基于SCIE的抗体研究文献计量分析Word文件下载.docx
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文献计量分析;
聚类分析;
共词分析
ALiteratureAnalysisinInternationalMonoclonalAntibodyResearch
LiHaicun,WangMin,XuPeiyang
Inistituteofmedicalinformation,PekingUnionmedicalcollege,100020
Abstract:
Objective:
Theaimofthestudyistocomparethecontributionofdifferentworldregionsandinstitutesinmonoclonalantibodyresearchproductivity,anddiscoverthemainsubjectsandhottopicsinmonoclonalantibodyfield.Methods:
Thearticlesonmonoclonalantibodyweresearchedinwebofsciencedatabase（SCIE）,basedonbibliometricmethod,variousfieldslikepublicationyear,countryofpublications,journalsandinstituteswereanalyzedexhaustively;
Adetailedanalysisonthemainsubjectsandtopicswereanalyzedbyusingco-wordanalysis,clusteranalysisandvisualizationanalysis.Results:
TheresearchersinUSApublishedalargenumberofhighqualitypapers,anduniversitiesplayanimportantroleinthisfield.Conclusion:
thedevelopedcountriesespeciallyUSAplayadominantroleinthisfield.Chinahasmadeagreatprogressinrecenttenyears,butstilllaggedbehindthedevelopedcountries.
Keywords:
monoclonalantibody;
informationvisualization;
bibliometrics;
clusteranalysis;
co-wordanalysis
《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020）》将提高自主创新能力作为国家长期战略，并把生物技术作为未来重点发展的前沿技术[1]。
《国家“十一五”科学技术发展规划》选择生物和医药技术等领域作为超前部署的重点，计划实施疫苗与抗体工程等重大项目[2]。
国家在抗体药物领域投入巨大，而抗体药物等生物医药产品具有研发周期长、高投入、高技术、竞争激烈、高风险、潜在的法律责任大等特点[3]，因此把握单克隆抗体的主要研究领域、主要技术和发展趋势等对我国单克隆抗体领域的科研发展十分重要。
本文单克隆抗体研究文献分析主要包括两大部分：
一是采用基于数量统计的文献计量学方法，对WebofScience（SCIE）收录的单克隆抗体论文的时间、国家、机构、期刊进行分析，了解单克隆抗体研究的时间、期刊、国家和机构分布；
二是综合运用共词分析、聚类分析和可视化分析方法，对单克隆抗体研究有关的论文开展主题分析，并对结果进行可视化展示，更加准确、直观地揭示单克隆抗体研究的主要领域、研究热点等。
1.资料来源和方法
1.1资料来源
本文主要采用ThomsonReuters科技信息集团ISIWebofScience数据库作为检索对象（即SCIE收录文献），检索时间范围是1999-2008年，数据库更新时间截止到2009年11月22日。
1.2方法
首先在PubMed、Embase数据库中对单克隆抗体进行预检索，抽取题名、关键词和摘要中抽取的相关主题概念，同时参考这两个数据库中与单克隆抗体有关的主题词，从而确定单克隆抗体的检索策略（详见附录）。
在WebofScience（SCIE）数据库中，采用一般检索方式，将制定的检索策略在题名/主题中进行检索，出版时间限定为1999-2008年，文献类型限定为Article和Review，检索结果为50357篇（检索时间为2009-11-22）。
采用基于数量统计的文献计量分析方法，利用ThomsonDataAnalysis（以下简称TDA）[4]。
对单克隆研究论文的时间分布、国别分布、机构分布、期刊分布进行分析。
在文献分析中，数据分析的准确性是影响分析的一个重要因素，由于数据地址字段不规范，因此在开展数据分析前，首先利用TDA清洗功能，对地址中的国家、机构等字段进行规范。
此外，本文的国家和机构分布仅对第一作者所在的国家、机构进行分析。
2.统计与分析
2.1单克隆抗体研究文献的时间趋势
1999-2008年10年间，WebofScience数据库共收录单克隆抗体文献50357篇。
前期文献调研显示，单克隆抗体的研究于上世纪90年代中期达到高峰[5]。
对1999-2008年国际单克隆抗体研究文献分析显示（见图1），1999-2008年每年文献量变化不大，未出现增长现象，甚至在2001-2006年出现文献回落现象。
中国单克隆抗体文献量从1999年的51篇增长到2008年的273篇，增长速度较快，但总量亟待提高，2008年中国的单克隆抗体研究的文献量不足全球的5%。
图11999-2008年WebofScience数据库收录的单克隆抗体文献时间分布
2.2单克隆抗体研究文献的国家/地区分布与合作
对国际单克隆抗体研究发表文献所在的国家/地区进行分析显示（见表1），美国发文量高居首位，10年共发表17520篇，占全部文献量的34.79%，其次分别为日本、德国、英国、法国、意大利、荷兰、加拿大和中国等，但各国均未超过全部文献量的10%，其中中国发文量为1205篇，占全部文献量的2.39%。
美国发表的17520篇单克隆抗体研究文献的总被引频次为482396，占全部文献被引频次的46.43%，遥遥领先于其他国家，其篇均被引也高达27.53次/篇。
在总被引频次排名前10的国家中，英国、荷兰、德国和法国等国的篇均被引频次也较高。
中国的篇均被引频次较低，为4.85次/篇，远低于全球文献篇均被引频次，说明中国的单克隆抗体研究水平有待进一步提高。
利用TDA软件，采用国家-国家共现分析方法，对发表单克隆抗体论文的前40个国家（发文量大于100篇，文献量占总文献量的96.85%）进行分析，生成国际单克隆抗体研究国家合作网络图谱（见图2）。
美国是单克隆抗体研究的核心主体，英国、荷兰、德国、加拿大等发达国家与其开展科研合作较多，发展中国家巴西、墨西哥与美国的科研合作也很紧密。
表11999-2008年WebofScience数据库收录的单克隆抗体文献发文量前10个国家
序号
国家
文献量
所占比例（%）
被引次数
篇均被引次数
1
USA
17520
34.79
482396
27.53
2
Japan
4887
9.70
63063
12.90
3
Germany
3735
7.42
72319
19.36
4
UK
3316
6.58
89886
27.11
5
France
2413
4.79
47540
19.70
6
Italy
2135
4.24
38469
18.02
7
Netherlands
1527
3.03
35537
23.27
8
Canada
1471
2.92
28223
19.19
9
China
1205
2.39
5839
4.85
10
Australia
1138
2.26
20673
18.17
图21999-2008年WebofScience数据库收录的单克隆抗体文献的国家/地区合作网络
2.3单克隆抗体研究文献的机构分布
对国际单克隆抗体研究发表文献所在的机构进行分析显示（见表2），发文量前10的机构中，有8个分布在美国，显示出美国在单克隆抗体研究方面的雄厚实力。
值得注意的是进入前10名的机构中有9个为大学，说明大学是单克隆抗体研究领域开展基础研发的主力军。
表21999-2008年WebofScience数据库收录的单克隆抗体文献机构分布
机构
UnivTexas
758
27188
35.87
HarvardUniv
475
17741
37.35
UCL
420
13168
31.35
NCI
361
13432
37.21
WashingtonUniv
339
12587
37.13
UnivPenn
332
10092
30.40
UnivMunich
309
8726
28.24
MemSloanKetteringCancCtr
271
11193
41.30
UnivCalifLosAngeles
268
13224
49.34
MayoClin&
MayoFdn
254
10591
41.70
2.4单克隆抗体研究的期刊分布
对国际单克隆抗体研究发表文献所在的期刊进行分析显示（见表3），载文量位居前10的期刊共载文6079篇，占总文献量的12.03%，其中免疫类、肿瘤类期刊分别有3种，这与单克隆抗体主要应用于肿瘤治疗是一致的。
这10种期刊影响因子最高的是JOURNALOFCLINICALONCOLOGY，达17.157。
2008版ISI《期刊引证报告》显示，这10种期刊近年来年度被引频次大部分呈稳定上升趋势，期刊的被引半衰期平均为5.69年，表明单克隆抗体研究领域的期刊在近年来保持了比
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