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首页 > 文献资料

  • 文献计量学视角的中医药文献信息化研究现状探讨

    作者:韩雅丽;付先军;张丰聪;李学博;王振国

    目的:揭示中医药文献信息化的研究现状,探讨此领域研究热点、存在问题及发展趋势,为今后的研究提供数据基础和科学依据.方法:以中国知网(CNKI)期刊数据库作为检索来源,检索2005-2014年间相关学术论文,通过文献计量学等方法,从论文量年度变化、基金资助、载文期刊、研究机构、研究人员和研究内容6个方面进行分析.结果:此领域研究越来越受到学者关注,获基金支持力度大、层次高,主要的刊载期刊有中华中医药杂志、世界科学技术-中医药现代化、中国中医药信息杂志等,主要研究机构有北京中医药大学、中国中医科学院、山东中医药大学、南京中医药大学、广州中医药大学等.近十年研究者主要围绕数据挖掘、中医证候、用药规律、文献研究等问题进行研究.结论:学术论文量总体呈增长趋势,科研力量地区分布不均衡.古籍文献研究基础薄弱、方法和技术尚不成熟;文献信息资源的评价和服务研究还处于起步阶段,是值得深入研究的新领域;学科交叉领域的方法学探索及评价研究对中医药文献信息化的发展完善是极有意义的.

  • 基于关联网络的非相关文献知识发现技术挖掘海洋中药用药经验模式

    作者:付先军;王振国;李学博;王长云

    海洋中药用药经验模式,是我国几千年来不同时期的名医名家,应用海洋中药的心得体会和经验的提炼和总结。挖掘这些经验模式对指导海洋中药的临床应用和新药开发都具有重要的意义。但是这些经验多散见于海量古籍文献中,难以直接利用。本文以文献为研究对象,采用古籍文献的整理技术、文本数据挖掘的方法和基于非相关文献知识发现的关联网络构建技术,结合专家评价法,通过挖掘海洋中药几千年发展过程中积累的临床用药经验,构建海洋中药用药经验模式,为海洋中药的临床应用和进一步研发提供数据基础和科学依据。

  • 基于Web of Science的外来药物辣木叶文献计量可视化

    作者:费文婷;王林元;王淳;王子晨;张建军;熊平

    通过检索Web of Science(WoS)数据库近20年来外来药物辣木叶的相关英文文献,运用文献计量学的方法对其进行数据统计分析,并采用Citespace(4.5R1)软件对文献进行可视化分析处理,总结其发表文献量年度变化趋势、期刊载文量及引文量、高频关键词、文献作者、研究机构影响力、全球研究热点分布及发展趋势等.在此基础上对辣木叶的药用功效进行简要概括与总结,以国际化的视角阐明全球辣木叶的研究进展情况及研究趋势,进一步研究其保健、药用价值.充分利用世界天然药物的研究成果,发挥中医药的优良传统将外来药物引入中药,为辣木叶的深入研究与开发提供更广阔的思路及科学依据,为外来药物辣木叶"中药化"提供文献研究基础,促进中医药的发展,推动中医药的国际化进程.

  • 基于文献计量学的外来药物阿萨伊外文文献研究分析

    作者:王子晨;王林元;费文婷;朱映黎;瞿研;王淳;张建军

    目的:分析近12年南美天然药物阿萨伊相关研究概况,挖掘文献信息.方法:以We b o f S c i e n c e (WoS)核心合集(SCI)数据库作为文献来源,应用文献计量学方法对有关文献进行数据分析,使用CiteSpace (4.5.R1)软件对有关内容进行可视化分析处理.结果:共有203篇文献纳入分析,其发文量成递增趋势;且受各类基金资助的期刊文献112篇,其中CNPq基金资助的多.载文以及引用多的杂志是《Journal of Agricultural and Food Chemistry》.有246家机构从事相关研究,发文量多的是Fed Univ Para机构,共有文章32篇,第一作者总数12篇,阿萨伊研究的热点地区主要分布在北美洲、南美洲以及欧洲等地.我国研究甚少,主要内容集中在化学成分以及降脂、保肝作用.本药物研究的领军人物是Schauss A G,通过高频关键词网络分析,其内容主要集中在食品、化学成分以及天然药物研究.结论:阿萨伊逐渐成为了研究热点,研究的主体机构与核心作者群已初步形成.

  • 应用关联规则挖掘构建人小脑发育的基因表达关联网络

    作者:彭斌;杨忠;李辉智;易东

    目的 构建小脑发育过程中基因之间的表达调控关联网络.方法 应用关联规则(Association Rules)挖掘技术和GO(Gene Ontology)数据库对人胎儿小脑发育的基因芯片数据进行分析处理.结果 根据胎儿6个不同发育时间段的基因芯片数据从10080个基因(或EST片段)中筛选出110个表达变异较大的基因作为输入,得到形如LHS→RHS的关联规则5000多条;从中选择10个功能已知且在关联规则中出现频率较高的基因作为构建关联网络的基因.根据包含这10个基因的关联规则,构建出两张基因表达关联网络图.结论 利用关联规则挖掘技术构建的小脑发育基因表达关联网络在一定程度上能够描述小脑发育过程中基因之间的关联关系.

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