“一带一路”背景下国内外藏药发展现状

目的：探讨“一带一路”背景下国内外藏药的发展现状。方法：利用CiteSpace软件对中国知网（CNKI）和Web of Science核心合集自2014年收录的藏药相关文献进行关键词聚类,总结国内各类研究热点,比较国内外研究关注点及方法的异同。结果：藏药研究年发文量较为稳定,中英文文献发文量最多的研究机构分别是是青海省藏医院、印度科学和工业研究理事会,中英文文献的高频关键词有单味藏药、药理学、治疗应用等。结论：国外藏药研究主要聚焦药理学和治疗应用两个领域,国内藏药研究聚焦分离和提纯、遗传学、药理学、药物作用和治疗应用5个领域,国内外关于藏药的研究各有侧重,在知识和应用层面能够相互补充。     

基于SPO语义网络的核心主题识别与演化趋势分析方法

目的：应用自然语言处理技术和深层语义信息进行核心主题识别及演化趋势分析，帮助科研人员了解领域研究现状、跟踪领域研究热点、把握领域发展规律，进而推动学科领域的发展。方法：提出基于SPO语义网络的核心主题识别及演化趋势分析方法，首先抽取科技论文数据中的SPO结构，然后分阶段构建SPO语义网络，最后利用节点度和边权重等社会网络分析指标对领域核心主题及其演化趋势进行研究和探索。结果：选择基因编辑领域进行实证分析，识别出该领域的7个核心研究主题，并探究各主题内容及受关注程度的发展变化情况。结论：基于SPO语义网络的核心主题识别及演化趋势分析方法具有可行性和可靠性，可以为学科领域科研活动的展开提供重要决策支持。     

基于“成分-靶点-通路”的余甘子网络药理学研究

目的：运用网络药理学方法,研究余甘子的有效成分和作用机制。方法：从中药系统药理学数据库和分析平台检索余甘子的生物活性成分、作用靶点和相关疾病,利用STRING数据库研究靶点间的相互作用关系,利用DAVID数据库分析GO和KEGG,利用Cytoscape及Hiplot软件建立“化合物-靶点”网络、蛋白质相互作用网络（PPI）、“化合物-靶点-疾病-通路”网络进行基因本体（GO）和KEGG富集分析。结果：筛选得到12个有效生物活性成分、59个靶点、107种疾病和113条通路,基因功能分析得到生物学过程（BP）相关通路479条、细胞成分（CC）相关通路44条、分子功能（MF）相关通路78条。结论：余甘子通过广泛作用于多条细胞代谢通路,调节细胞增殖、分化、凋亡的过程,发挥抗炎、抗癌活性作用。网络药理学研究有助于揭示余甘子多成分作用的协同机制。     

2015—2019年国际医学信息学计量研究

目的:通过对WOS数据库中医学信息学领域的文献进行多角度分析,以识别该领域的研究前沿和研究热点,以期望对医学信息学领域提供理论帮助。方法:采用文献计量学方法对2015-2019年国际医学信息学主题领域进行分析,分析内容包括年度发文量、研究领域、发文国家、重要发文机构研究热点。使用CITESPACE进行可视化呈现,对高频关键词进行聚类分析。结果和结论:基于2015-2019年WOS数据库中医学信息主题领域18 103篇文献,发现文献量持续增长,美国在该领域具有很强的主导地位。研究总结医学信息主题领域十大研究热点和排名前25具有高强度变化的关键词。     

引文分析法与内容分析法识别科学技术转化的比较研究

引文分析法是通过提取文献间的引用关系,并描述和分析文献集的引用结构和引用现象的一种方法,现已成为文献计量学领域中最为重要的研究方法之一;内容分析法则是一种在确定研究单元后对文献中的内容特征的性质和规律进行分析与描述的方法。引文分析法难以全面地描述该文献集合,但便于发现文献集合中的特征值;内容分析法的步骤较为繁琐,受人为因素影响较大。在处理引用频次较少的文献集合时,内容分析法相比于引文分析法更为系统和全面。     

基于神经网络的专利技术机会分析——以生物纳米医药为例

目的:本研究以专利数据为基础提出一种基于神经网络的技术机会分析方法。方法:首先，基于深度学习算法学习数据的内容特征，形成抽取关键词模型，基于内容计算关键词间内容相似度特征。其次，基于关键词构建专利技术网络。运用链路预测算法，计算网络的拓扑结构特征，包括：基于局部信息的相似性特征、基于随机游走的相似性特征和基于路径的相似性特征。最后，将3类网络拓扑特征和内容特征输入到反向传播神经网络模型中，预测潜在的技术机会。结果:选择生物纳米医药领域作为实证领域，对生物纳米医药领域专利技术网络中概率得分最大的前10项技术机会进行识别。结论:通过文献回溯法对该结果进行分析评价，通过最新的文献发现学者对这些技术机会的研究成果，但尚未成功申请专利。