Subskrypcja JoVE jest wymagana do oglądania tego materiału. Zaloguj się lub rozpocznij bezpłatny okres próbny.
Artykuł metodologiczny
* These authors contributed equally
Przedstawiamy tutaj protokół do wyszukiwania, walidacji i analizy rekordów Web of Science Core Collection dotyczących Caenorhabditis elegans i starzenia się, wykorzystując CiteSpace, VOSviewer, Bibliometrix oraz Scimago Graphica do odtwarzalnego mapowania bibliometrycznego.
Starzenie się to złożone zjawisko biologiczne, charakteryzujące się postępującym pogorszeniem funkcji fizjologicznych oraz zwiększoną podatnością na choroby związane z wiekiem. Na poziomie komórkowym proces ten objawia się starzeniem, w którym komórki doświadczają nieodwracalnego zatrzymania podziału i wchodzą w stan trwałego zatrzymania wzrostu, nie przechodząc do apoptozy. Jednak mechanizmy leżące u podstaw pozostają niedo do końca poznane. Nicienie Caenorhabditis elegans (C. elegans), o krótkiej długości życia i dobrze scharakteryzowanej genetyce, stanowią potężny model do rozszyfrowania molekularnych podstaw starzenia. Niemniej jednak wciąż brakuje kompleksowego bibliometrycznego mapowania badań na styku C. elegans i procesu starzenia się. Przedstawiamy tutaj protokół umożliwiający pobieranie rekordów z Web of Science Core Collection, przetwarzanie danych oraz przeprowadzanie powtarzalnej wizualizacji bibliometrycznej za pomocą CiteSpace, Bibliometrix (R), VOSviewer i Pajek, mający na celu mapowanie struktury wiedzy i identyfikację nowych trendów w badaniach nad starzeniem się C. elegans . Korzystając z 6 117 artykułów opublikowanych od 1970 do 5 czerwca 2025 roku, przeanalizowaliśmy wkład krajowy i instytucjonalny, autorstwo, wpływ czasopism, wzorce cytowań oraz ewolucję tematyczną. Zbiór danych zawierał 6 117 rekordów od 19 864 autorów w 3 798 instytutach w 91 krajach. Roczna liczba publikacji wzrosła z 312 w 2020 roku do 341 w 2021 roku i utrzymała wysoki poziom po tym czasie. Stany Zjednoczone przewodziły globalnej produkcji, następnie Chiny, Niemcy i Wielka Brytania, a sieci współpracy koncentrowały się w tych krajach. System Uniwersytetu Kalifornijskiego zajął pierwsze miejsce pod względem produktywności, podczas gdy Chińska Akademia Nauk zajęła trzecie miejsce. Ewolucja tematu wskazała na przesunięcie od podstawowych badań szlaków sygnalizacji insulinowopodobnych z czynnikiem wzrostu 1 oraz reakcji stresowych na nowe tematy, takie jak kontrola termiczna i mitofagia w modelach starzenia się C. elegans . Ogólnie rzecz biorąc, protokół ten umożliwia przejrzyste, aktualizowane analizy bibliometryczne i wspiera przyszłe badania kluczowych kierunków, w tym ograniczenia kalorii i mitofagii.
Starzenie się to wieloaspektowy proces biologiczny, który odnosi się do utraty zdolności proliferacyjnej prawidłowych komórek somatycznych po ograniczonej liczbie podziałów. W trakcie procesu starzenia funkcje fizjologiczne organizmu stopniowo się pogarszają, a podatność na choroby związane z wiekiem wzrasta1. Na poziomie komórkowym proces ten objawia się uszkodzeniem DNA, takim jak nagromadzenie się podwójnych pęknięć i uszkodzeń oksydacyjnych, a te uszkodzenia przekraczają zdolność obsługi mechanizmów naprawczych. Te zmiany na poziomie komórkowym odzwierciedlają się na poziomie organizmu jako stopniowe pogorszenie funkcji fizjologicznych. Ponadto niektóre badania wykazały, że starzejące się komórki napędzają procesy patologiczne związane z wiekiem, wydzielając fenotyp wydzielniowy związany ze starzeniem (SASP). Czynniki te mogą zakłócać mikrośrodowisko tkanek i sprzyjać włóknieniu, prowadząc do przewlekłego stanu zapalnego, a nawet postępu nowotworu2. Wraz z pogłębieniem badań nad starzeniem się zauważono, że starzenie się odgrywa istotną rolę w pojawianiu się i rozwoju różnych chorób, w tym chorób sercowo-naczyniowych, cukrzycy typu 2, choroby Alzheimera i nowotworów, między innymi3. Wraz z przyspieszeniem globalnego starzenia się zrozumienie mechanizmów starzenia jest kluczowe dla wydłużenia zdrowego życia.
W ciągu ostatnich kilku dekad organizmy modelowe odegrały nieodłączną rolę w ujawnianiu genetycznych, molekularnych i środowiskowych czynników determinujących starzenie się. Organizmy modelowe wykazują wyraźne zalety, w tym krótki czas generowania, dobrze scharakteryzowane tło genetyczne oraz wysoką podatność eksperymentalną. Do najczęstszych organizmów modelowych należą drożdże, muszki owocowe i myszy4. W latach 60. XX wieku Caenorhabditis elegans (C. elegans) został po raz pierwszy ustanowiony jako nowy organizm modelowy. Jej główne zalety selekcji to krótki cykl życia i łatwość uprawy, uzupełnione zestawem dojrzałych narzędzi genetycznych. Co więcej, ze względu na niewielkie rozmiary, może być uprawiana i manipulowana na dużą skalę w sposób standaryzowany, podobnie jak mikroorganizmy5. Co najważniejsze, skutecznie wypełnia znaczącą lukę w wcześniejszych badaniach, ponieważ organizmy jednokomórkowe, mimo że są proste i łatwe w obsłudze, są trudne do wykorzystania w badaniach genetycznych nad złożonymi mechanizmami życia. Ponadto tradycyjne modele zwierząt mają ograniczone efektywność przesiewów na dużą skalę ze względu na ich złożoną metodę. Zastosowanie C. elegans precyzyjnie rozwiązuje powyższe problemy6.
Zastosowanie C. elegans w badaniach nad starzeniem się sięga lat 80. XX wieku. Dopiero w 1993 roku dziedzina C. elegans w badaniach nad starzeniem się dokonała przełomowego postępu. Badania mutagenezy prowadzone przez Thomasa Johnsona i współpracowników zidentyfikowały pierwszego długowiecznego mutanta, gen wieku 1 8,9. To odkrycie zmieniło dominujący pogląd, że starzenie się jest procesem stochastycznym, nieuregulowanym, a następnie wiąże się z konkretnymi szlakami genetycznymi w określaniu długości życia. Kolejne badania rozwinęły ten fundament, ujawniając zachowaną sieć szlaków sygnalizacyjnych koordynujących starzenie się. Szlak IIS stał się centralnym regulatorem. Mutacja w DAF-2, która koduje ortolologiczny receptor insulinowopodobny z insuliną i insulinopodobnym czynnikiem wzrostu (IIGF-1), może zmniejszyć aktywność IIS, aktywując czynnik transkrypcjonalny FOXO DAF-16, powodując jego translokację z cytoplazmy do jądra, co sprzyja ekspresji genów odpowiedzi na stres, molekularnych opiekunów i enzymów detoksykacji, co opóźnia proces starzenia i wydłuża zdrowy żywotność10 . DAF-16 przenosi się z cytoplazmy do jądra, wspierając ekspresję genów odporności na stres, molekularnych chaperonów oraz enzymów detoksykacji, wydłużając tym samym okres zdrowia organizmu, opóźniając postęp starzenia się i wydłużając jego zdrowie11. Ponadto C. elegans oświetlił inne zachowane mechanizmy starzenia. Na przykład wykazano, że celowy szlak rapamycyny (TOR), kluczowa oś wykrywająca składniki odżywcze, moduluje długość życia poprzez interakcje z IIS12.
W ostatnich latach metody bibliometryczne zostały szeroko zastosowane w wielu dziedzinach. Analiza sieci bibliometrycznej wykorzystuje metody statystyczne do odkrywania wzorców rozwoju, struktur dyscyplinarnych, kluczowych punktów badań i trendów w danej dziedzinie poprzez analizę ilości, struktury, rozkładu i relacji cytowań literatury13. Pomimo szeroko zakrojonych badań nad C. elegans w starzeniu się, żadne badanie nie dostarczyło kompleksowej analizy bibliometrycznej tej interdyscyplinarnej dziedziny. W niniejszym badaniu przedstawiamy kompleksową, wielometodową i powtarzalną analizę, która wyjaśnia ramy współpracy, intelektualne podstawy oraz dynamiczne rozwój tematyczny w tej dziedzinie, identyfikując tym samym nowe ścieżki dla przyszłych przedsięwzięć badawczych. Niniejszy artykuł przegląda najnowsze osiągnięcia badawcze w dziedzinie starzenia się C. elegans . Ponadto celem tego badania mają: (1) analizę trendów publikacji i cytowań w badaniach nad starzeniem się C. elegans w latach 1970–5 czerwca 2025 roku; (2) oceniać wkład krajów i instytucji oraz badać sieci współpracy; (3) identyfikować czołowych autorów i kluczowe czasopisma według produktywności i wpływu cytowań; (4) odkrywanie intelektualnych podstaw dziedziny poprzez współcytowanie i analizę cytowań; oraz (5) śledzenie głównych tematów badawczych i pojawiających się trendów za pomocą współwystępowania słów kluczowych oraz analizy czasowej. Ostatecznie te spostrzeżenia ułatwią głębsze zrozumienie zmieniającej się trajektorii tej dziedziny.
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
To badanie nie odnosi się do etycznej zgody i zgody na udział. Dane wykorzystane w tym badaniu pochodzą z Web of Science Core Collection (WoSCC).
1. Wybór bazy danych
2. Parametry wyszukiwania
3. Pobieranie i formatowanie danych
4. Wstępne przetwarzanie danych
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Przegląd trendów i ewolucji C. elegans w obszarze starzenia się
Analiza bibliometryczna obejmowała 6 117 rekordów publikacji z 1 123 źródeł, wybranych spośród początkowych 6 205 publikacji WOSCC spełniających kryteria kwalifikacyjne. Obejmowało to 45 recenzji wczesnego dostępu oraz 145 artykułów z materiałów materiałowych. Po wykluczeniu 87 nieistotnych i jednej wycofanej publikacji, dane zostały przeanalizowane pod kątem rozkładu czasowego i typów dokumentów. W ciągu ostatnich pięciu dekad...
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Aby zapewnić powtarzalność i interpretowalność, kluczowe etapy w tym procesie obejmują: dokładne raportowanie strategii wyszukiwania (źródło bazy danych, zapytanie, typy dokumentów, limity językowe, data pobrania), przeprowadzanie weryfikacji trafności i walidacji danych w celu minimalizacji niezwiązanych z tematem, konsekwentne raportowanie parametrów narzędzi (podział czasowy, typy węzłów, przycinanie, progi, klastry) oraz eksportowanie wyników w standardowych formatach wraz z dokumentowaniem wersji oprogramowania dla ...
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Autorzy nie mają nic do ujawnienia.
Autorzy pragną wyrazić wdzięczność wszystkim uczestnikom i badaczom, którzy przyczynili się do tej pracy. Ponadto są wdzięczni za narzędzia analityczne dostarczone przez CiteSpace, VOSviewer, Scimago Graphica i R, które odegrały kluczową rolę w realizacji tych badań.
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
| Nazwa | Firma | Numer katalogowy | Komentarze |
|---|---|---|---|
| LEGION Savior Y7000 2019 laptop (numer seryjny PF1CGZJU) | Lenovo | https://pcsupport.lenovo.com/us/en/products/laptops-and-netbooks/legion-series/legion-y7000-2019 | Komputer używany do analiz |
| R (wersja 4.5.2) | R Foundation for Statistical Computing / R Core Team | https://www.r-project.org/ | Środowisko obliczeń statystycznych |
| CiteSpace (wersja 6.3.R3) | CiteSpace / Chaomei Chen (Uniwersytet Drexel) | https://citespace.podia.com/ | Oprogramowanie do wizualizacji i analizy bibliometrycznej |
| VOSviewer (wersja 1.6.20) | Uniwersytet w Leiden CWTS (z domu Jan van Eck, Ludo Waltman) | https://www.vosviewer.com/ | Oprogramowanie do mapowania bibliometrycznego |
| Pajek (wersja 64.6.01) | Uniwersytet w Lublanie (Vladimir Batagelj, Andrej Mrvar) | http://mrvar.fdv.uni-lj.si/pajek/ | Oprogramowanie do analizy i wizualizacji sieci |
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.