؤسسة ذات أكبر زيادة كبيرة في عدد الاستشهادات، وتسليط الضوء على تلك التي لديها زيادة كبيرة في الاستشهادات، والإشارة إلى أن تأثيرها في المجال ينمو باستمرار.
  5. شبكات التعاون بين المؤلفين
    1. افتح CiteSpace، اختر قائمة "البيانات"، وانقر على "استيراد/تصدير" لاستيراد البيانات من WoSCC بالتنسيق المطلوب.
      1. حدد الفترة الزمنية من يناير 1970 إلى 5 يونيو 2025، مع خطوة سنة واحدة لالتقاط التطور الزمني للتعاونات.
    2. تكوين الشبكة والتقليم
      1. اضبط نوع العقدة على "Author"، وطبق "Pathfinder" و"Trimning Sliced Networks" لتقليل الروابط المكررة مع الحفاظ على الهياكل الرئيسية.
      2. انقر على "GO" لتنفيذ التحليل وإنشاء خريطة الاستشهاد المشترك/التأليف المشترك، التي تكشف عن تطور وهيكل وديناميكيات نمو شبكات التعاون بين المؤلفين مع مرور الوقت.
  6. تحليل المراجع المشتركة وشبكة التجميع
    1. استيراد البيانات وإعدادها في CiteSpace
      1. افتح CiteSpace، واذهب إلى "البيانات"، واختر "استيراد/تصدير" لتحميل بيانات WoSCC.
      2. حدد فترة التحليل من يناير 1970 إلى 5 يونيو 2025، باستخدام فترة زمنية مدتها سنة واحدة للحصول على معلومات زمنية مفصلة.
    2. تكوين الشبكة والتقليم
      1. اختر "المرجع" كنوع عقدة واستخدم "Pathfinder" مع "تقليم الشبكات المقطعة" للاحتفاظ بروابط الاستشهاد المشترك الأساسية وإزالة الاتصالات الثانوية أو المتكررة.
      2. انقر على "GO" لتشغيل التحليل وإنشاء شبكة الاستشهاد المشترك المرجعي، ثم قم بتحسين الخطوط والألوان والتخطيط لتحسين وضوح البصر.
    3. تحديد المراجع ذات التأثير العالي
      1. فعل خيار "الانفجارية" واضبط γ في الفترة [0, 1].
      2. قم بتحديث البيانات للحصول على أفضل 25 مرجعا مع أقوى دفعات الاستشهاد، مع تسليط الضوء على الأعمال التي شهدت نموا سريعا في الاستشهادات وأصبحت مؤثرة جدا في مجال البحث.
  7. تحليل المجلات والمجلات التي تم الاستشهاد بها بشكل مشترك
    1. تحليل المجلات في فوسفيو
      1. افتح VOSviewer، اختر "إنشاء"، ثم "إنشاء خريطة بناء على بيانات ببليوغرافية".
      2. استيراد الملفات النصية العادية ذات الصلة من خلال خيار "قراءة البيانات من ملفات قاعدة البيانات الببليوغرافية".
      3. اضبط نوع التحليل إلى "الاستشهاد"، ثم اختر طريقة "العد الكامل"، وحدد "المصادر" كوحدة تحليل.
      4. اضبط الحد الأدنى لعدد المصادر إلى 20، وقم بإجراء التحليل، واستخدم "تصدير المصادر المختارة" لحفظ المجلات المختارة كملف CSV لمزيد من الفحص.
    2. تحليل المجلات المشتركة في فوسفيو.
      1. افتح VOSviewer مرة أخرى، اختر "إنشاء"، ثم "إنشاء خريطة بناء على بيانات ببليوغرافية".
      2. استيراد نفس الملفات النصية العادية مع "قراءة البيانات من ملفات قاعدة البيانات الببليوغرافية".
      3. اضبط نوع التحليل على "الاستشهاد"، ثم اختر "العد الكامل"، واستخدم "المصادر المستشهد بها" كوحدة تحليل.
      4. حدد الحد الأدنى لعدد المصادر المذكورة إلى 20، شغل التحليل، ثم انقر على "تصدير مصادر محددة" لإخراج ملف CSV لتحليل مفصل من المجلات المشتركة.
  8. تحليل تداخل الكلمات المفتاحية
    1. تحليل شبكة الظهور المشترك للكلمات المفتاحية في VOSviewer.
      1. افتح VOSviewer، اختر "إنشاء"، ثم "إنشاء خريطة بناء على بيانات ببليوغرافية".
      2. استيراد ملفات النص العادي ذات الصلة باستخدام خيار "قراءة البيانات من ملفات قاعدة البيانات الببليوغرافية".
      3. اضبط نوع التحليل على "تزاوي"، باستخدام طريقة "العد الكامل"، مع "كل الكلمات المفتاحية" كوحدة تحليل.
      4. طبق عددا من الكلمات المفتاحية ليتم اختيارها 100 واضغط على "إنهاء" لإكمال التحليل، مما ينتج شبكة تزامن الظهور التي تصور علاقات الكلمات المفتاحية داخل الحقل.
      5. انقر على "التصور التراكيبي" لإنشاء تمثيل تحليلي بصري لمجموعات الظهور المشترك للكلمات المفتاحية المتطورة.
      6. انقر على "تصور الكثافة" وسيتم إنشاء مخطط توزيع الكلمات المفتاحية.
    2. تحليل انفجار الكلمات المفتاحية في CiteSpace.
      1. استخدم CiteSpace لإجراء تحليل انفجارات الكلمات المفتاحية عن طريق اختيار خيار "الانفجار" وتعيين γ المعامل على [0, 1].
      2. بعد تحديث البيانات، اختر "عرض" لإنشاء قائمة بأفضل 25 كلمة مفتاحية ذات أقوى دفعات اقتباس، تشير إلى الكلمات المفتاحية التي جذبت انتباها ملحوظا مع مرور الوقت.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

النتائج

نظرة عامة على اتجاهات وتطور C. elegans في منطقة الشيخوخة
شمل التحليل الببليومتري 6,117 سجل نشر من 1,123 مصدرا، تم اختيارها من أصل 6,205 منشورات أولية من WOSCC استوفت معايير الأهلية. شمل ذلك 45 مراجعة وصول مبكر و145 ورقة وقائع. بعد استبعاد 87 منشورا غير ذي صلة ونشر واحد تم سحبه، تم تحليل البيانات من حيث التوزيع الزمني وأنواع الوثائق. خلال العقود الخمسة الماضية، نشرت 4,949 مقالة (80.90٪) و1,168 مراجعة (19.09٪) عن C. elegans والشيخوخة، وكان أول منها في ...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المناقشة

لضمان قابلية التكرار والتفسير، تشمل الخطوات الرئيسية في هذا سير العمل: الإبلاغ الشامل عن استراتيجية الاسترجاع (مصدر قاعدة البيانات، الاستعلام، أنواع المستندات، حدود اللغة، تاريخ الاسترجاع)، إجراء فحص الصلة والتحقق من البيانات لتقليل السجلات خارج الموضوع، الإبلاغ المستمر عن معلمات الأدوات (تقطيع الوقت، أنواع العقد، التقليم، العتبات، التجميع)، وتصدير المخرجات بصيغ قياسية مع توثيق إصدارات البرمجيات للشفافية والتحديثات المستقبلية. يمكن تعديل هذا البروتوكول لتناسب أحجام المجموعات المختلفة وأ...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

الإفصاحات

المؤلفون ليس لديهم ما يكشفون عنه.

شكر وتقدير

يرغب المؤلفون في التعبير عن تقديرهم لجميع المشاركين والباحثين الذين ساهموا في هذا العمل. علاوة على ذلك، هم ممتنون للأدوات التحليلية التي وفرتها CiteSpace وVOSviewer وScimago Graphica وR، والتي كانت لها دور أساسي في إجراء هذا البحث.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المواد

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة
الاسمالشركةرقم فهرسيالتعليقات
لابتوب LEGION Savior Y7000 2019 (رقم تسلسلي PF1CGZJU)لينوفوhttps://pcsupport.lenovo.com/us/en/products/laptops-and-netbooks/legion-series/legion-y7000-2019الحاسوب المستخدم في التحليلات
R (الإصدار 4.5.2)مؤسسة R للحوسبة الإحصائية / فريق R الأساسيhttps://www.r-project.org/بيئة الحوسبة الإحصائية
CiteSpace (الإصدار 6.3.R3)CiteSpace / Chaomei Chen (جامعة دريكسل)https://citespace.podia.com/برامج التصور والتحليل الببليومترية
VOSviewer (الإصدار 1.6.20)كلية كلية المعلمين في جامعة لايدن (نيس يان فان إيك، لودو والتمان)https://www.vosviewer.com/برنامج رسم الخرائط الببليومترية
باجيك (الإصدار 64.6.01)جامعة ليوبليانا (فلاديمير باتاجيلي، أندريه مرفار)http://mrvar.fdv.uni-lj.si/pajek/برامج تحليل الشبكات والتصوير

المراجع

  1. McHugh, D., Durán, I., Gil, J. Senescence as a therapeutic target in cancer and age-related diseases. Nat Rev Drug Discov. 24 (1), 57-71 (2025).
  2. Young, A. R. J., Narita, M. SASP reflects senescence. EMBO Rep. 10 (3), 228-230 (2019).
  3. Suda, M., Tchkonia, T., Kirkland, J. L., Minamino, T. Targeting senescent cells for the treatment of age-associated diseases. J Biochem. 177 (3), 177-187 (2025).
  4. Irion, U., Nüsslein-Volhard, C. Developmental genetics with model organisms. Proc Natl Acad Sci U S A. 119 (30), e2122148119(2022).
  5. Wu, C. Y., Davis, S., Saudagar, N., et al. Caenorhabditis elegans as a convenient animal model for microbiome studies. Int J Mol Sci. 25 (12), 6670(2024).
  6. Kimble, J., Nüsslein-Volhard, C. The great small organisms of developmental genetics: Caenorhabditis elegans and Drosophila melanogaster. Dev Biol. 485, 93-122 (2022).
  7. Riddle, D. L., Swanson, M. M., Albert, P. S. Interacting genes in nematode dauer larva formation. Nature. 290 (5808), 668-671 (1981).
  8. Friedman, D. B., Johnson, T. E. A mutation in the age-1 gene in Caenorhabditis elegans lengthens life and reduces hermaphrodite fertility. Genetics. 118 (1), 75-86 (1988).
  9. Shmookler Reis, R. J., Ayyadevara, S., Crow, W. A., Lee, T., Delongchamp, R. R. Gene categories differentially expressed in C. elegans age-1 mutants of extraordinary longevity: new insights from novel data-mining procedures. J Gerontol A Biol Sci Med Sci. 67 (4), 366-375 (2012).
  10. Guarente, L., Kenyon, C. Genetic pathways that regulate ageing in model organisms. Nature. 408 (6809), 255-262 (2000).
  11. Berk, Ş, Cetin, A., Özdemir, ÖÜ, Pektaş, A. N., Yurtcu, N., Dastan, S. D. The combination of metformin and high glucose increased longevity of Caenorhabditis elegans in a DAF-16/FOXO-independent manner: cancer/diabetic model via C. elegans. Front Endocrinol. 15, 1435098(2024).
  12. Pandey, T., Wang, B., Wang, C., et al. LPD-3 as a megaprotein brake for aging and insulin-mTOR signaling in C. elegans. Cell Rep. 43 (3), 113899(2024).
  13. Chen, C., Dubin, R., Kim, M. C. Emerging trends and new developments in regenerative medicine: a scientometric update (2000-2014). Expert Opin Biol Ther. 14 (9), 1295-1317 (2014).
  14. Beguet, B., Brun, J. L. Influence of parental aging on the reproduction of the F1 generation in a hermaphrodite nematode Caenorhabditis elegans. Exp Gerontol. 7 (3), 195-206 (1972).
  15. Beguet, B. The persistence of processes regulating the level of reproduction in the hermaphrodite nematode Caenorhabditis elegans, despite the influence of parental aging, over several consecutive generations. Exp Gerontol. 7 (3), 207-218 (1972).
  16. Ogg, S., Paradis, S., Gottlieb, S., et al. The forkhead transcription factor DAF-16 transduces insulin-like metabolic and longevity signals in C. elegans. Nature. 389 (6654), 994-999 (1997).
  17. Lin, K., Dorman, J. B., Rodan, A., Kenyon, C. Daf-16: An HNF-3/forkhead family member that can function to double the life-span of Caenorhabditis elegans. Science. 278 (5341), 1319-1322 (1997).
  18. López-Otín, C., Blasco, M. A., Partridge, L., Serrano, M., Kroemer, G. The hallmarks of aging. Cell. 153 (6), 1194-1217 (2013).
  19. Olshansky, S. J., Willcox, B. J., Demetrius, L., Beltrán-Sánchez, H. Implausibility of radical life extension in humans in the twenty-first century. Nat Aging. 4 (11), 1635-1642 (2024).
  20. Chen, C., Lim, J., Koh, J., Beard, J., Rowe, J. W. Research network on an aging society: a global analysis of adaptation to societal aging across low-, middle-, and high-income countries using the Global Aging Society Index. Nat Aging. 5 (1), 113-121 (2025).
  21. Johnson, T. E., Conley, W. L., Keller, M. L. Long-lived lines of Caenorhabditis elegans can be used to establish predictive biomarkers of aging. Exp Gerontol. 23 (4-5), 281-295 (1988).
  22. Johnson, T. E. Increased lifespan of age-1 mutants in Caenorhabditis elegans and lower Gompertz rate of aging. Science. 249 (4971), 908-912 (1990).
  23. Kimura, K. D., Tissenbaum, H. A., Liu, Y., Ruvkun, G. Daf-2, an insulin receptor-like gene that regulates longevity and diapause in Caenorhabditis elegans. Science. 277 (5328), 942-946 (1997).
  24. Dorman, J. B., Albinder, B., Shroyer, T., Kenyon, C. The age-1 and daf-2 genes function in a common pathway to control the lifespan of Caenorhabditis elegans. Genetics. 141 (4), 1399-1406 (1995).
  25. Barzilai, N., Huffman, D. M., Muzumdar, R. H., Bartke, A. The critical role of metabolic pathways in aging. Diabetes. 61 (6), 1315-1322 (2012).
  26. Lee, H., Lee, S. V. Recent progress in regulation of aging by insulin/IGF-1 signaling in Caenorhabditis elegans. Mol Cells. 45 (11), 763-770 (2022).
  27. Martins, R., Lithgow, G. J., Link, W. Long live FOXO: unraveling the role of FOXO proteins in aging and longevity. Aging Cell. 15 (2), 196-207 (2016).
  28. Fontana, L., Partridge, L. Promoting health and longevity through diet: from model organisms to humans. Cell. 161 (1), 106-118 (2015).
  29. Calorie restriction increases muscle mitochondrial biogenesis in healthy humans. PLoS Med. Civitarese, A. E., Carling, S., Heilbronn, L. K., et al. 4 (3), e76(2007).
  30. Palikaras, K., Lionaki, E., Tavernarakis, N. Coordination of mitophagy and mitochondrial biogenesis during ageing in C. elegans. Nature. 521 (7553), 525-528 (2015).
  31. Jang, J. Y., Blum, A., Liu, J., Finkel, T. The role of mitochondria in aging. J Clin Invest. 128 (9), 3662-3670 (2018).
  32. Picca, A., Faitg, J., Auwerx, J., Ferrucci, L. D'Amico D. Mitophagy in human health, ageing and disease. Nat Metab. 5 (12), 2047-2061 (2023).
  33. Ryu, D., Mouchiroud, L., Andreux, P. A., et al. Urolithin A induces mitophagy and prolongs lifespan in C. elegans and increases muscle function in rodents. Nat Med. 22 (8), 879-888 (2016).
  34. Hong, X., Isern, J., Campanario, S., et al. Mitochondrial dynamics maintain muscle stem cell regenerative competence throughout adult life by regulating metabolism and mitophagy. Cell Stem Cell. 29 (9), 1298-1314.e10 (2022).
  35. Rappe, A., McWilliams, T. G. Dynamic mitophagy trajectories hallmark brain aging. Autophagy. 21 (2), 487-489 (2025).
  36. Kerr, J. S., Adriaanse, B. A., Greig, N. H., et al. Mitophagy and Alzheimer's disease: cellular and molecular mechanisms. Trends Neurosci. 40 (3), 151-166 (2017).
  37. Tarpey, M. D., Davy, K. P., McMillan, R. P., et al. Skeletal muscle autophagy and mitophagy in endurance-trained runners before and after a high-fat meal. Mol Metab. 6 (12), 1597-1609 (2017).
  38. Estébanez, B., Moreira, O. C., Almar, M., de Paz, J. A., Gonzalez-Gallego, J., Cuevas, M. J. Effects of a resistance-training programme on endoplasmic reticulum unfolded protein response and mitochondrial functions in PBMCs from elderly subjects. Eur J Sport Sci. 19 (7), 931-940 (2019).

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

إعادة الطباعة والأذونات

استكشف المزيد من المقالات

أبحاث الشيخوخةالتحليل الببليومتريتأشير الإنسولينالاستجابة للإجهادالتقييد السعريالميتوفاجيرسم خرائط المعرفةالكائن النموذجي
تواصل معنا
أوصِ به للمكتبة

الخصوصية

شروط الاستخدام

السياسات

حقوق الطبع والنشر © 2026 MyJoVE Corporation. جميع الحقوق محفوظة.