Kanserde Tek Hücre Dizilemenin Küresel ve Güncel Araştırma Eğilimleri: Bibliyometrik ve Görselleştirme Çalışması

Çalışmamız, kanser alanındaki tek hücreli dizilemedeki gelişimsel eğilimleri incelemektedir. Sonuçlar, araştırmacılara, klinisyenlere ve politika yapıcılara mevcut bilgi durumu ve bu alandaki anlayış hakkında derinlemesine bir genel bakış sağlar. Bibliyometrik analizimiz, Çin ve ABD'nin kanser araştırmalarında önde gelen tek hücre dizilimini gösteriyor. İntraptümöral heterojenlik, klon evrimi ve ilaç dağıtım sistemleri gibi ortaya çıkan terimler gelecekteki araştırma yönlerini önermektedir.

Çalışmamız, araştırmacılar ve politika yapıcılar için eyleme geçirilebilir içgörüler sağlamak için mevcut araştırma ortamını değerlendirmeyi, önemli araştırma sıcak noktalarını belirlemeyi ve ortaya çıkan eğilimleri aydınlatmayı amaçlamaktadır.

[Ekran Okuyucusu] Başlamak için, web sitelerinden Web of Science Core Collection veritabanına erişin. İlgili literatürü belirlemek için tek hücreli dizileme ve kanser gibi hedeflenen anahtar kelimeleri kullanarak bir arama stratejisi oluşturun. Ardından, sonuçları arayın. 1 Ocak 2010'dan 31 Aralık 2023'e kadar olan yayın dönemini seçerek arama parametrelerini ayarlayın. Dil olarak İngilizce'yi seçin ve belge türleri olarak Makale ve İnceleme'yi seçin. Derlenen verileri daha sonraki bibliyometrik analiz için düz metin dosyaları olarak kaydedin ve seçilen yayınları Tam Kayıt ve Alıntılanan Referanslar formatında derleyin. Şimdi, R'deki bibliyometrik paketten Biblioshiny arayüzünü başlatın. Düz metin dosyalarını içe aktarın ve veri kümesini analiz için R veri biçiminde dışa aktarın. Yıllık yayın sayısını göstermek için bir çubuk grafiği oluşturun ve zaman içindeki alıntı sayılarını göstermek için bir çizgi grafiği kaplayın. Web of Science Core Collection veritabanındaki Sonuçları Analiz Et özelliğini kullanarak İlişkilendirmeler bölümünden kurumsal verileri ayıklayın. Kurumsal yayın sayılarını görselleştiren yatay bir çubuk grafik oluşturmak için R'deki ggplot2 paketini kullanın. VOSviewer'ı kullanarak, ana menüden Oluştur'u seçerek ve Bibliyografik verilere dayalı bir harita oluştur'u seçerek ortak yazarlık analizi yapın. Düz metin dosyalarını içe aktarın ve analiz türünü Ortak Yazarlık olarak ayarlayın. Tam sayım'ı seçin ve analiz birimi olarak Kuruluşlar'ı seçin. Görselleştirmeyi oluşturmak için Son'a tıklayın. Yayınlanan toplam makale sayısına göre yazarları belirlemek ve sıralamak için Web of Science Core Collection veritabanındaki Araştırmacı Profilleri bölümüne erişin. Yayın sayısına göre en iyi yazarları görselleştiren yatay bir çubuk grafik oluşturmak için R'deki ggplot2 paketini kullanın. Şimdi, Web of Science Core Collection verilerini kullanarak ilk 10 yazar için ülke, bağlı kurum ve H indeksi dahil olmak üzere ayrıntılı ölçümleri alın. Yazar işbirliği ağları için VOSviewer'ı başlatın ve Oluştur düğmesini ve ardından Bibliyografik verilere dayalı bir harita oluştur'u seçin. Bibliyografik veritabanı dosyalarından veri oku'yu seçerek ilgili düz metin dosyalarını içe aktarın. Analiz türünü VOSviewer'da Ortak Yazarlık olarak ayarlayın. Tam sayım yöntemini kullanın ve analiz birimi olarak Yazarlar'ı seçin. Bir kaplama görselleştirmesi oluşturmak için Bitir'e tıklayın. Tanımlanan yayın kaynakları için dergi metriklerini hesaplamak için R'deki hindex işlevini kullanın. Bilgi akışı analizi için CiteSpace'i açın ve Veri menüsüne gidin. Bilgi akışı analizi için veri kümesini içeri aktarmak üzere WOS'u seçin. CiteSpace ile 0 z-score parametresi ile harita yapılandırması için Overlay Maps ve JCR Journals Maps seçeneklerini seçin ve arka plan rengini ayarlayın. CiteSpace'i açın, Veri menüsüne gidin ve ortak alıntı referans analizine başlamak için verileri seçin. Düğüm türünü Başvuru olarak ayarlayın. Yol Bulucu'yu etkinleştirdikten ve dilimlenmiş ağ özelliklerini budadıktan sonra analizi yürütün. Yüksek etkili referansları belirlemek için CiteSpace'te Seri Çekim seçeneğini belirleyin ve gama parametresini 0 ile 1 arasında bir aralığa ayarlayın. Anahtar kelimelerin bir arada bulunması için, bibliyometrik paketi kullanarak R'de anahtar kelime sıklık analizi yapın. Analiz alanını Yazarın anahtar sözcükleri olarak ayarlayın ve çıktıyı ilk 20 anahtar kelimeyle sınırlayın. Anahtar kelime patlaması analizi için, patlama etkinken CiteSpace'i kullanın. Gama parametresini 0 ila 1 olarak ayarlayın. Ardından, VOSviewer'ı açın ve Oluştur'u seçin, ardından Bibliyografik verilere dayalı bir harita oluştur'u seçin. Bibliyografik veritabanı dosyalarından veri oku seçeneğini kullanın ve düz metin dosyalarını içe aktarın. Analiz türünü Birlikte Oluşum olarak ayarlayın, Tam sayım yöntemini kullanın ve analiz birimi olarak Yazar anahtar sözcükleri'ni seçin. En az 40 anahtar kelime oluşumu eşiği uygulayın ve birlikte oluşum ağını oluşturmak için Bitir'e tıklayın. Kanser araştırmalarında tek hücre dizilemeye ilişkin yıllık yayın sayısı, 2016 ve 2014'de kayda değer atıf zirveleri ile 2020'dan sonra keskin bir artış gösterdi. Çin ve Amerika Birleşik Devletleri en çok katkıda bulunanlar olarak ortaya çıktı ve Çin, yayın çıktısında en hızlı büyümeyi sergiledi. Harvard Üniversitesi, yayın sayısı açısından önde gelen kurum olarak tanımlanırken, onu birkaç büyük Çin üniversitesi izledi. Frontiers in Immunology en fazla sayıda makale yayınlarken, Cell ve Nature gibi dergiler en çok atıf alan dergi oldu. Macosko ve ark. ve Tirosh ve ark. en güçlü alıntı patlamalarına sahipti, bu da teknik ve analizde büyük atılımları gösteriyor. Akciğer adenokarsinomu ve kanserle ilişkili fibroblastlar gibi yeni ortaya çıkan eğilimlerin son zamanlarda öne çıkmasıyla birlikte immün mikroçevre en sık kullanılan anahtar kelimeydi. Tümör evrimi en uzun atıf patlama süresini gösterdi.