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Methodenartikel
Dieses Protokoll verwendet interstitielle Lungenerkrankungen und pulmonale Hypertonie als Beispiele und integriert Bibliometrie mit Bioinformatik, um systematisch und vorläufig deren Forschungstrends, Hotspots, Schlüsselziele und verwandte Wege zu erforschen. Dieses Protokoll könnte repliziert werden, um Krankheitspaare zu analysieren, indem die Prompts angepasst werden.
Interstitielle Lungenerkrankung (ILD) und pulmonale Hypertonie (PH) existieren häufig als Begleiterkrankungen, was zu schlechten klinischen Ergebnissen und begrenzten therapeutischen Möglichkeiten führt. Die Identifizierung wichtiger Forschungs-Hotspots und die Entdeckung wichtiger Komorbiditätsziele ist entscheidend, um das Krankheitsmanagement zu verbessern und neuartige therapeutische Strategien zu entwickeln. Dieses Protokoll ruft relevante Publikationen aus der Web of Science Core Collection und den Scopus-Datenbanken ab und nutzt CiteSpace und VOSviewer, um Forschungshotspots und sich entwickelnde Trends zu kartieren. Anschließend werden sich überlappende genetische Ziele, die mit beiden Krankheiten assoziiert sind, aus der GeneCards-Datenbank identifiziert. Protein-Protein-Interaktionsnetzwerke werden mit STRING zur Identifizierung von Hub-Genen aufgebaut, und die KEGG-Signalweganreicherungsanalyse wird mit R-Sprache durchgeführt, um wichtige Signalwege zu erläutern. Die Ergebnisse zeigen, dass die Bibliometrie den Entwicklungsverlauf dieses interdisziplinären Fachgebiets aus einer makroökonomischen Perspektive identifiziert; Bioinformatische Analysen zeigen FN1, IL6 und TNF als potenzielle Kernkomorbiditätsziele; und die KEGG-Anreicherungsanalyse zeigt, dass immunbezogene Wege, die auf PI3K-Akt und MAPK zentriert sind, tief in die Pathogenese der Komorbidität eingebunden sind. Durch die Integration der beiden Ansätze definiert dieses Protokoll systematisch den Entwicklungsverlauf und die Forschungshotspots in der ILD-PH-Komorbiditätsforschung, während potenzielle Komorbiditätsziele und -wege vorläufig gescreent werden. Sie bietet eine Richtung und eine rechnerische Grundlage für zukünftige experimentelle Forschung und klinische Validierung. Dieser integrierte Rahmen bietet eine reproduzierbare Methodik, die auf die Untersuchung anderer komplexer Krankheitskomorbiditäten anwendbar ist.
Interstitielle Lungenerkrankung (ILD) bezeichnet eine Gruppe diffuser Lungenerkrankungen, die pathologisch durch Entzündungen und Fibrose des pulmonalen Interstitiums gekennzeichnet sind. Während des Krankheitsverlaufs wird sie oft durch mehrere Komorbiditäten erschwert, darunter die pulmonale Hypertonie (PH) als eine der häufigsten Begleiterkrankungen, die die Prognose signifikant beeinflussen 1,2. Epidemiologische Daten zeigen, dass die PH-Inzidenz bei Patienten mit ILD je nach Subtyp und Krankheitsstadium variiert und zwischen 13 % und 86....
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Die Studie nutzte öffentlich zugängliche sekundäre Datenbanken, darunter GeneCards, STRING und KEGG. Gemäß Artikel 32 der Verordnung über menschliche genetische Ressourcen Chinas beinhalten diese Datenbanken keine direkte Sammlung menschlicher genetischer Ressourcen innerhalb Chinas; Daher war für diese Studie keine ethische Zustimmung oder informierte Einwilligung erforderlich. Detaillierte Versionsinformationen der in diesem Abschnitt verwendeten Software und Plattformen finden Sie in der Materialtabelle.
1. Literatursammlung und -organisation
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Datenabruf und Screening
Insgesamt wurden 2.400 Datensätze aus der Scopus-Datenbank erhoben, während 696 in der WoSCC-Datenbank identifiziert wurden. Nach dem Zusammenführen der beiden Datensätze und dem Entfernen von 533 doppelten Datensätzen wurden insgesamt 2.563 einzigartige Publikationen für die anschließende bibliometrische Analyse aufgenommen (Abbildung 1).
Jährliche Verö.......
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Diese Studie stellt die erste integrierte Anwendung von Bibliometrie und Bioinformatik dar, um die Komorbidität von ILD und PH zu untersuchen. Er überprüft systematisch den Entwicklungsverlauf, die Wissensstruktur und die Spitzentrends in diesem Bereich im letzten Jahrzehnt und identifiziert die Hub-Gene und Schlüsselsignalwege, die diesem komorbiden Zustand auf molekularer Ebene zugrunde liegen. Aus Perspektive des Makrotrends stieg die jährliche Anzahl der Publikationen in diesem Berei.......
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Die Autoren berichten von keinem Interessenkonflikt in dieser Arbeit.
Die Autoren danken dankbar für die finanzielle Unterstützung des Hauptprojekts Noncommunicable Chronic Diseases – National Science and Technology (2024ZD0522300, 2024ZD0522301) und des gemeinnützigen Zentralen Forschungsinstituts der Chinesischen Akademie der Medizinischen Wissenschaften (01.ZHCH330. 2022).
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| Name | Unternehmen | Katalognummer | Kommentare |
|---|---|---|---|
| Bibliometric Online Analysis Platform | K-Synth Srl (Bibliometric) | https://bibliometric.com | Online Analyseplattform; Modul: Länderbeziehungen; generiert Länder-Kooperations-Chord-Diagramm; abgerufen am 10. März 2026 |
| CiteSpace | Drexel University | 6.4.R1 | Bibliometrische Analyse; Zeitscheiben: 2016–2025; Knotentypen: Schlüsselwörter, Referenzen; Beschneidung: Pathfinder + Beschneidung von geschnittenen Netzwerken |
| clusterProfiler (R-Paket) | Guangchuang Yu et al. | 4.13.2 | KEGG-Anreicherungsanalyse; Schwellenwerte: p < 0,05, q < 0,2 |
| Cytoscape | Cytoscape Consortium | 3.10.3 | Netzwerkvisualisierung und -analyse; Plugin: CytoHubba; Algorithmus: Gradzentralität; verwendet für die Hub-Gen-Identifizierung |
| GeneCards | Weizmann Institute of Science | https://www.genecards.org | Gen-Informationsdatenbank; Datenbankversion 5.22; abgerufen am 12. März 2026; Filterkriterium: Relevanzscore ≥ 1 |
| Journal Citation Reports (JCR) | Clarivate Analytics | https://jcr.clarivate.com | Journal Impact Factor und Quartil-Abfrage; abgerufen am 9. März 2026 |
| KEGG | Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes | https://www.kegg.jp | Pfaddatenbank; abgerufen über clusterProfiler API am 13. März 2026; Spezies: hsa |
| MeSH Database | National Library of Medicine (NLM) | https://meshb.nlm.nih.gov | MeSH-Begriffsabfrage-Datenbank; abgerufen am 9. März 2026; verwendet zur Konstruktion der Suchstrategie |
| Microsoft Excel | Microsoft Corporation | 16.88 (Microsoft 365) | Datenstatistik und Diagrammerstellung; verwendet für Publikationszählung, Deduplikation, Diagrammdarstellung |
| org.Hs.eg.db (R-Paket) | Bioconductor Core Team | 3.20.0 | Datenbank für die menschliche Genomannotierung; verwendet für die Gen-ID-Umwandlung |
| R | R Core Team | 4.4.2 | Statistisches Berechnungs- und Plotting-Umfeld; Ausführungsdatum: 13. März 2026 |
| Scimago Graphica | Scimago Lab | 2 | Visualisierungstool; Layout: Kartenprojektion; Kantenkrümung: 0,5; Farbzuordnung: nach Cluster |
| Scopus | Elsevier | https://www.scopus.com | Literaturabfrage-Datenbank; Elsevier Scopus 2026 komplette Ausgabe; Abfragedatum: 9. März 2026 |
| STRING | EMBL | 12.0 / https://cn.string-db.org | Protein-Protein-Interaktionsdatenbank; abgerufen am 12. März 2026; Interaktionsscore-Schwellenwert: 0,7 (hohe Zuverlässigkeit); Netzwerktyp: physikalisch + funktional |
| VOSviewer | Leiden University | 1.6.20 | Bibliometrische Analyse; Koautorschaft als Analysetyp; Normalisierungsmethode: Assoziationsstärke |
| Web of Science Core Collection | Clarivate Analytics | https://www.webofscience.com | Literaturabfrage-Datenbank; deckt SCIE und SSCI Subdatenbanken ab; Abfragedatum: 9. März 2026 |
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