目的:分析目前國(guó)內(nèi)藥物重定位領(lǐng)域的主要研究主題和研究主題的演化過(guò)程,從而揭示藥物重定位研究現(xiàn)狀,展現(xiàn)其研究脈絡(luò)。方法:首先使用計(jì)算機(jī)檢索期刊數(shù)據(jù)庫(kù)中藥物重定位領(lǐng)域相關(guān)文獻(xiàn),經(jīng)篩選后最終納入229篇文獻(xiàn)。然后基于混合關(guān)鍵詞策略篩選文獻(xiàn)的主要主題特征詞,并圍繞主要主題特征詞進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)可視化、聚類分析和演化分析。最后對(duì)該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和發(fā)展脈絡(luò)進(jìn)行了梳理與討論。結(jié)果:國(guó)內(nèi)關(guān)于藥物重定位領(lǐng)域的研究按研究方法和數(shù)據(jù)可分為兩個(gè)大類六個(gè)熱點(diǎn),一類是基于試驗(yàn)數(shù)據(jù)的藥物知識(shí)發(fā)現(xiàn),另一類是基于科學(xué)數(shù)據(jù)的藥物知識(shí)挖掘。前者基于臨床試驗(yàn),多以藥物分子和細(xì)胞受體的作用關(guān)系研究為主,通過(guò)建立臨床模型發(fā)現(xiàn)藥物的潛在作用。后者基于計(jì)算機(jī)技術(shù),多以科學(xué)數(shù)據(jù)間的相關(guān)關(guān)系為研究對(duì)象,通過(guò)計(jì)算機(jī)構(gòu)建數(shù)據(jù)模型進(jìn)行藥物知識(shí)發(fā)現(xiàn)。在該領(lǐng)域研究的萌芽期多以中藥知識(shí)發(fā)現(xiàn)為主,發(fā)展期則開始轉(zhuǎn)向抗癌藥物研究,至穩(wěn)定期,研究進(jìn)一步轉(zhuǎn)向更微觀的層面。結(jié)論:總體來(lái)看,國(guó)內(nèi)關(guān)于該領(lǐng)域的研究起步緩慢,但近幾年發(fā)展迅速,相關(guān)研究主要基于計(jì)算機(jī)技術(shù)和臨床試驗(yàn),前者偏向于預(yù)測(cè),而后者偏向于驗(yàn)證。早期研究大多基于已有臨床試驗(yàn)和文獻(xiàn)的數(shù)據(jù)發(fā)掘,多以中藥研究發(fā)現(xiàn)... 

【文章來(lái)源】：山西醫(yī)科大學(xué)山西省

【文章頁(yè)數(shù)】：40 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１研宄文獻(xiàn)篩選流程??對(duì)于中文文獻(xiàn)，首先直接提取文獻(xiàn)題錄中的關(guān)鍵詞字段內(nèi)容

?山西醫(yī)科大學(xué)碩士學(xué)位論文???的連線代表主題特征詞之間具有共現(xiàn)關(guān)系，節(jié)點(diǎn)的大小代表主題特征詞的中心度。中??心度越大，說(shuō)明與該主題特征詞關(guān)聯(lián)的詞匯越多，該主題特征詞越關(guān)鍵，是特征主題??詞的中心）。本文選擇中心度大于等于４０的低頻詞作為主要主題特征詞，結(jié)果共１２??個(gè)低頻主要主題特征詞。??麵ｆｎ?不良反應(yīng)??酬控網(wǎng)絡(luò)??士?：：．＿歡」：．．．－儔近＿ＬＢＣ?．．心綱抓．？印制??一??％ｋ?菌＾作?ｆｆｌ??ｆ肺腫瘤＝＾＾｜ＴＯｒ絲襄ｆ蘇氨酸激酶??圖２－２低頻主題特征詞的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖（部分）??２．２．３突發(fā)詞的確定??突發(fā)詞是指那些詞頻未達(dá)到詞頻閾值，但其相對(duì)增長(zhǎng)率突然增加的詞，這些詞反??映了研宄主題的潛在發(fā)展趨勢(shì)。突發(fā)詞的引入，能夠在一定程度上彌補(bǔ)單純選擇高頻??詞進(jìn)行共詞分析的缺陷。單個(gè)詞的詞頻增長(zhǎng)率變化雖然較微小，難以引起全領(lǐng)域研宄??者的注意，但可能涉及領(lǐng)域局部熱點(diǎn)的變化，是領(lǐng)域知識(shí)研究不可缺少的一部分。??幻以１１１＾租［１３］于２００２年提出突發(fā)詞監(jiān)測(cè)算法，此算法不僅可以監(jiān)測(cè)單個(gè)詞的突現(xiàn)，也??適用于研宄時(shí)間序列的多詞專業(yè)術(shù)語(yǔ)和文章的引文分析，能夠辨別新興研宄的前沿專??業(yè)術(shù)語(yǔ)概念。??可視化分析軟件Ｃｉｔｅ?ｓｐａｃｅ是在科學(xué)計(jì)量學(xué)、數(shù)據(jù)可視化背景下逐漸發(fā)展起來(lái)的，??一款著眼于分析科學(xué)，旨在發(fā)現(xiàn)潛在知識(shí)的引文可視化分析軟件，通過(guò)可視化的手段??來(lái)呈現(xiàn)科學(xué)知識(shí)的結(jié)構(gòu)、規(guī)律和分布情況。Ｃｉｔｅ?ｓｐａｃｅ中具有檢測(cè)突發(fā)詞語(yǔ)的功能，??可用于發(fā)現(xiàn)某一學(xué)科研宄在一定時(shí)間內(nèi)突增的課題。由于不受髙頻詞詞頻閾值要求，??１１??

?山西醫(yī)科大學(xué)碩士學(xué)位論文???３國(guó)內(nèi)藥物重定位研究的發(fā)文情況與熱點(diǎn)分析??３．１國(guó)內(nèi)藥物重定位研究的發(fā)文情況??對(duì)納入文獻(xiàn)按年發(fā)文量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)可知，我國(guó)關(guān)于藥物重定位的研宄始于１９９３年，??到目前為止已有２７年的歷史。目前共發(fā)表相關(guān)文獻(xiàn)２２９篇，年均發(fā)文８．５篇，從２０１３??開始每年發(fā)文量超過(guò)了平均水平。由圖３－１可看出，我國(guó)關(guān)于藥物重定位的研究數(shù)量??整體上呈上升趨勢(shì)。發(fā)文量最多的一年為２０１７年，發(fā)表文獻(xiàn)４８篇。從１９９３年開始??一直到２０１２年，我國(guó)關(guān)于藥物重定位的研究經(jīng)歷了較長(zhǎng)一段時(shí)間的潛伏發(fā)展，年發(fā)??文量徘徊在１￣６篇，增長(zhǎng)緩慢，屬于萌芽期。２０１３年，發(fā)文量首次超出了年均水平，??此后年發(fā)文量快速增長(zhǎng)，２０１７年到達(dá)發(fā)文量巔峰，說(shuō)明這一時(shí)期藥物重定位問(wèn)題逐??漸得到了我國(guó)學(xué)者的廣泛關(guān)注，屬于該領(lǐng)域研宄的快速發(fā)展期。由于２０１９年文獻(xiàn)只??檢索到五月份，無(wú)法得到其具體發(fā)文量，按照該年的月平均發(fā)文量可推測(cè)其年發(fā)文量??約為３１篇。結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)［１４，１５，１６］的演化研宄方法，可判斷出我國(guó)藥物重定位研宄自??２０１７年后進(jìn)入成熟期，期間年發(fā)文量略有下降，但基本維持在一個(gè)平穩(wěn)的水平。??年份發(fā)文量??■?Ｉ??６０?丨?；??萌芽期?！發(fā)展期辦成熟期??５０?；??４０?；?３３?ＪＫ２??Ｋ?３０?；?２３／＾?＼??＾?＞?２〇?ｊｊｒ?１?＼??２０?＼ｒ￣?ｒ?Ｙ??１０１—＾￣ｉ?ｇ?；??ｌｏｉｚｏｏｏｏｉｚｉｏ１?０?０?；??〇?—１?一??ｃｎｃｎＣＴ）ａ）ＣＴ３ｃｎａｊ〇ｏｏｏｏｏｏａｏａｏｏｃｌ）〇ｏｏｏ〇ｏｏ??＾ＨｔＨ＾＾Ｈ＾Ｈ

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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