Name: Tendencias globales y actuales de la investigación de la secuenciación de células individuales en cáncer: un estudio bibliométrico y de visualización (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-04-18T13:50:00.000+00:00
Duration: 7 min 50 s
Description: Descubre las tendencias globales de la secuenciación de células individuales en cáncer mediante análisis bibliométrico. Este estudio identifica China y EE.UU. como líderes y revela términos emergentes como heterogeneidad intra-tumoral y evolución clonal para orientar futuras investigaciones.

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<ol><li>Kocarnik, J. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cancer+incidence%2C+mortality%2C+years+of+life+lost%2C+years+lived+with+disability%2C+and+disability-adjusted+life+years+for+29+cancer+groups+from+2010+to+2019%3A+A+systematic+analysis+for+the+global+burden+of+disease+study+2019%5BTitle%5D)+AND+%22JAMA+Oncol%22%5BJournal%5D)">Cancer incidence, mortality, years of life lost, years lived with disability, and disability-adjusted life years for 29 cancer groups from 2010 to 2019: A systematic analysis for the global burden of disease study 2019.</a> JAMA Oncol. 8 (3), 420-444 (2022).</li>
<li>Soerjomataram, I., Bray, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Planning+for+tomorrow%3A+Global+cancer+incidence+and+the+role+of+prevention+2020-2070%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Rev+Clin+Oncol%22%5BJournal%5D)">Planning for tomorrow: Global cancer incidence and the role of prevention 2020-2070.</a> Nat Rev Clin Oncol. 18 (10), 663-672 (2021).</li>
<li>Bray, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Global+cancer+statistics+2022%3A+Globocan+estimates+of+incidence+and+mortality+worldwide+for+36+cancers+in+185+countries%5BTitle%5D)+AND+%22CA+Cancer+J+Clin%22%5BJournal%5D)">Global cancer statistics 2022: Globocan estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries.</a> CA Cancer J Clin. 74 (3), 229-263 (2024).</li>
<li>Zhang, Y., Zhang, Z. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+history+and+advances+in+cancer+immunotherapy%3A+Understanding+the+characteristics+of+tumor-infiltrating+immune+cells+and+their+therapeutic+implications%5BTitle%5D)+AND+%22Cell+Mol+Immunol%22%5BJournal%5D)">The history and advances in cancer immunotherapy: Understanding the characteristics of tumor-infiltrating immune cells and their therapeutic implications.</a> Cell Mol Immunol. 17 (8), 807-821 (2020).</li>
<li>Xu, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Metabolic+reprogramming+and+epigenetic+modifications+in+cancer%3A+From+the+impacts+and+mechanisms+to+the+treatment+potential%5BTitle%5D)+AND+%22Exp+Mol+Med%22%5BJournal%5D)">Metabolic reprogramming and epigenetic modifications in cancer: From the impacts and mechanisms to the treatment potential.</a> Exp Mol Med. 55 (7), 1357-1370 (2023).</li>
<li>Hanahan, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Hallmarks+of+cancer%3A+New+dimensions%5BTitle%5D)+AND+%22Cancer+Discov%22%5BJournal%5D)">Hallmarks of cancer: New dimensions.</a> Cancer Discov. 12 (1), 31-46 (2022).</li>
<li>Kashyap, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantification+of+tumor+heterogeneity%3A+From+data+acquisition+to+metric+generation%5BTitle%5D)+AND+%22Trends+Biotechnol%22%5BJournal%5D)">Quantification of tumor heterogeneity: From data acquisition to metric generation.</a> Trends Biotechnol. 40 (6), 647-676 (2022).</li>
<li>Vredevoogd, D. W., Peeper, D. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Heterogeneity+in+functional+genetic+screens%3A+Friend+or+foe%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Immunol%22%5BJournal%5D)">Heterogeneity in functional genetic screens: Friend or foe.</a> Front Immunol. 14, 1162706(2023).</li>
<li>Jovic, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Single-cell+RNA+sequencing+technologies+and+applications%3A+A+brief+overview%5BTitle%5D)+AND+%22Clin+Transl+Med%22%5BJournal%5D)">Single-cell RNA sequencing technologies and applications: A brief overview.</a> Clin Transl Med. 12 (3), e694(2022).</li>
<li>Hong, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((RNA+sequencing%3A+New+technologies+and+applications+in+cancer+research%5BTitle%5D)+AND+%22J+Hematol+Oncol%22%5BJournal%5D)">RNA sequencing: New technologies and applications in cancer research.</a> J Hematol Oncol. 13 (1), 166(2020).</li>
<li>Moed, H. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((New+developments+in+the+use+of+citation+analysis+in+research+evaluation%5BTitle%5D)+AND+%22Arch+Immunol+Ther+Exp+%28Warsz%29%22%5BJournal%5D)">New developments in the use of citation analysis in research evaluation.</a> Arch Immunol Ther Exp (Warsz). 57 (1), 13-18 (2009).</li>
<li>Ninkov, A., Frank, J. R., Maggio, L. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Bibliometrics%3A+Methods+for+studying+academic+publishing%5BTitle%5D)+AND+%22Perspect+Med+Educ%22%5BJournal%5D)">Bibliometrics: Methods for studying academic publishing.</a> Perspect Med Educ. 11 (3), 173-176 (2022).</li>
<li>Li, X., Wang, L., Wang, L., Feng, Z., Peng, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Single-cell+sequencing+of+hepatocellular+carcinoma+reveals+cell+interactions+and+cell+heterogeneity+in+the+microenvironment%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Gen+Med%22%5BJournal%5D)">Single-cell sequencing of hepatocellular carcinoma reveals cell interactions and cell heterogeneity in the microenvironment.</a> Int J Gen Med. 14, 10141-10153 (2021).</li>
<li>Li, Y., Jin, J., Bai, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cancer+biology+deciphered+by+single-cell+transcriptomic+sequencing%5BTitle%5D)+AND+%22Protein+Cell%22%5BJournal%5D)">Cancer biology deciphered by single-cell transcriptomic sequencing.</a> Protein Cell. 13 (3), 167-179 (2022).</li>
<li>Bai, X., Li, Y., Zeng, X., Zhao, Q., Zhang, Z. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Single-cell+sequencing+technology+in+tumor+research%5BTitle%5D)+AND+%22Clin+Chim+Acta%22%5BJournal%5D)">Single-cell sequencing technology in tumor research.</a> Clin Chim Acta. 518, 101-109 (2021).</li>
<li>Zhang, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Worldwide+research+trends+on+tumor+burden+and+immunotherapy%3A+A+bibliometric+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Surg%22%5BJournal%5D)">Worldwide research trends on tumor burden and immunotherapy: A bibliometric analysis.</a> Int J Surg. 110 (3), 1699-1710 (2024).</li>
<li>Ghorbani, B. D. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aGhorbani%2C+BD+%22A+scientometrics+research+perspective+in+applied+linguistics%22">A scientometrics research perspective in applied linguistics</a>. Meihami, H., Esfandiari, R. , Springer Nature. Switzerland, Cham. 197-234 (2024).</li>
<li>Chen, C. M., Leydesdorff, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Patterns+of+connections+and+movements+in+dual-map+overlays%3A+A+new+method+of+publication+portfolio+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22J+Assoc+Inf+Sci+Technol%22%5BJournal%5D)">Patterns of connections and movements in dual-map overlays: A new method of publication portfolio analysis.</a> J Assoc Inf Sci Technol. 65 (2), 334-351 (2014).</li>
<li>Shen, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Analyzing+and+mapping+the+research+status%2C+hotspots%2C+and+frontiers+of+biological+wound+dressings%3A+An+in-depth+data-driven+assessment%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Pharm%22%5BJournal%5D)">Analyzing and mapping the research status, hotspots, and frontiers of biological wound dressings: An in-depth data-driven assessment.</a> Int J Pharm. 629, 122385(2022).</li>
<li>Small, H., Sweeney, E., Greenlee, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Clustering+the+science+citation+index+using+co-citations+.2.+Mapping+science%5BTitle%5D)+AND+%22Scientometrics%22%5BJournal%5D)">Clustering the science citation index using co-citations .2. Mapping science.</a> Scientometrics. 8 (5-6), 321-340 (1985).</li>
<li>Butler, A., Hoffman, P., Smibert, P., Papalexi, E., Satija, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Integrating+single-cell+transcriptomic+data+across+different+conditions%2C+technologies%2C+and+species%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Biotechnol%22%5BJournal%5D)">Integrating single-cell transcriptomic data across different conditions, technologies, and species.</a> Nat Biotechnol. 36 (5), 411-420 (2018).</li>
<li>Stuart, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Comprehensive+integration+of+single-cell+data%5BTitle%5D)+AND+%22Cell%22%5BJournal%5D)">Comprehensive integration of single-cell data.</a> Cell. 177 (7), 1888-1902.e21 (2019).</li>
<li>Baysoy, A., Bai, Z., Satija, R., Fan, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+technological+landscape+and+applications+of+single-cell+multi-omics%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Rev+Mol+Cell+Biol%22%5BJournal%5D)">The technological landscape and applications of single-cell multi-omics.</a> Nat Rev Mol Cell Biol. 24 (10), 695-713 (2023).</li>
<li>Macosko, E. Z., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Highly+parallel+genome-wide+expression+profiling+of+individual+cells+using+nanoliter+droplets%5BTitle%5D)+AND+%22Cell%22%5BJournal%5D)">Highly parallel genome-wide expression profiling of individual cells using nanoliter droplets.</a> Cell. 161 (5), 1202-1214 (2015).</li>
<li>Tirosh, I., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Dissecting+the+multicellular+ecosystem+of+metastatic+melanoma+by+single-cell+RNA-seq%5BTitle%5D)+AND+%22Science+%28New+York%2C+N.Y.%29%22%5BJournal%5D)">Dissecting the multicellular ecosystem of metastatic melanoma by single-cell RNA-seq.</a> Science (New York, N.Y.). 352 (6282), 189-196 (2016).</li>
<li>Martinez-Simon, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Covid-19+publications+in+anaesthesiology+journals%3A+A+bibliometric+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Br+J+Anaesth%22%5BJournal%5D)">Covid-19 publications in anaesthesiology journals: A bibliometric analysis.</a> Br J Anaesth. 128 (3), e239-e241 (2022).</li>
<li>Wen, L., Tang, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Single-cell+sequencing+in+stem+cell+biology%5BTitle%5D)+AND+%22Genome+Biol%22%5BJournal%5D)">Single-cell sequencing in stem cell biology.</a> Genome Biol. 17, 71(2016).</li>
<li>Zhang, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Single-cell+RNA+sequencing+in+cancer+research%5BTitle%5D)+AND+%22J+Exp+Clin+Cancer+Res%22%5BJournal%5D)">Single-cell RNA sequencing in cancer research.</a> J Exp Clin Cancer Res. 40 (1), 81(2021).</li>
<li>Tang, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((MRNA-seq+whole-transcriptome+analysis+of+a+single-cell%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Methods%22%5BJournal%5D)">MRNA-seq whole-transcriptome analysis of a single-cell.</a> Nat Methods. 6 (5), 377-382 (2009).</li>
<li>Navin, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Tumour+evolution+inferred+by+single-cell+sequencing%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">Tumour evolution inferred by single-cell sequencing.</a> Nature. 472 (7341), 90-94 (2011).</li>
<li>Tang, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Single-cell+exome+sequencing+reveals+multiple+subclones+in+metastatic+colorectal+carcinoma%5BTitle%5D)+AND+%22Genome+Med%22%5BJournal%5D)">Single-cell exome sequencing reveals multiple subclones in metastatic colorectal carcinoma.</a> Genome Med. 13 (1), 148(2021).</li>
<li>Song, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Single-cell+analysis+of+human+primary+prostate+cancer+reveals+the+heterogeneity+of+tumor-associated+epithelial+cell+states%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Commun%22%5BJournal%5D)">Single-cell analysis of human primary prostate cancer reveals the heterogeneity of tumor-associated epithelial cell states.</a> Nat Commun. 13 (1), 141(2022).</li>
<li>Zheng, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Single-cell+transcriptomic+profiling+unravels+the+adenoma-initiation+role+of+protein+tyrosine+kinases+during+colorectal+tumorigenesis%5BTitle%5D)+AND+%22Signal+Transduct+Target+Ther%22%5BJournal%5D)">Single-cell transcriptomic profiling unravels the adenoma-initiation role of protein tyrosine kinases during colorectal tumorigenesis.</a> Signal Transduct Target Ther. 7 (1), 60(2022).</li>
<li>Chan, T. J., Zhang, X., Mak, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Biophysical+informatics+reveals+distinctive+phenotypic+signatures+and+functional+diversity+of+single-cell+lineages%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">Biophysical informatics reveals distinctive phenotypic signatures and functional diversity of single-cell lineages.</a> Bioinformatics. 39 (1), btac833(2023).</li>
<li>Chen, Y. P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Single-cell+transcriptomics+reveals+regulators+underlying+immune+cell+diversity+and+immune+subtypes+associated+with+prognosis+in+nasopharyngeal+carcinoma%5BTitle%5D)+AND+%22Cell+Res%22%5BJournal%5D)">Single-cell transcriptomics reveals regulators underlying immune cell diversity and immune subtypes associated with prognosis in nasopharyngeal carcinoma.</a> Cell Res. 30 (11), 1024-1042 (2020).</li>
<li>Small, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Co-citation+in+scientific+literature+-+new+measure+of+relationship+between+2+documents%5BTitle%5D)+AND+%22J+Am+Soc+Inf+Sci%22%5BJournal%5D)">Co-citation in scientific literature - new measure of relationship between 2 documents.</a> J Am Soc Inf Sci. 24 (4), 265-269 (1973).</li>
<li>Villani, A. -C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Single-cell+RNA-seq+reveals+new+types+of+human+blood+dendritic+cells%2C+monocytes%2C+and+progenitors%5BTitle%5D)+AND+%22Science+%28New+York%2C+N.Y.%29%22%5BJournal%5D)">Single-cell RNA-seq reveals new types of human blood dendritic cells, monocytes, and progenitors.</a> Science (New York, N.Y.). 356 (6335), eaah4573(2017).</li>
<li>Sun, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Identifying+phenotype-associated+subpopulations+by+integrating+bulk+and+single-cell+sequencing+data%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Biotechnol%22%5BJournal%5D)">Identifying phenotype-associated subpopulations by integrating bulk and single-cell sequencing data.</a> Nat Biotechnol. 40 (4), 527-538 (2022).</li>
<li>Pe'er, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Tumor+heterogeneity%5BTitle%5D)+AND+%22Cancer+Cell%22%5BJournal%5D)">Tumor heterogeneity.</a> Cancer Cell. 39 (8), 1015-1017 (2021).</li>
<li>Liu, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Single-cell+transcriptomics+links+malignant+T+cells+to+the+tumor+immune+landscape+in+cutaneous+T-cell+lymphoma%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Commun%22%5BJournal%5D)">Single-cell transcriptomics links malignant T cells to the tumor immune landscape in cutaneous T-cell lymphoma.</a> Nat Commun. 13 (1), 1158(2022).</li>
<li>Yan, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Clonal+phylogeny+and+evolution+of+critical+cytogenetic+aberrations+in+multiple+myeloma+at+single-cell+level+by+qm-fish%5BTitle%5D)+AND+%22Blood+Adv%22%5BJournal%5D)">Clonal phylogeny and evolution of critical cytogenetic aberrations in multiple myeloma at single-cell level by qm-fish.</a> Blood Adv. 6 (2), 441-451 (2022).</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>Paquete bibliometrix</td><td>Comprehensive R Archive Network (CRAN)</td><td>bibliometrix 4.3.0</td><td>Un diagrama de bosque que permite múltiples intervalos de confianza por fila, fuentes personalizadas para cada elemento de texto, intervalos de confianza personalizados, texto mezclado con expresiones y más.</td></tr><tr><td>CiteSpace</td><td>Chaomei Chen, Universidad de Drexel</td><td>CiteSpace 6.2.R4 (64 bits) beta Basic</td><td>&zwnj; CiteSpace&zwnj; es una herramienta de análisis de literatura científica. Su función principal es analizar el conocimiento subyacente en la literatura científica a través de medios visuales, mostrando la estructura, reglas y distribución del conocimiento científico. Las principales funciones de CiteSpace incluyen: análisis de colaboración en investigación, juicio importante de revistas, minería de temas centrales, etc.</td></tr><tr><td>dplyr</td><td>Red Integral de Archivos de R (CRAN)</td><td>dplyr 1.1.4</td><td>dbplyr es el backend de la base de datos para dplyr. Le permite usar tablas de bases de datos remotas como si fueran marcos de datos en memoria al convertir automáticamente el código dplyr en SQL.</td></tr><tr><td>esquisse</td><td>Comprehensive R Archive Network (CRAN)</td><td>esquisse 2.0.1</td><td>Este complemento le permite explorar interactivamente sus datos visualizándolos con el paquete ggplot2. Le permite dibujar gráficos de barras, curvas, diagramas de dispersión, histogramas, diagramas de caja y objetos sf, luego exportar el gráfico o recuperar el código para reproducir el gráfico.</td></tr><tr><td>forcats</td><td>Comprehensive R Archive Network (CRAN)</td><td>forcats 1.0.0</td><td>R utiliza factores para manejar variables categóricas, variables que tienen un conjunto fijo y conocido de valores posibles. Los factores también son útiles para reordenar los vectores de caracteres para mejorar la visualización. El objetivo del paquete forcats es proporcionar un conjunto de herramientas que resuelvan problemas comunes con factores, incluido el cambio del orden de los niveles o los valores.</td></tr><tr><td>ggplot2</td><td>Red Integral de Archivos de R (CRAN)</td><td>ggplot2 3.5.1</td><td>ggplot2 es un sistema para crear gráficos de forma declarativa, basado en The Grammar of Graphics. Proporciona los datos, le dice a ggplot2 cómo asignar variables a la estética, qué primitivas gráficas usar y se encarga de los detalles.</td></tr><tr><td>ggpmisc</td><td>Red Integral de Archivos R (CRAN)</td><td>ggpmisc 0.6.1</td><td>Paquete ' ggpmisc' (Extensiones varias a ' ggplot2') es un conjunto de extensiones del paquete R ' ggplot2' (>= 3.0.0) con énfasis en las anotaciones y el trazado relacionados con los modelos ajustados. Las estimaciones de los objetos de ajuste del modelo se pueden mostrar en ggplots como texto, tablas o ecuaciones. Los valores predichos, los residuos, las desviaciones y los pesos se pueden representar para varias funciones de ajuste del modelo.</td></tr><tr><td>ggsci</td><td>Comprehensive R Archive Network (CRAN)</td><td>ggsci 3.2.0</td><td>ggsci ofrece una colección de paletas de colores ggplot2 inspiradas en revistas científicas, bibliotecas de visualización de datos, películas de ciencia ficción y programas de televisión.</td></tr><tr><td>openxlsx</td><td>Comprehensive R Archive Network (CRAN)</td><td>openxlsx 4.2.7.1</td><td>Este paquete de R simplifica la creación de archivos .xlsx al proporcionar una interfaz de alto nivel para escribir, diseñar y editar hojas de trabajo. Mediante el uso de Rcpp, los tiempos de lectura/escritura son comparables a los paquetes xlsx y XLConnect con el beneficio adicional de eliminar la dependencia de Java.</td></tr><tr><td>readxl</td><td>Red Integral de Archivos de R (CRAN)</td><td>readxl 1.4.3</td><td>El paquete readxl facilita la obtención de datos de Excel y en R. En comparación con muchos de los paquetes existentes (por ejemplo, gdata, xlsx, xlsReadWrite) readxl no tiene dependencias externas, por lo que Es fácil de instalar y usar en todos los sistemas operativos. Está diseñado para trabajar con datos tabulares.</td></tr><tr><td>reshape2</td><td>Red completa de archivos de R (CRAN)</td><td>reshape2 1.4.4</td><td>Reshape2 es un reinicio del paquete reshape. Han pasado más de cinco años desde la primera versión de reshape, y en ese tiempo he aprendido mucho sobre la programación de R y cómo trabajar con datos en R. Reshape2 usa ese conocimiento para crear un nuevo paquete para remodelar datos que está mucho más enfocado y es mucho más rápido.</td></tr><tr><td>stringr</td><td>Red integral de archivos de R (CRAN)</td><td>stringr 1.5.1</td><td>Las cadenas no son componentes glamorosos y de alto perfil de R, pero desempeñan un papel importante en muchas tareas de limpieza y preparación de datos. El paquete stringr proporciona un conjunto cohesivo de funciones diseñadas para facilitar al máximo el trabajo con cadenas.</td></tr><tr><td>tidytext</td><td>Red Integral de Archivos R (CRAN)</td><td>tidytext 0.4.2</td><td>El uso de principios de datos ordenados puede hacer que muchas tareas de minería de texto sean más fáciles, efectivas y consistentes con las herramientas que ya se usan ampliamente. Gran parte de la infraestructura necesaria para la minería de texto con marcos de datos ordenados ya existe en paquetes como dplyr, broom, tidyr y ggplot2. En este paquete, proporcionamos funciones y conjuntos de datos de soporte para permitir la conversión de texto hacia y desde formatos ordenados, y para cambiar sin problemas entre las herramientas ordenadas y los paquetes de minería de texto existentes. Consulte nuestro libro para obtener más información sobre la minería de textos utilizando los principios de datos ordenados</td></tr><tr><td>tidyverse</td><td>Red integral de archivos de R (CRAN)</td><td>tidyverse 2.0.0</td><td>El tidyverse es una colección obstinada de paquetes de R diseñados para la ciencia de datos. Todos los paquetes comparten una filosofía de diseño, gramática y estructuras de datos subyacentes.</td></tr><tr><td>VennDiagram</td><td>Red de Archivo R Integral (CRAN)</td><td>VennDiagram 1.7.3</td><td>VennDiagram es un paquete de R para generar diagramas de Venn personalizables de alta resolución con hasta cuatro conjuntos y diagramas de Euler con hasta tres conjuntos. Incluye manejo para varios casos especiales, incluido el escalado de dos casos y una amplia personalización de la forma y estructura de la parcela.</td></tr><tr><td>VOSviewer</td><td>&nbsp; Centro de Estudios de Ciencia y Tecnología, Universidad de Leiden, Países Bajos</td><td>VOSviewer versión 1.6.19</td><td>VOSviewer es una herramienta de software para construir y visualizar redes bibliométricas. Estas redes pueden, por ejemplo, incluir revistas, investigadores o publicaciones individuales, y pueden construirse sobre la base de citas, acoplamiento bibliográfico, co-citación o relaciones de coautoría. VOSviewer también ofrece una funcionalidad de minería de texto que se puede utilizar para construir y visualizar redes de co-ocurrencia de términos importantes extraídos de un cuerpo de literatura científica.</td></tr></tbody></table>

tendencias globales y actuales de la investigación de la secuenciación de células individuales en cáncer: un estudio bibliométrico y de visualización

Global and Current Research Trends of Single-Cell Sequencing in Cancer: A Bibliometric and Visualization Study

Tendencia de crecimiento anual de publicaciones y citas De 2010 a 2023, se identificaron en la base de datos WoSCC un total de 6.767 publicaciones relacionadas con la secuenciación unicelular en cáncer. Se excluyeron del análisis un total de 602 estudios publicados entre 2010 y 2023, seguidos de la exclusión de cinco estudios no publicados en inglés. Además, se excluyeron 480 artículos con base en criterios de exclusión predefinidos, que comprenden 361 resúmenes de reuniones, 83 materiales editoriales...

Tendencias globales y actuales de la investigación de la secuenciación de células individuales en cáncer: un estudio bibliométrico y de visualización

Cancer poses a significant challenge to human health due to its complex biological systems, necessitating in-depth analysis. Single-cell sequencing has ...

global-current-research-trends-single-cell-sequencing-cancer

Research

Investigación

JoVE Journal

Cancer Research

Investigación del cáncer

secuenciación de una sola célula es una herramienta cada vez más popular y accesible para hacer frente a los cambios genómicos en alta resolución. Proporcionamos un protocolo que utiliza la secuenciación de una sola célula para identificar alteraciones en el número de copias en las células individuales.

Detección del número de copias alteraciones Uso de Secuenciación de los organismos unicelulares

Sola célula secuencia revela heterogeneidad genotípica en los sistemas biológicos, pero las tecnologías actuales carecen de la capacidad necesaria para el perfilado profundo de la función y composición de la comunidad. Aquí, describimos un flujo de trabajo de microfluidos para la secuencia &gt; 50.000 genomas unicelulares de diversas poblaciones de la célula.

Una plataforma de ultra rendimiento microfluidos para la secuenciación del genoma de unicelular

La heterogeneidad intramoral es una característica inherente de los tumores, incluidos los gliomas. Desarrollamos un protocolo simple y eficiente que utiliza una combinación de tampones y centrifugación por gradiente para aislar núcleos individuales de tejidos de glioma frescos congelados para estudios de secuenciación de ARN de núcleo único y ATAC.

Aislamiento de núcleos de tumores cerebrales frescos congelados para RNA-seq de un solo núcleo y ATAC-seq

Aquí, los autores muestran la utilidad de MULTI-seq para fenotipar y posteriormente emparejar scRNA-seq y scATAC-seq en la caracterización de los perfiles de accesibilidad transcriptómica y cromatina en la retina.

Análisis multiplexado de la expresión génica de la retina y la accesibilidad a la cromatina utilizando scRNA-Seq y scATAC-Seq

En este trabajo se presenta un protocolo en el que se combinan múltiples herramientas bioinformáticas para estudiar las funciones biológicas de TMEM200A en cáncer. Además, también validamos experimentalmente las predicciones bioinformáticas.

Análisis multiómico de TMEM200A como biomarcador pancancerígeno

Este protocolo describe el procedimiento para disociar rápidamente muestras de tumores humanos y de ratón para la secuenciación de ARN de una sola célula.

Disociación de muestras de tejido tumoral humano y de ratón para la secuenciación de ARN de una sola célula

Este protocolo describe métodos para cultivar, manipular y analizar CAF murinos, incluidos ensayos funcionales in vitro/in vivo , transcriptómica y análisis computacional. Además, describe una plataforma basada en la web desarrollada para analizar los transcriptomas disponibles públicamente de los componentes estromales y epiteliales microdisecados de captura láser de una colección de tumores de cáncer de mama humanos.

Fibroblastos asociados al cáncer de tumores mamarios de ratón como herramientas para estudios moleculares y computacionales

Las células tumorales circulantes (CTC) son fundamentales para el estudio de la progresión y la metástasis del cáncer. Este artículo presenta un protocolo integrado de alto rendimiento para el enriquecimiento de CTC y la secuenciación de CTC única, mejorando la eficiencia de captura y la pureza de CTC al tiempo que reduce la contaminación y los costos de secuenciación, avanzando así en la investigación oncológica de precisión y las aplicaciones clínicas.

Tecnología de clasificación de células tumorales circulantes de alto rendimiento basada en microfluidos y secuenciación de células individuales

Este protocolo presenta un método detallado para aislar suspensiones unicelulares de alta calidad tanto de tejido pulmonar murino sano como tumoral. Este protocolo puede aplicarse a scRNA-seq, análisis de citometría de flujo y aislamiento de células primarias.

Preparación optimizada de tejido pulmonar completo con tumores de murino para citometría de flujo y secuenciación de ARN unicelular

Este manuscrito describe los protocolos clínicos para dos paneles de secuenciación de próxima generación. Un panel interroga a las neoplasias malignas hematológicas, mientras que el otro panel se centra en los genes comúnmente mutados en tumores sólidos. La clasificación molecular de las mutaciones impulsoras en las neoplasias malignas humanas ofrece información pronóstica y predictiva valiosa.

Siguiente Generación de secuenciación para la detección de mutaciones procesable en tumores sólidos y líquidos

Descubre las tendencias globales de la secuenciación de células individuales en cáncer mediante análisis bibliométrico. Este estudio identifica China y EE.UU. como líderes y revela términos emergentes como heterogeneidad intra-tumoral y evolución clonal para orientar futuras investigaciones.

Tendencias globales y actuales de la investigación de la secuenciación de células individuales en cáncer: un estudio bibliométrico y de visualización (Video) | JoVE Journal

Tendencias globales y actuales de la investigación de la secuenciación de células individuales en cáncer: un estudio bibliométrico y de visualización

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