Библиометрический и визуализированный анализ исследований митохондрий при диабетической нефропатии

Краткое содержание

Этот библиометрический анализ определяет ландшафт исследований митохондрий при диабетической нефропатии (ДН) и резюмирует основные тематические изменения и новые темы.

Аннотация

Это библиометрическое исследование систематически картирует глобальный ландшафт исследований митохондрий в DN с 2016 по 2025 год. Для поддержания согласованности с названием исследования и фокусом поиска основным термином используется DN, тогда как диабетическое заболевание почек (DKD) сохраняется только при описании поисковых запросов, критериев скрининга или ключевых слов оригинального автора. Всего 1 342 публикации были извлечены из Science Citation Index Expanded (SCI-EXPANDED) и Social Sciences Citation Index (SSCI) в Web of Science Core Collection (WoSCC) и проанализированы с помощью CiteSpace, VOSviewer и Scimago Graphica. Годовой объем публикаций вырос почти в четыре раза — с 63 в 2016 году до 239 в 2025 году, а также увеличилась видимость цитирования на уровне набора данных. Китай лидировал по объёму публикаций, тогда как Австралия и США показали более высокие средние цитаты на статью, что свидетельствует о расхождении между публикациями и видимостью на основе цитирования. Центральный Южный университет занял первое место по институциональному результату и общему числу цитирований среди представленных учреждений, но его связь в сотрудничестве была ниже, чем у Шанхайского университета Цзяо Тун и Университета Чжэцзяна. Ключевые слова и референсные анализы показали временное расширение от оксидативного стресса и апоптоза, вызванного высоким уровнем глюкозы, к митофагии, ферроптозу, динамике митохондрий, эндоплазматическим мембранам ретикулума (MAM), ассоциируемым с митохондриями, и инфламмасому NLRP3. Также были выявлены темы, связанные с вмешательством и методологией, включая ингибиторы SGLT2, MitoQ, ограничение калорий, менделевскую рандомизацию и метаболомику. В целом исследования митохондрий в ДН расширились в сторону контроля качества митохондрий, регулирования клеточной гибели, мультиомных подходов и тем, связанных с вмешательствами. Эти библиометрические закономерности указывают на значимость темы и видимость цитирования, а не на прямые механистические или клинические доказательства, и могут помочь определить направления, требующие дальнейшей проверки.

Введение

ДН является одним из самых тяжёлых микроваскулярных осложнений сахарного диабета и ведущей причиной терминальной стадии почечной недостаточности во всём^{мире 1,2}. Несмотря на значительный прогресс в контроле глюкозы, контроле артериального давления и блокаде системы ренинангиотензина, частота ДН продолжает расти, и значительная часть пациентов продолжает прогрессировать к необратимой^{почечной недостаточности 3}. Эта неудовлетворённая клиническая потребность вызвала интенсивный поиск новых патофизиологических механизмов и терапевтических целей. Митохондрии служат центральными узлами клеточного энергетического обмена, редокс-гомеостаза и апоптоза, и стали критически важными узлами патогенеза DN ^4,5. Исследования за последние два десятилетия показали, что дисфункция митохондрий, вызванная гипергликемией, напрямую способствует повреждению подоцитов, повреждению трубчатых эпителиальных клеток, мезангиальной экспансии и интерстициальному^{фиброзу 6,7}. Эта дисфункция характеризуется чрезмерным образованием реактивных кислородных видов, нарушением окислительного фосфорилирования, фрагментацией митохондрий, дефектной митофагией и нарушением митохондриального^{биогенеза 8,9}. В результате сигнальные пути, связанные с митохондриями, включая SIRT3, PGC1α, Drp1, PINK1, Parkin и инфламмасому NLRP3, стали ключевыми исследовательскими центрами^10,11. В последнее время новые концепции, такие как ферроптоз, MAMs и перепрограммирование митохондриального метаболизма, ещё больше расширили механистический ландшафт DN 12,13,14. Объём публикаций по исследованиям митохондрий в ДН значительно вырос, породив богатый, но всё более сложный и фрагментированный корпус знаний.

Учитывая стремительное распространение литературы, традиционные обзоры повествования недостаточны для систематического отражания меняющегося интеллектуального ландшафта, совместных сетей и новых рубежей этой^{области 15}. Библиометрический анализ, количественный и ориентированный на визуализацию подход, предлагает объективный способ картирования научных результатов, выявления влиятельных статей, авторов, институтов и стран, а также выявления динамики тем исследований во времени 16,17,18,19,20. Несколько библиометрических исследований изучали диабетическую нефропатию, ДКД, исследования почек, связанных с митохондриями, или темы, связанные с окислительным^{стрессом} 21,22,23,24. Тем не менее, обновлённый, тематически ориентированный библиометрический синтез исследований митохондрий в ДН может помочь прояснить недавнюю исследовательскую активность, модели сотрудничества, тематическую эволюцию и новые темы в данной области. В этом исследовании были извлечены все соответствующие публикации из SCI-EXPANDED и SSCI внутри WoSCC, охватывающих период с 2016 по 2025 год. CiteSpace, VOSviewer и Scimago Graphica были использованы для проведения систематического библиометрического и визуализационного анализа. Это исследование очерчивает текущий исследовательский ландшафт и суммирует эволюцию основных тем, включая митофагию, ферроптоз, динамику митохондрий и исследования, связанные с вмешательствами, предоставляя тем самым библиометрическую основу для определения направлений, требующих дальнейшей экспериментальной и клинической валидации.

Протокол

Стратегия сбора и поиска данных

Все библиометрические записи были получены из SCI-EXPANDED и SSCI внутри WoSCC 30 апреля 2026 года. SCI-EXPANDED использовался для сбора биомедицинской и биологической литературы, в то время как SSCI сохранялся для включения потенциально релевантных междисциплинарных записей. Стратегия поиска была построена с использованием базы данных Medical Subject Headings (MeSH). «Диабетические нефропатии» и «Митохондрии» были рассмотрены отдельно в MeSH, а соответствующие термины MeSH, термины входа и связанные подзаголовки были рассмотрены для руководства выбором ключевых слов и расширением синонимов. Поскольку Web of Science напрямую не использует индексирование MeSH, термины, полученные из MeSH, были переведены в поисковые термины по тематическим полям. Окончательный поиск проводился с использованием следующего булевого выражения: TS=(("диабетическая нефропатия" ИЛИ "диабетические нефропатии" ИЛИ "диабетическая болезнь почек" ИЛИ "диабетические заболевания почек" ИЛИ "диабетическая почка" ИЛИ "диабетическая почка") И (митохондрии* ИЛИ митохондриальная* ИЛИ митофагия ИЛИ "митохондриальная дисфункция" ИЛИ "митохондриальная динамика" ИЛИ "митохондриальное деление" ИЛИ "митохондриальное слияние" ИЛИ "митохондриальный биогенез" ИЛИ "контроль качества митохондрии")). Типы документов были ограничены статьями и обзорными статьями, а период публикации был установлен с 1 января 2016 года по 31 декабря 2025 года. Этот период был выбран потому, что он представлял собой самый последний полный 10-летний интервал, доступный на момент извлечения, что позволило анализу сосредоточиться на современных достижениях в исследованиях митохондрий в DN, избегая возможного искажения из-за неполного года публикации 2026.

Все записи экспортировались в формате простого текста с выбором опции «Полная запись и цитируемые ссылки». Чтобы уменьшить включение нерелевантных записей, потенциально полученных через Keywords Plus, заголовки, аннотации и ключевые слова авторов всех полученных записей были вручную проверены. Сохранились только записи, существенно связанные с митохондриальными исследованиями в DN или DKD. Публикации исключались, если DN или DKD упоминались только как одно из нескольких диабетических осложнений или как справочная информация без почечных исходов, моделей почечных клеток, доказательств почечной ткани, нефропатических специфических механизмов или основного внимания к DKD. После удаления дубликатов и ручного отбора согласно заранее определённым критериям включения и исключения, в итоге было включено 1 342 подходящих публикации.

Аналитические инструменты и рабочий процесс картографирования

Базовые статистические анализы и традиционные диаграммы, включая столбчатые диаграммы, линейные диаграммы, круговые диаграммы и пузырьковые графики, были созданы с использованием WPS Excel 2023 и GraphPad Prism 10.1. Годовой объём публикаций суммировался по году публикации. Годовые подсчёты цитируемых на уровне набора данных получались из отчёта WoSCC и определялись как цитаты, полученные в каждом календарном году всеми 1 342 включенными записями, а не как цитаты в год годовых публикаций или общеполевые годовые цитирования. Для анализа на уровне стран и регионов среднее количество цитат на статью рассчитывалось путём деления общего числа цитат на количество публикаций для каждой страны/региона. Эта метрика интерпретировалась как нескорректированный описательный индикатор видимости цитирования в полученном наборе данных. Это не считалось прямым показателем качества национальных исследований или академического влияния, поскольку количество цитирований может зависеть от года публикации, окна цитирования, платформы журнала, типа статьи, дизайна исследования и специальных практик цитирования.

Отображение знаний выполнялось с использованием VOSviewer 1.6.19, CiteSpace 6.4.R1 и Scimago Graphica 1.0.25. Базы данных, программное обеспечение и онлайн-ресурсы, используемые для поиска литературы, библиометрического анализа, визуализации и поиска метрик в журналах, перечислены в Таблице материалов. Сетевые анализы проводились с использованием метода полного подсчёта. Обычные текстовые файлы WoSCC импортировались в VOSviewer для создания сетей соавторства на уровне страны/региона, учреждений и авторов, а также сетей совместного цитирования ключевых слов и журналов. Для географической визуализации сеть соавторства страны и регионов, сформированная в VOSviewer, экспортировалась в формате файла Graph Modeling Language (GML) и импортировалась в Scimago Graphica, где применялась географическая структура с картой мира в качестве фона. На этой карте размер узла отражал объём публикации, а толщина канала — интенсивность сотрудничества. Тот же набор данных WoSCC был импортирован в CiteSpace для кластеризации по ключевым словам и хронологии, кластеризации социтирования и обнаружения всплеска цитирования, чтобы охарактеризовать временную эволюцию и интеллектуальную структуру области.

Конфигурация параметров в CiteSpace и VOSviewer

В CiteSpace временной промежуток был установлен с 2016 по 2025 год, при этом каждый временной срез составлял 1 год, в общей сложности дало 10 срезов. Типы узлов были выбраны в соответствии с аналитической целью: ключевое слово использовалось для анализа хронологии ключевых слов и сервных анализов, а Ссылка — для социтирования ссылок и анализов вспышек. Критерий выбора узла был установлен в g-индекс с коэффициентом масштабирования k = 10, вместо фиксированного порога Top N или Top N%, чтобы возможность адаптации выбора узлов к годовым распределениям цитирования или появления при сохранении интерпретируемого размера сети^25,26. Обрезка Pathfinder применялась к сетям с временным слайсированием и объединённой сети, тогда как алгоритм минимального остовного дерева не применялся. Для обнаружения вспышек коэффициент затухания γ был установлен на 0,5. В анализе кластеризации эталонного социтирования были рассчитаны значения модулярности Q и взвешенных средних силуэтов для описания общей структуры и согласованности кластера обрезанной сети.

В VOSviewer 1.6.19 все обычные текстовые файлы WoSCC импортировались путём выборов «Создать карту на основе библиографических данных» и «Прочитать данные из библиографических файлов базы данных», с указанием типа файла как Web of Science. Использовался полный метод подсчёта. Для сетей-соавторов минимальный порог публикации был установлен до 5 для стран/регионов и учреждений и до 3 для авторов.

Для анализа на уровне учреждений названия учреждений ручно проверялись и гармонизировались в соответствии с записями аффилиации WoSCC до строительства сети. Количество цитирований для каждого учреждения определялось как общее количество публикаций, приписываемых этому учреждению, в полученном наборе данных. Сокращённые метки узлов, генерируемые в VOSviewer, дополнительно проверялись по соответствующим полным названиям институтов, чтобы избежать неоднозначности. Для анализа страны и регионов использовалось поле адреса страны/региона WoSCC. Названия стран/регионов были ручно гармонизированы для вариантов написания и сокращений. Англия, Шотландия, Уэльс и Северная Ирландия были объединены в состав Великобритании, а Китайская Народная Республика была сокращена до Китая. Материковый Китай был представлен как Китай, тогда как Специальный административный район Гонконг (Hong Kong SAR), Macao SAR и Тайвань были сохранены как отдельные регионы, если индексируются отдельно WoSCC; Пост-хок слияния не проводилось для анализа сетей на уровне стран и регионов. Для анализа совместного появления ключевых слов блок анализа был установлен как автор ключевых слов, извлечённых из записей WoSCC, а минимальный порог появления был установлен на уровне 5; На этом пороге 89 ключевых слов соответствовали критериям. До генерации сети синонимные термины и сокращения, выявленные в списке автор-ключевых слов, стандартизировались вручную; например, сокращения для DN и реактивных кислородных форм были преобразованы в полные термины. Для анализа социтирования журналов использовались цитируемые источники в качестве единицы анализа, а порог цитирования применялся для сохранения интерпретируемой сети из 53 журналов. Компоновка была установлена в LinLog/модульность, при этом Attraction — 2, а Repulsion — на -1. Размер узла взвешивался по количеству публикаций, частоте цитирования, наличию ключевых слов или силе социтирования в зависимости от конкретного анализа. Все процедуры генерации сети выполнялись независимо дважды первым и вторым авторами с использованием одних и тех же наборов данных и параметров для проверки стабильности результатов. В случаях заметных расхождений исходные данные и параметры перепроверялись перед повторным анализом.

Результаты

Годовые тенденции публикаций и видимость цитирования на уровне набора данных

С 2016 по 2025 год ежегодное количество публикаций по исследованиям митохондрий в DN увеличилось с 63 до 239. Годовое количество Times Cited на уровне набора данных увеличилось с 49 в 2016 году до 12 516 в 2025 году. Эта метрика отражает цитаты, полученные в каждом календарном году всеми включёнными записями, а не ссылки на годовые когорты публикаций или общее количество цитирований по всей области. Поскольку эта метрика цитирования была рассчитана для фиксированного набора данных в целом, годовое количество цитирований зависит от возраста публикации, накопленного времени экспозиции и неравномерных окон цитирования среди включённых записей. Поэтому кривая восходящего цитирования на рисунке 1 следует интерпретировать как видимость цитирования на уровне набора данных, а не как прямое доказательство растущего влияния на исследования со временем. С 2022 по 2025 год было зарегистрировано 754 публикации, что составляет 56,2% от общего числа публикаций, показанных на рисунке 1.

Региональные модели сотрудничества в странах/регионах и видимость цитирования

Анализ страны и регионов обобщил публикации, показатели на основе цитирования и модели сотрудничества в митохондриальных исследованиях при диабетической нефропатии. Китай занял первое место с 775 публикациями, за ним следуют США с 235 публикациями; вместе эти две страны внесли вклад более 70% от общего объема литературы в этой области (Таблица 1). По среднему количеству цитат на статью Австралия заняла первое место с 98 цитатами, за ней следуют США с 69 и Китай с 30. Эти значения интерпретировались как описательные показатели видимости цитирования, а не как прямые показатели качества исследований. Австралия заняла восьмое место по общему количеству публикаций, но показала относительно высокую видимость нескорректированных цитирований и множество связей сотрудничества с командами из Европы и США. Её сеть сотрудничества показала связи с Великобританией, Германией и Соединёнными Штатами (рисунок 2A). Что касается интенсивности сотрудничества, США имели наивысшую общую силу связей — 140, за ней следует Китай с 82. На рисунке 2B представлен пузырьковый график, интегрирующий объём публикаций, количество цитирований и общую силу связей по трёх измерениям. На этом графике Китай показал наибольший объём публикаций и высокий общий уровень цитирования, тогда как США показали высокий уровень цитирования и наивысшую интенсивность сотрудничества. Если учитывать среднее количество цитат на статью, Австралия и Италия заняли высокие позиции в этом наборе данных.

Дальнейшее изучение сетей сотрудничества между странами и регионами выявило пять основных кластеров сотрудничества (рисунок 2A). Диаграмма хорд дополнительно иллюстрирует связи сотрудничества между странами и регионами (рисунок 2C). Крупнейший кластер включал Китай, США, Японию и Южную Корею, с множеством связей сотрудничества между этими странами. В Европе возникла подсеть, сосредоточённая в Италии, Испании, Нидерландах и Дании, а также ещё одна ось сотрудничества, соединяющая Германию, Францию и Швецию. Страны Ближнего Востока и Южной Азии, такие как Египет, Индия, Израиль и Саудовская Аравия, образовали относительно независимый кластер с более слабыми связями с Европой и Америкой. Также наблюдались трансрегиональные связи между Австралией, Великобританией и Германией.

Результаты институциональных исследований и характеристики сети сотрудничества

Институциональная сеть соавторства, созданная VOSviewer, включала 51 учреждение, образующее девять кластеров (рисунок 3A). Сокращённая маркировка узла «China Med Univ» на рисунке 3A относится к Китайскому медицинскому университету. Центральный Южный университет показал наивысший объём публикаций и наибольшее количество цитируемых среди представленных учреждений, но его связь с сотрудничеством была не самой сильной. В целом большинство учреждений в основном сотрудничали с внутренними или восточноазиатскими партнёрами, при этом наблюдались ограниченные межрегиональные связи с учреждениями в США и Австралии. По объёму публикаций все десять ведущих учреждений были из Китая (рисунок 3B). Центральный Южный университет занял первое место с 56 публикациями, за ним следовал Уханьский университет с 35, а также Университет Чжэнчжоу и Шанхайский университет Цзяо Тун с по 30 публикаций (Таблица 2). Однако общая сила связей Центрального южного университета составила 20 человек, что ниже, чем у Шанхайского университета Цзяо Тун и Университета Чжэцзяна, что указывает на то, что высокий объем публикаций не обязательно соответствует самой сильной институциональной связности в рамках сотрудничества. По общему числу цитирований Центральный Южный университет занял первое место с 2 999 цитатами, за ним следует Университет Монаш с 1 713. Другие учреждения из Китая, США и Австралии также вошли в топ-10 по общему числу цитируемых (рисунок 3C).

Сеть совместных цитирования журналов и характеристики публикаций

Сеть совместного цитирования журналов включала 53 избранных журнала, образующих пять кластеров (рисунок 4A). Кластер 1 включал 14 журналов, представленных Redox Biology, Cell Death and Disease и Metabolism — клиническим и экспериментальным, а также журналы, связанные с окислительным стрессом, митофагией и метаболическим перепрограммированием. Кластер 2 включал нефрологию и междисциплинарные журналы, такие как Kidney International, JCI Insight, Nature Reviews Nephrology, Diabetes и Nature Communications. Кластеры 3 и 4 охватывали такие журналы, как Antioxidants, Frontiers in Pharmacology, Biomedicine and Pharmacotherapy, Scientific Reports и PLOS ONE. Кластер 5 включал такие журналы, как Free Radical Biology and Medicine, Renal Failure и Phytomedicine. По объёму публикаций Frontiers in Pharmacology занял первое место с 54 статьями, за ним следуют International Journal of Molecular Sciences (45 статей) и Scientific Reports (29 статей) (рисунок 4B, таблица 3). В журнале Frontiers in Pharmacology импакт-фактор составлял 4,8 и 1 379 цитирований, в то время как International Journal of Molecular Sciences импакт-фактор 4,9 и 1 885 цитирований, а Free Radical Biology and Medicine — импакт-фактор 8,2 и 1 362 цитирования. По объёму цитирований, Nature Reviews Nephrology заняла первое место с 2 455 общим числом ссылок, за ней следуют International Journal of Molecular Sciences с 1 885 цитатами, Redox Biology с 1 452 цитатами, Frontiers in Pharmacology с 1 379 цитатами, Free Radical Biology and Medicine с 1 362 цитатами, Kidney International с 1 338 цитатами и Cell Death & Disease с 1 268 цитатами (рисунок 4C).

Сеть соавторства и показатели публикации/цитирования

В сети соавторства авторов 24 плодовитых автора были сгруппированы в пять кластеров (рисунок 5A). Сеть показала несколько относительно разных авторских команд, среди которых Сунь Линь, Ян Мин, Сяо Ли, Хань Ячунь, Лю, Чэнь Вэй, Гао Пэн, Данеш Фархад Р., Гальван Дэниел Л. и Ли Ли выступали в качестве основных узлов в этих группах сотрудничества. Данеш Фархад Р. и Гальван Дэниел Л. также вошли в десятку лучших авторов по общему числу цитируемых. По объёму публикаций Сун Линь занял первое место с 24 статьями, за ним следовали Ян Мин с 20 статьями и Ли Пин с 17 статьями. Среди десяти самых продуктивных авторов восемь были из Китая, а двое — из Соединённых Штатов (рисунок 5B).

По общему числу цитирований Сунь Линь занял первое место с 1 775 цитатами, за ним следуют Сяо Ли с 1 341, Ян Мин с 1 288 и Лю с 1 236 цитатами (рисунок 5C). Авторы из США, включая Данеша Фархада Р. с 1 097 цитатами, Гальвана Дэниела Л. с 1 081 цитатами и Шарму Кумара с 852 цитатами, а также Купера Марка Э. из Австралии с 1 091 цитатами, также вошли в топ-10 по общему числу цитирований. Ли Пин занял третье место по объёму публикаций, но не вошёл в топ-10 авторов по общему числу цитируемых. В полученном наборе данных Sun Lin заняла первое место как по объёму публикаций, так и по общему числу цитирований.

Совместное появление ключевых слов и эволюция горячих точек исследований

Анализ совместного появления автора и ключевых слов обобщил частоту и центральную роль ключевых слов в митохондриальных исследованиях диабетической нефропатии. Среди ключевых слов с высокой частотой «диабетическая нефропатия» имела наивысшую частоту — 573 случая, за ней следуют «окислительный стресс» с 449 случаев, «диабетическая болезнь почек» с 292 случаями и «митохондриальная дисфункция» с 235 случаями (Таблица 4). Поскольку термины «диабетическая нефропатия» и связанные с митохондриями были центральными компонентами стратегии поиска и объёма исследования, их высокая частота была ожидаемой и интерпретировалась главным образом как доказательство согласованности темы, а не как независимая возникающая горячая точка. Другие часто встречающиеся ключевые слова включали «активация» (197), «травма» (194) и «апоптоз» (140). В сети сосуществования ключевых слов высокий уровень глюкозы, реактивные виды кислорода, глюкоза, диабетическая нефропатия, дисфункция митохондрий и гомеостаз митохондрий проявились как заметные взаимосвязанные узлы, что указывает на то, что окислительный стресс, метаболические нарушения и нарушение митохондрий сформировали основную структуру совместного появления этого поля (рисунок 6A). Хотя термин «митофагия» не входил в топ-10 ключевых слов по частоте в таблице 4, он появился как видимая тема в визуализациях совместного появления ключевых слов и временной шкале, что указывает на её значимость для тематической эволюции исследований митохондрий в ДН. С точки зрения центральности между почками, «почки» (0,35) и «мезангиальные клетки» (0,33) имели самые высокие значения центральности, за ними следуют «путь» (0,30), «реактивные породы кислорода» (0,27), «NF-κB» (0,25), «эндоплазматический ретикулумный стресс» (0,22), «острое повреждение почек» (0,22), «глюкоза» (0,21), «митохондрии» (0,19) и «сердечно-сосудистые заболевания» (0,19) (таблица 4). Следует отметить, что Таблица 4 суммирует ранжированные ключевые слова по частоте и центральности между ними, тогда как Рисунок 6B и Рисунок 6C показывают алгоритмически сгенерированные кластеры и их временную активность; поэтому метки кластера на рисунке 6 не должны точно воспроизводить ранжированный список ключевых слов из таблицы 4.

Картирование временной шкалы ключевых слов визуализировало временную активность кластеров ключевых слов с 2016 по 2025 год (рисунок 6C). Ранние активные темы в основном касались высокого уровня глюкозы, реактивных видов кислорода, хронической болезни почек, острого поражения почек, инсулинорезистентности, глюкозы и функции митохондрий. В последующие годы деление, митофагия, митохондриальный гомеостаз, окисление жирных кислот и диабет 2 типа стали постоянными или зарождающимися темами хронологии. Кластеризация ключевых слов породила 13 тематических кластеров (рисунок 6B), включая хроническую болезнь почек, защиту, скелетную мышцу, сердечно-сосудистые заболевания, диабетическую нефропатию, перекисление липид, сахарный диабет, DKD, деление, традиционную китайскую медицину, эндоплазматический ретикулумный стресс, мышей и окисление жирных кислот. Эти метки кластера генерируются алгоритмически и должны интерпретироваться как описательные метки шаблонов совместного появления ключевых слов, а не как ранжированный список высокочастотных ключевых слов. Кластеры, связанные с почками, в основном включали диабетическую нефропатию, ДКН, хроническую болезнь почек, перекисление липид, деление, эндоплазматический стресс ретикулума, традиционную китайскую медицину, мышей и окисление жирных кислот. Примечательно, что некоторые алгоритмически сгенерированные метки, такие как скелетная мышца и сердечно-сосудистые заболевания, по-видимому, отражали периферические или системные термины, связанные с диабетом, а не основные DN-специфические митохондриальные механизмы. Поэтому эти периферийные кластеры не интерпретировались как основные горячие точки исследований в данном исследовании. Визуализация хронологии показала, что темы, связанные с делением, митофагией и окислением жирных кислот, оставались активными после 2019 года (рисунок 6C).

Кластеры социтирования ссылок и анализ вспышки цитирования

Анализ референсного социтирования сгенерировал 18 кластеров в сети, обрезанной с помощью Pathfinder, с модульностью Q = 0,867 и взвешенным средним значением силуэта = 0,9587 (рисунок 7A,B). Однако, поскольку обрезка Pathfinder может уменьшить слабые кросс-кластерные связи, эти кластеры в полученной литературе интерпретировались как тематические концентрации, а не как доказательство полной независимости тем друг от друга. Основные эталонные кластеры включали ферроптоз, инфламмасому NLRP3, PINK1, MAMs, ингибиторы SGLT2, MitoQ, ограничение калорий, менделевскую рандомизацию и метаболомику. Самые сильные ранние всплески цитирования были у Дугана и др. (сила 24,52, с 2016 по 2018 годы), Шарма и др. (сила 20,58, с 2016 по 2018 годы), Канг и др. (сила 18,91, с 2016 по 2020 годы) и Жан и др. (сила 16,91, с 2016 по 2020 годы).

Репрезентативные последующие упоминания о взрывах включают Coughlan и др. (сила 12,02, с 2017 по 2021 год), Ayanga и др. (сила 10,71, с 2017 по 2021 год), Qi и др. (сила 14,31, с 2018 по 2022 год), Xiao и др. (сила 12,43, с 2018 по 2022 годы), Bhargava и др. (сила 20,52, с 2019 по 2022 годы), Galvan и др. (сила 13,07, с 2019 по 2022 годы), Forbes и др. (сила 20,53, с 2020 по 2023 годы), и Wei и др. (сила 10,75, с 2021 по 2023 год) (рисунок 7C). Вместе эти вспышки и кластеры социтирования характеризуют временное распределение и тематический состав цитируемой литературы в полученном наборе данных.

ДОСТУПНОСТЬ ДАННЫХ:

Исходные данные, подтверждающие результаты этого исследования, были размещены в публичном хранилище Science Data Bank (ScienceDB) в рамках набора данных под названием «Библиометрический и визуализированный анализ митохондриальных исследований при диабетической нефропатии». Набор данных доступен по следующей ссылке: https://www.scidb.cn/s/2aiiYj. Депонированные данные включают полный набор библиографических записей, полученных из WoSCC 30 апреля 2026 года с использованием стратегии поиска, описанной в разделе «Протокол», а также промежуточные файлы данных, используемые для библиометрического и визуализационного анализа. Набор данных доступен по лицензии CC BY-NC 4.0 для дополнительной поддержки воспроизводимости этого исследования.

Рисунок 1: Годовой выпуск публикаций и видимость цитирования на уровне набора данных WoSCC в исследованиях митохондриальных исследований в DN с 2016 по 2025 год. Оранжевые полосы обозначают количество публикаций в год, соответствующее левой оси y. Красная линия обозначает годовые подсчёты Times Cited на уровне набора данных WoSCC, соответствующие правой оси y. Эти подсчёты указывают на цитаты, полученные в каждом календарном году всеми 1 342 включёнными записями, и должны интерпретироваться как видимость цитирования на уровне набора данных, а не как прямое доказательство растущего воздействия на исследования со временем. Сокращения: WoSCC = Основная коллекция Web of Science. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Рисунок 2: Сети сотрудничества стран/регион и библиометрические индикаторы. (A) Глобальная сеть сотрудничества, наложенной на карту мира, где размер узла соответствует объёму публикаций, а толщина канала — интенсивность сотрудничества. (B) Пузырьковый график, показывающий объём публикаций, количество цитирований и общую силу ссылок для топ-10 стран/регионов. (C) Диаграмма хордов, иллюстрирующая связи сотрудничества между странами и регионами. Сокращения: USA = Соединённые Штаты Америки; Великобритания = Великобритания, объединённая Англия, Шотландия, Уэльс и Северная Ирландия. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Рисунок 3: Сети институционального сотрудничества и результаты исследований. (A) Сеть соавторства из 51 учреждения, организованной в девять кластеров. (B) Диаграмма топ-10 учебных заведений по объёму публикаций. (C) Диаграмма топ-10 учебных заведений по общему числу цитат. Сокращённая маркировка узла «China Med Univ» в панели A относится к Китайскому медицинскому университету. Сокращения: Univ = Университет; Med = Medical; Coll = колледж; Sch = Школа; Гора = гора; США = Соединённые Штаты Америки. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Рисунок 4: Сеть социтирования журналов и характеристики публикаций. (A) Сеть совместного цитирования из 53 отобранных журналов, образующих пять кластеров. (B) Объём публикаций и импакт-фактор топ-10 журналов по объёму публикаций. (C) Количество цитируемых и отчётов о цитировании журналов (JCR) — квартиль топ-10 журналов по общему числу цитирований. Сокращения: IF = импакт-фактор; JCR = Отчёты по цитированию журналов; Q1 = Квартиль 1. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Рисунок 5: Сеть соавторства и показатели публикаций/цитирования. (A) Сеть соавторства из 24 авторов высокого уровня, образующих пять кластеров. (B) Топ-10 авторов по объёму публикаций. (C) Топ-10 авторов по общему числу цитирований. Сокращения: USA = Соединённые Штаты Америки. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Рисунок 6: Совместное появление автора и ключевого слова и эволюция горячих точек исследований. (A) Сеть совместного появления ключевых слов. (B) Карта кластеризации ключевых слов, показывающая 13 тематических кластеров. (C) Визуализация хронологии ключевых слов, показывающая активность временного кластера с 2016 по 2025 год. Метки кластеров генерировались алгоритмически и должны интерпретироваться как описательные метки закономерностей совместного появления ключевых слов, а не как прямые доказательства того, что все кластеры представляют основные исследовательские темы, специфичные для диабетической нефропатии. Результаты по ранжированной частоте ключевых слов и центральности между ключевыми словами изложены отдельно в таблице 4, тогда как рисунок 6 подчёркивает структуру совместного появления ключевых слов, тематическую кластеризацию и временную активность. Сокращения: ER = эндоплазматический ретикулум; NLRP3 = семейство рецепторов, похожих на NOD, с доменом пирина 3; NF-κB = ядерный фактор каппа B; PPAR α = альфа-рецептор, активируемый пролифератором пероксисомы. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Рисунок 7: Социтирование ссылок и эволюция знаний. (A) Сеть социтирования ссылок. (B) Карта кластеризации ссылок, показывающая 18 кластеров знаний. (C) Топ-20 источников с самыми сильными всплесками цитирования, включая силу и продолжительность взрыва. Сокращения: NLRP3 = семейство рецепторов, похожих на NOD, содержит домен 3; PINK1 = PTEN-индуцированная киназа 1; SGLT2 = натрий-глюкозный котранспортер 2; MitoQ = убихинон, нацеленный на митохондрии; SIRT3 = сиртуин 3; AMPK = AMP-активируемая протеинкиназа; DOI = цифровой идентификатор объекта. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Звание	Кантри	Документы	Ссылки	Средняя цитата на статью	Общая сила соединения
1	Китай	775	23034	30	82
2	США	235	16320	69	140
3	Япония	80	3129	39	43
4	Южная Корея	47	1606	34	15
5	Италия	36	2185	61	21
6	Германия	34	1512	44	39
7	Индия	34	1279	38	11
8	Австралия	33	3246	98	35
9	Испания	32	1768	55	24
10	Великобритания	28	1667	60	32

Таблица 1: Топ-10 стран/регионов, ранжированных по объёму публикаций, с количеством цитирований, средним количеством цитирований на статью и общей силой ссылок. В ней представлены результаты публикаций, показатели на основе цитирования и сила сотрудничества десяти самых продуктивных стран/регионов в исследованиях митохондриальной нефропатии. Сокращения: Великобритания = Великобритания; США = Соединённые Штаты Америки.

Звание	Организация	Документы	Ссылки	Общая сила соединения	Кантри
1	Университет Сент Саут	56	2999	20	Китай
2	Уханьский университет	35	934	3	Китай
3	Чжэнчжоуский университет	30	1006	11	Китай
4	Шанхайский университет Цзяо Тун	30	963	26	Китай
5	Хэбэй Мед Унив	28	893	6	Китай
6	Южный Средиземноморский университет	27	732	19	Китай
7	Шаньдунский университет	25	792	16	Китай
8	Чжэцзянский университет	25	728	23	Китай
9	Пекинский университет, Китайское Средиземноморье	25	385	19	Китай
10	Нанкинский средиземноморский университет	22	638	17	Китай

Таблица 2: Топ-10 учреждений, ранжированных по объёму публикаций, с общим количеством цитируемых WoSCC, общей силой связей и страной. Он представляет ведущие учреждения по публикациям, а также их показатели цитирования, силу сотрудничества и страну принадлежности. Названия учреждений представлены в виде стандартизированных сокращённых ярлыков для краткого представления в таблицах и были проверены по соответствующим полным названиям учреждений в записях о членстве в WoSCC. Сокращения: WoSCC = Основная коллекция Web of Science; Университет = Университет; Med = Medical.

Звание	Источник	Документы	Ссылки	Общая сила соединения	ЕСЛИ	JCR
1	Границы фармакологии	54	1379	338	4.8	Q1
2	Международный журнал молекулярных наук	45	1885	253	4.9	Q1
3	Научные отчёты	29	1132	129	3.9	Q1
4	Американский журнал физиологии-почечной физиологии	25	1078	196	3.4	Q1
5	Антиоксиданты	21	1223	141	6.6	Q1
6	Коммуникации в области биохимических и биофизических исследований	21	766	155	2.2	Q1
7	Биомедицина и фармакотерапия	21	581	96	7.5	Вопрос 3
8	Рубежи в эндокринологии	21	379	161	4.6	Q1
9	Гибель клеток и болезни	17	1268	104	9.6	Q1
10	Биология и медицина свободных радикалов	17	1362	197	8.2	Q1

Таблица 3: Топ-10 журналов, ранжированных по объёму публикаций, с числом цитирований, общей силой связей, импакт-фактором и квартилем Journal Citation Reports. В нём представлены характеристики публикаций, показатели цитирования и показатели воздействия журналов десяти самых продуктивных журналов в полученном наборе данных. Количество цитируемых — это общее количество цитируемых материалов, опубликованных в каждом журнале, WoSCC Times Cited. Квартили IF и JCR были получены из Journal Citation Reports. Сокращения: IF = импакт-фактор; JCR = Отчёты по цитированию журналов; Q1 = Квартиль 1; Q3 = Квартиль 3; WoSCC = Основная коллекция Web of Science.

Звание	Ключевые слова	Граф	Ключевые слова	Центральность
1	Диабетическая нефропатия	573	Почка	0.35
2	Окислительное напряжение	449	Мезангиальные клетки	0.33
3	Диабетическое заболевание почек	292	Тропа	0.30
4	Дисфункция митохондрий	235	Реактивные кислородные виды	0.27
5	Активация	197	NF-κB	0.25
6	Травма	194	Эндоплазматический ретикулумный стресс	0.22
7	Нефропатия	189	Острое повреждение почек	0.22
8	Дисфункция	187	глюкоза	0.21
9	Выражение	152	Митохондрии	0.19
10	Апоптоз	140	Сердечно-сосудистые заболевания	0.19

Таблица 4: Топ-10 ключевых слов по частоте и центральности между ними. В нём перечислены наиболее часто встречающиеся ключевые слова и ключевые слова с наивысшей центральностью, выделяя основные темы исследований и влиятельные темы в области митохондриальных исследований диабетической нефропатии. Сокращения: NF-κB = ядерный фактор каппа B.

Обсуждение

Это библиометрическое исследование предоставляет систематический обзор глобального исследовательского ландшафта и тематической эволюции исследований митохондрий в DN с 2016 по 2025 год. Результаты показывают, что исследовательская активность в этой области выросла за последнее десятилетие, особенно после 2021 года. В этот период направление исследований постепенно расширялось от окислительного стресса и дисфункции митохондрий на контроль качества митохондрий, метаболическую адаптацию, регулируемую клеточную гибель, взаимодействие органелл и ориентированные на трансляционные терапевтические исследования. Эти тенденции свидетельствуют о том, что исследования митохондрий в DN перешли от описательной характеристики повреждений митохондрий к более механизмно-ориентированным и интегративным исследованиям.

Заметное расхождение между публикационными данными и видимостью на основе цитирования наблюдалось между странами, регионами и учреждениями, но эту закономерность не следует трактовать просто как контраст между количеством исследований и качеством исследований. Быстрый рост числа публикаций из Китая может быть связан с несколькими контекстуальными факторами, включая растущее национальное бремя диабета и хронической болезни почек, устойчивые инвестиции в биомедицинские исследования, расширение аспирантуры и исследовательских платформ в университетах, а также увеличение использования публичных транскриптомных и экспериментальных наборов данных в нефрологических исследованиях. Эти факторы могли способствовать широкой и быстро расширяющейся исследовательской базе. Однако многие китайские публикации в этой области были относительно недавними, что привело к сокращению окна цитирования и потенциально более низкому среднему числу цитат на статью. В отличие от этого, такие страны, как США, Австралия, Италия и Великобритания, показали более высокую видимость цитирования, несмотря на меньшее количество публикаций, что частично может отражать более давние академические линии в области ДКН, митохондриальной биологии, редокс-биологии и трансляционной нефрологии. Широко цитируемые исследования из этих стран часто ассоциировались с концептуальными или методологически влияющими темами, включая митофагию, динамику митохондрий и вмешательства, направленные на митохондрии. Таким образом, наблюдаемую географическую закономерность лучше понимать как различие в зрелости исследований, позиционировании темы, времени публикации, структуре сотрудничества и распространении знаний, а не как прямое доказательство национального исследовательского превосходства. На институциональном уровне Центральный Южный университет был самым продуктивным и наиболее цитируемым учреждением среди учреждений, показанных в полученном наборе данных, однако его профиль сотрудничества указывает на более национальную сеть, а не на крупный международный центр сотрудничества. Для сравнения, такие учреждения, как Университет Монаш, Гарвардская медицинская школа и Университет Мичигана, показали видимость цитирования по темам, связанным с контролем качества митохондрий, антиоксидантной защитой, направленной на митохондрии и визуализацией динамики митохондрий. Эти результаты свидетельствуют о том, что видимость цитирования институтов и роль сетей в этой области зависят не только от объёма публикаций, но и от того, участвуют ли учреждения в международно связанных, концептуально влиятельных или трансляционно ориентированных исследовательских направлениях. Таким образом, анализ стран и институтов следует интерпретировать как картирование распределения и распространения знаний, а не как ранжирование научного качества.

Анализ журналов и авторов дополнительно показывает, как эта область исследований организована на платформах публикаций и сетях участников. Распределение журнала свидетельствует о том, что митохондриальные исследования в ДН по своей сути являются междисциплинарными и включают нефрологию, окислительную биологию, метаболизм, фармакологию, гибель клеток и наномедицину. Высокий уровень цитирования журналов, ориентированных на рецензии или с высоким импакт-эффектом, может отражать их роль в интеграции концепций и формировании исследовательских повесток, тогда как журналы с большим объёмом публикаций могут служить скорее платформами для сбора экспериментальных и фармакологических данных. Поэтому различия между объёмом публикаций и количеством цитирований на уровне журнала следует интерпретировать в связи с объёмом журнала, типом статьи, аудиторией читателей и зрелостью опубликованных тем. Журналы, такие как Kidney International, Redox Biology, Cell Death & Disease и Free Radical Biology and Medicine, по-видимому, связывают механистические исследования окислительного стресса, дисфункции митохондрий, митофагии и повреждений почек с возникающими трансляционными вопросами. Тем временем «Рубежи фармакологии и антиоксидантов» отражают растущее пересечение митохондриальной биологии, редокс-регуляции и фармакологического вмешательства. На уровне автора продуктивность и видимость цитирования также не совпадали полностью. Авторы с высоким количеством публикаций могут быть активными участниками расширяющейся исследовательской базы, тогда как авторы с меньшим числом, но часто цитируемыми публикациями, могли внести вклад в влиятельные концептуальные рамки, модели заболеваний или исследования, связанные с вмешательствами. Например, Сунь Линь показал высокую продуктивность и видимость цитирования, а Данеш Фархад Р., Гальван Дэниел Л., Шарма Кумар и Купер Марк Э. вошли в число наиболее цитируемых авторов, несмотря на меньшие публикации. Эта закономерность указывает на то, что библиометрические индикаторы на уровне автора формируются сетями сотрудничества, временем публикации, типом статьи и центральной темой. Соответственно, эти показатели следует интерпретировать как показатели видимости и интеллектуальной связи в полученном наборе данных, а не как прямые показатели индивидуального научного качества или клинической значимости.

Анализ ключевых слов и справочных материалов даёт представление о временной эволюции интеллектуальной структуры этой области. Ранние отсылки к разрыву были в основном связаны с окислительным стрессом, митохондриально реактивными видами кислорода, нарушением функции митохондрий и метаболическим стрессом, что указывает на то, что ранняя библиометрическая видимость в основном была связана с окислительными и метаболическими повреждениями диабетических^{почек 8,27}. Последующие ссылки и кластеры ключевых слов постепенно сместились в сторону контроля качества митохондрий, включая аутофагию, митофагию, биогенез митохондрий и регуляторные пути, участвующие в поддержании митохондриального^{гомеостаза 9,28,29}. В последнее время ссылки на взрывы и кластеры социтирования всё чаще включали регулируемую клеточную смерть, взаимодействия органелл, связанные с интервенциями темы, а также методы причинного вывода или омикс-ориентированных подходов, с представительными темами, включая ферроптоз, инфламмасому NLRP3, MAMs, ингибиторы SGLT2, MitoQ и менделевские рандомизированные^{подходы} 30,31,32,33,34 ^,35,36,37. Недавние механистические и интервенционные исследования также приводят примеры, соответствующие этим активным темам, включая метформин-опосредованную регуляцию митофагии и ферроптоза по оси HIF-1α/MIOX, ингибирование P110-зависимого митохондриального деления Drp1 и регуляцию митофагии, связанной с PINK1/Parkin, с помощью формулы Baoshentongluo или дапаглифлозина 38,39,40,41 . Этот сдвиг свидетельствует о том, что область перешла от описания повреждения митохондрий к изучению сетей контроля качества митохондрий, регулируемых путей клеточной гибели, взаимодействия органелл, тем, связанных с вмешательствами, а также причинно-следственных или омикс-ориентированных подходов. Эти закономерности свидетельствуют о том, что ферроптоз, инфламмасома NLRP3, MAM, ингибиторы SGLT2, MitoQ и подходы, связанные с менделевской рандомизацией, становятся всё более заметными темами в найденной литературе.

Однако интерпретация алгоритмически сгенерированных меток кластера ключевых слов требует осторожности. Ярлыки, такие как скелетная мышца и сердечно-сосудистые заболевания, по-видимому, отражали периферические или системные термины, связанные с диабетом, или более широкие контексты, связанные с сопутствующими заболеваниями, а не основные специфические для диабетической нефропатии митохондриальные механизмы. Поэтому эти периферические метки не рассматривались как основные новые горячие точки в данном исследовании. Вместо этого интерпретация горячих точек основывалась преимущественно на согласованных данных из частоты ключевых слов, взрывных терминов, активности временной шкалы и паттернов совместного цитирования. Соответственно, механистические термины, такие как ферроптоз, активация инфламасомы NLRP3 и MAM, рассматриваются как новые исследовательские направления, определяемые по ключевым словам и социтированию, а не как отдельный мини-обзор. Будущие исследования должны определить, соответствуют ли эти темы с высокой библиометрической видимостью воспроизводимым биологическим механизмам у человеческого ДКВ посредством экспериментальной валидации в клинических образцах, одноклеточного анализа, пространственной транскриптомики и проспективных трансляционных исследований. Вычислительно идентифицированные мишени, такие как дисфункция митохондрий и воспаление, связанное с старением, также требуют функциональной валидации перед интерпретацией как терапевтические^{цели 42}. Учитывая, что данное исследование использует устоявшуюся библиометрическую структуру, его вклад следует рассматривать прежде всего как обновлённый, тематически ориентированный синтез митохондриальных исследований в DN, а не как методологическое новшество.

Эти результаты также указывают на несколько приоритетов для будущих исследований. Во-первых, хотя митофагия, динамика митохондрий, ферроптоз, MAMs и активация инфламмасом становятся всё более заметными в литературе, данные по почечным тканям диабета человека остаются ограниченными. Многие современные механистические или вычислительные примеры по-прежнему в основном основаны на экспериментальных моделях или биоинформатических анализах, включая исследования, связанные с митофагией и ферроптозом, зависимым от Drp1 митохондриального деления, митофагией, опосредованной PINK1/Parkin, и связанной с HDAC9 митохондриальной^{дисфункцией} 38,39,40,41,42 . Поэтому эти результаты требуют дальнейшей проверки в человеческих образцах и в контекстах, специфичных для типа почечных клеток. Во-вторых, интервенции, направленные на митохондрии, и подходы, связанные с метаболизмом, включая MitoQ, ингибиторы SGLT2, антиоксиданты и стратегии, направленные на органеллы или направленные на пути, требуют более строгой трансляционной оценки, особенно в отношении биодоступности, эффективности таргетинга почек, долгосрочной безопасности и клинической^{эффективности} 30,31,32,33,34,35^{, 36,37}. Будущие исследования, интегрирующие ткани почек у человека с диабетом, одноклеточные или пространственные технологии, мультиомедийный анализ и перспективные трансляционные проекты, могут помочь определить, какие пути, связанные с митохондриями, воспроизводимы и клинически значимы при диабетической нефропатии.

Следует учитывать несколько ограничений. Во-первых, все записи были извлечены из WoSCC. Хотя эта база данных предоставляет стандартизированные метаданные цитирования и широко используется в библиометрических исследованиях, её избирательное покрытие могло исключать публикации, индексированные только в других базах данных, региональных журналах, неанглоязычных источниках или недавно обновлённых записях. Хотя термины, полученные из MeSH, и ручной скрининг использовались для улучшения стратегии поиска, неполный поиск релевантных исследований невозможно полностью избежать. Во-вторых, показатели на основе цитирования в этом исследовании были нескорректированными описательными показателями. Количество цитирований может зависеть от возраста публикации, окна цитирования, видимости журнала, типа статьи, охватов базы данных, самоцитирования и специальных практик цитирования. Поэтому публикации, часто цитируемые, следует интерпретировать как обладающие большей видимостью цитирования или более широким распространением знаний в полученном наборе данных, а не как прямое свидетельство высокого качества исследований, оригинальности, методологической строгости или клинической значимости. Кроме того, подсчёты Times Cited на уровне набора данных WoSCC, представленные на рисунке 1, представляют собой статический снимок на момент извлечения данных, 30 апреля 2026 года; Количество цитирований динамично и может отличаться, если тот же анализ будет проведен позже. Что ещё важнее, кривая вверх цитирования на рисунке 1 зависит от возраста публикации, накопленного времени экспозиции и неравномерных окон цитирования среди включённых записей. Поэтому эту тенденцию не следует интерпретировать как прямое ежегодное увеличение воздействия исследований, научного качества, методологической строгости или клинической значимости. Соответственно, результаты, связанные с цитированием, следует интерпретировать как ретроспективный снимок, а не как фиксированные абсолютные значения. В-третьих, анализ по ключевым словам и сетям чувствителен к обработке данных и настройкам параметров. Хотя синонимные термины и аббревиатуры были вручную гармонизированы, нестандартизированные авторские ключевые слова и алгоритмически сгенерированные кластерные метки всё равно могут создавать неоднозначность. Кроме того, алгоритмы выбора и обрезки порогов, включая критерий g-индекса, обрезку Pathfinder и пороги VOSviewer, могут уменьшать слабые или периферийные связи и влиять на кажущуюся структуру кластеризации, связность узлов и паттерны сотрудничества. В частности, относительно высокое модульное значение Q — 0,867 — и взвешенное среднее значение силуэта 0,9587 — в сети эталонных социтирований могут частично отражать влияние обрезки Pathfinder; Поэтому соответствующие кластеры в основном использовались для определения тематических концентраций и не должны интерпретироваться как доказательство полной независимости тем исследований. Таким образом, сгенерированные сети следует рассматривать как аналитические упрощения полученного набора данных, а не как полные представления всех отношений в поле. Наконец, временное окно с 2016 по 2025 год выделяет последние события, но может недооценивать более ранние фундаментальные исследования и не полностью охватывать новые публикации, индексированные после даты поиска. Будущие библиометрические исследования, включающие несколько баз данных, более широкое охват языков и типов документов, обновлённые даты поиска и анализ чувствительности параметров сети, могут дать более полное представление о данной области.

За последнее десятилетие митохондриальные исследования в ДН эволюционировали от описательного изучения окислительного стресса в сложное многомерное поле, охватывающее механизмы контроля качества, метаболическую адаптацию и методологии причинно-следственных выводов. Хотя Китай лидировал по общему объёму публикаций, видимость цитирования варьировалась в разных странах, учреждениях и исследовательских темах. Появление ферроптоза, MAM, менделевской рандомизации и мультиомических подходов указывает на активные направления исследований в полученном наборе данных. Эти библиометрические закономерности свидетельствуют о том, что будущие экспериментальные и клинические исследования могут дополнительно прояснить, какие пути, связанные с митохондриями, воспроизводимы в определённых типах почечных клеток, стадиях заболевания и терапевтических контекстах.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье

Имя	Компания	Каталожный номер	Комментарии
Web of Science Core Collection	Clarivate	https://www.webofscience.com/	Not applicable
VOSviewer	Leiden University	https://www.vosviewer.com/	1.6.19
CiteSpace	Drexel University	https://citespace.podia.com/	6.4.R1
Scimago Graphica	Scimago Laboratory	https://www.scimagographica.org/	1.0.25
WPS Excel	Kingsoft Corporation	https://www.wps.com/	2023
GraphPad Prism	GraphPad Software	https://www.graphpad.com/	10.1
Journal Citation Reports	Clarivate	https://jcr.clarivate.com/	Not applicable
Medical Subject Headings database	National Library of Medicine	https://www.ncbi.nlm.nih.gov/mesh/	Not applicable