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肠道菌群与中医药:加味人参养荣汤治疗气虚证的图谱分析与临床研究
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更新于2024-07-02
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该论文主要关注的是计算机在中医药领域的研究应用,特别是针对气虚证的治疗。论文通过计算机科学的方法,利用文献计量学手段对近年来与肠道菌群相关的中医药研究进行了深入分析。作者首先采用了VOSviewer和Citespace等软件对WebofScience核心数据库中的相关文献进行梳理,构建了知识图谱,从国家(地区)、机构、作者和关键词等多个角度揭示了当前中医药研究的热点和趋势。 在知识图谱分析部分,论文展示了检索结果的时间分布,表明肠道菌群在中医药领域研究中的重要性逐年增加。通过对合作网络的分析,如国家合作、机构合作和作者合作,揭示了跨地域、机构间的合作模式和研究团队的构成。同时,研究趋势和热点分析有助于识别未来可能的研究方向。 在临床研究方面,论文选取了气虚证患者和健康志愿者作为研究对象,对比了加味人参养荣汤的治疗效果。受试者接受8周的治疗后,作者通过收集和分析粪便样本,运用高通量测序技术,探讨了肠道菌群在气虚证患者中的特性和变化,以及加味人参养荣汤如何影响这些菌群,从而可能影响补气疗效。 在临床评价上,作者使用了标准化的量表来评估气虚证的症状改善情况,以及对患者的整体健康状况的影响。此外,还对治疗过程中的安全性进行了观察,确保了研究的严谨性。 论文最后总结了研究成果,提出加味人参养荣汤可能通过调节肠道菌群来改善气虚证,并指出这些发现对于理解和优化中医药治疗策略具有重要意义。整篇论文结合了计算机分析与临床实践,为中医药领域特别是气虚证的肠道菌群研究提供了新的视角和实证依据。
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基于肠道菌群探索加味人参养荣汤治疗气虚证的知识图谱及临床研究
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第一部分 知识图谱分析
1 资料与方法
1.1 数据来源
本研究的文献数据来源为 Web of Science 核心数据集,检索时间
设置为 1900 年-2020 年 2 月 21 日,未限定语言和文献类型,以“肠
道菌群”和“中医药”为关键词,采用 Mesh 主题词与自由词相结合
的方式尽可能全面准确地获取文献资料。凡是重复的、信息不全的及
与研究主题不相符的文献都将被剔除本研究。
1.2 分析工具
首先,对检索结果进行人工筛查,并 将去重后符合条件的文献题
录导出。其次,通过 Origin 软件分析相关学术论文的年度发文趋势。
最后,基于 VOSviewer(version 1.6.14)和 CiteSpace 软件(version
5.6.R3)分析中医药领域肠道菌群相关研究的科学知识图谱。
VOSviewer ( http://www.vosviewer.com/ )是由莱顿大学尼
斯·杨·凡·艾克和卢多·瓦特曼共同研发的用于构建和可视化文献
计量网络的工具。该软件可视化能力强,借助颜色、大小等因素揭示
科学文献间知识流动与转移,反映科学文献之间的相似性、亲密性和
引证关系,且具有适合分析大样本数据的优势,但劣势是不能直接提
取关系数据矩阵,只能对知识单元进行聚类
[23]
。
CiteSpace 是陈超美教授开发的基于 Java 平台的文献计量分析软
件,也常被用于知识图谱可视化分析
[23, 24]
。其 主要用于辅助分析某科
学领域的知识拐点、研究热点、演化路径、知识结构和研究新趋势等
[25]
。相较于其他工具,CiteSpace 更侧重于同时识别共现网络的时间、
频率和中心性
[26]
。该软件支持几种类型的文献计量学研究,如关键词
共现分析、作者合作网络分析、作者共被引分析、文献共被引分析、
文献耦合分析以及文本和地理空间可视化等
[27]
。
2 结果
2.1 检索结果
基于拟定的检索策略,笔者最终纳入文献 273 篇。根据首篇文献
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湖北中医药大学 2020 届硕士学位论文
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的发表年份,纳入文献的时间跨度进一步限定为 1998-2020 年。相关
文献年度发文趋势见图 1-1。
图 1-1 发文量年度趋势图
2.2 国家(地区)合作网络分析
借助 VOSviewer 绘制的国家(地区)合作网络见图 1-2,出版物
数量排名前 11 位的国家(地区)如表 1-1 所示。结合图表结果,笔
者发现中国节点的发文量、中心性和总连接强度均高于其他节点,说
明中国在该领域研究影响力最大,处于该研究领域的中心地位。美国
的发文量次之,也具有较高的中心性(0.15),并偏向于与中国合作。
其余,中心性大于 0.1 的国家有德国(0.15)、英国(0.14)、法国(0.14)
和荷兰(0.14),且欧洲国家间合作较多。而日本、韩国和中国台湾
虽然发文量居前,但是中心性和总连接强度较低,提示其国际合作较
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基于肠道菌群探索加味人参养荣汤治疗气虚证的知识图谱及临床研究
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缺乏。
图 1-2 中医药领域肠道菌群相关研究的国家(地区)合作网络
表 1-1 发文量前 11 位的国家(地区)
序号
国家/地区
发文量
中心性
总连接强度
1
中国
245
0.63
28
2
美国
27
0.15
24
3
日本
7
0
2
4
韩国
7
0
0
5
中国台湾
6
0
4
6
法国
3
0.14
3
7
英国
3
0.14
3
8
印度
3
0
1
9
马来西亚
2
0
1
10
德国
2
0.15
1
11
荷兰
2
0.14
2
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2.3 机构合作网络分析
借助 VOSviewer 软件可视化机构间的合作网络(图 1-3)。网络
的每一个节点代表某一机构,节点的大小映射该机构的出版物数量,
节点间的连线则表示两机构间存在合作关系。发文量大于 10 篇的机
构共有 9 所(表 1-2)。结合图表可以看出,南京中医药大学、上海中
医药大学和上海交通大学处于网络的中心位置,与其他机构联系相对
较多,且出版物数量居前,提示这些机构的研究成果具有重要的学术
地位。此外,中介中心度≥0.1 的机构依次为上海交通大学、北京中
医药大学、上海中医药大学和中国科学院,表明这 4 个机构在该领域
合作研究中占据显著优势。另外,机构合作网络主要由国内高校、医
院和科研机构组成。国外科研院所多处于网络的边缘地带,尚没有与
国内高校和科研机构形成紧密的合作。
表 1-2 发文量大于 10 的机构
序号
机构
发文量
总连接强度
中心性
1
南京中医药大学
21
10
0.05
2
上海中医药大学
20
15
0.1
3
上海交通大学
19
13
0.19
4
中国科学院
16
12
0.1
5
中国中医科学院
16
14
0.09
6
北京中医药大学
14
12
0.17
7
沈阳药科大学
14
6
0.06
8
成都中医药大学
12
6
0.03
9
中国药科大学
11
6
0.08
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