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学科情报 | 从顶刊论文看研究脉络(一):破解抗癌物质紫杉醇合成难题(Science,2024)


高水平期刊上发表的论文一定程度上表征了科研成果的被认可程度并代表未来发展方向,是高校学科质量的重要体现形式之一。

论文的共引分析是一种重要的文献计量学方法,基于文献之间的共引关系来分析研究文献所代表的学科及文献的结构和特点,展示研究文献间的引用关系,揭示学科领域内的研究热点、发展趋势以及不同研究领域、不同科研团队之间的联系。在论文的共引分析中,利用文献可视化工具,如VOSviewer等,进行文献计量数据集的导入和分析,生成合作网络分析、关键词共现分析、引证分析、耦合分析、共被引分析等可视化图谱。这些图谱能够直观地展示文献之间的引用关系、研究主题和研究内容的相似性,帮助科研人员快速、科学地把握研究前沿,推动学科的发展和创新。

本栏目将选取北京大学各个学科近期发表在Nature、Science、Cell等期刊上的论文,基于文献计量方法,利用VOSviewer可视化软件,分析展示其参考文献、共被引文献等情况,展示相关研究脉络和研究领域现状,助力学科发展和人才队伍建设

本期围绕论文Characterization and heterologous reconstitution of Taxus biosynthetic enzymes leading to baccatin III开展分析。


#文章简介#

题名: Characterization and heterologous reconstitution of Taxus biosynthetic enzymes leading to baccatin III

作者: Jiang, B (Jiang, Bin); Gao, L (Gao, Lei); Wang, HJ (Wang, Haijun); Sun, YP (Sun, Yaping); Zhang, XL (Zhang, Xiaolin); Ke, H (Ke, Han); Liu, SC (Liu, Shengchao); Ma, PC (Ma, Pengchen); Liao, QG (Liao, Qinggang); Wang, Y (Wang, Yue); Wang, H (Wang, Huan); Liu, YG (Liu, Yugeng); Du, R (Du, Ran); Rogge, T (Rogge, Torben); Li, W (Li, Wei); Shang, Y (Shang, Yi); Houk, KN (Houk, K. N.); Xiong, XY (Xiong, Xingyao); Xie, DX (Xie, Daoxin); Huang, SW (Huang, Sanwen); Lei, XG (Lei, Xiaoguang); Yan, JB (Yan, Jianbin)

来源: SCIENCE  Volume: 383  Issue: 6681  Pages: 622-629            DOI: 10.1126/science.adj3484

全文链接:https://www.science.org/doi/10.1126/science.adj3484





2024126日,Science在线发表了北京大学联合中国农业科学院(深圳)农业基因组研究所、清华大学等国内外其他五家科研单位的题为“Characterization and heterologous reconstitution of Taxus biosynthetic enzymes leading to baccatin III”的研究成果。该研究利用多组学分析、基因功能研究、天然产物合成与化学生物学、酶学等手段,鉴定了紫杉醇生物合成途径中缺失的关键反应酶,揭示了紫杉醇氧杂环丁烷的形成机制,最终实现了紫杉烷类抗癌药物关键合成前体巴卡亭III在烟草中的异源合成。

北京大学化学与分子工程学院、北大-清华生命科学联合中心雷晓光教授与中国农业科学院(深圳)农业基因组研究所闫建斌研究员为论文的共同通讯作者。雷晓光教授,博士生导师,国家杰出青年科学基金获得者,研究领域为化学生物学、天然产物合成、药物化学等。其团队长期从事植物天然产物生物合成与酶催化研究,前期在桑科植物D-A类型天然产物的生物合成研究中取得了一系列开拓性成果。

基于WoS平台,从参考文献分析可知,该文献的参考文献分布在多个研究领域分类中,其中ChemistryBiochemistry Molecular BiologyPlant Sciences研究领域文献比例最高;参考文献的关键词聚焦在紫杉醇、分子克隆、紫杉醇生物合成、紫杉烯合酶等方面。分析该论文共被引文献中的高被引论文可知,这些论文分布在多个学科领域中,其中分布在Multidisciplinary SciencesChemistry MultidisciplinaryBiochemistry Molecular Biology的文献量分列前三位;而在关键词共现网络中,新冠肺炎、分子对接、SARS冠状病毒2型、冠状病毒、密度泛函理论dft、天然产物、分子动力学、药物发现等关键词是较为热门的话题,同时与其他研究主题的相关性也较强。分析该论文共被引文献中的高被论文的作者,其中,北京大学发文的研究人员分布在化学与分子工程学院、物理学院、医学部、前沿交叉学科研究院、生命科学学院、环境科学与工程学院、城市与环境学院、材料科学与工程学院、深圳研究生院、生物医学前沿创新中心等(排名不分先后);主要研究人员有高松、王炳武、周继寒、马丁、谢晓亮、毛有东、尹长城、高宁、刘文、陆雅海、庞全全、吴云东、张欣豪、曹云龙等(排名不分先后)。高水平论文研究者存在潜在合作可能性,其合作有助于打破学科间的壁垒,促进不同领域的研究者共同探讨和解决问题,对建设顶尖学科、提升学科质量有着重大意义。


1、参考文献分析

参考文献是为撰写或编辑论文和著作而引用的有关文献信息资源。该文献的参考文献共85篇,将从参考文献年份分布、Web of ScienceWoS)研究领域分类、关键词聚类、作者合作关系聚类分析等几个方面进行分析。

#年份分布#

该文献的参考文献分布在2012-2023年间,其中2021年的参考文献数量较多。



#WoS研究领域分类#

该文献参考文献分布在多个研究领域中,其中Chemistry28篇,占比36.364%Biochemistry Molecular Biology 23篇,占比29.870%Plant Sciences 12篇,占比15.584%



#关键词聚类分析#

关键词能够最直接的展现文献研究的核心内容,对关键词进行分析可以更好的把握研究方向的重点、热点话题。下图为参考文献关键词共现网络,通过对按条件下载的85篇参考文献进行关键词共现分析,得到490个关键词,用以代表领域频繁出现的热门话题。图中圆圈越大,代表该关键词出现的频次越高。紫杉醇、分子克隆、紫杉醇生物合成、紫杉烯合酶等为各颜色区域内的较大节点。



#作者合作关系聚类分析#

对参考文献进行作者合作分析,得到291名作者,以发文量最低1篇筛选后参与可视化分析,得到作者合作可视化网络如下图所示,图中每个节点表示1名作者,节点大小代表发文篇数,节点间连线越多说明作者间合作越密切。




2、共被引文献中的高被引文献分析

WoS平台的共被引文献(共被引文献,Related Records)是引用相同文章的文献集合。两篇文章共同引用的参考文献越多,说明主题关系就越紧密。该篇文章共被引文献有154,934篇,其中高被引文献有1,145篇。

#年份分布#

2014-2023年共被引文献中均有高被引文献,其中2021年前后的论文发表数量较多。



#学科领域分类#

共被引文献中的高被引文献分布在多个学科领域,其中Multidisciplinary Sciences最多,有307篇,此外,Chemistry Multidisciplinary181篇、Biochemistry Molecular Biology133篇、Chemistry Physical123篇、Plant Sciences110篇、Cell Biology72篇。



#关键词聚类分析#

下图为1,145篇高被引文献关键词共现网络。通过关键词共现分析,得到1,776个作者关键词,以出现3次为最低出现次数,可得到80个高频关键词,用以代表频繁出现的热门话题。图中圆圈越大,代表该关键词出现的频次越高。新冠肺炎、分子对接、SARS冠状病毒2型、冠状病毒、密度泛函理论dft、天然产物、分子动力学、药物发现等为各颜色区域内的较大节点,代表这些关键词是各相关领域较为热门的话题,同时与其他研究主题的相关性也较强。



#作者合作关系聚类分析#

对共被引文献中的高被引论文进行作者合作分析,得到11,131名作者,以发文量最低3篇筛选后410名作者参与可视化分析,得到作者合作可视化网络如下图所示,图中每个节点表示1名作者,节点大小代表发文篇数,节点间连线越多说明作者间合作越密切。



#机构合作关系聚类分析#

1,145篇共被引文献中的高被引文献进行机构合作分析,得到2,310个机构,以机构发文量最低5篇筛选后245个机构参与可视化分析,得到机构合作可视化网络如下图所示,图中每个节点表示一个机构,节点大小代表机构发文量,节点间连线越多说明机构间合作越密切。由图中合作关系可见,北京大学与中国科学院大学、清华大学、南开大学等呈现明显的合作关系。




3、共被引文献中的北大参与的高被引文献分析

1,145篇高被引文献中北京大学参与发文的共25篇。

#年份分布#



#关键词聚类分析#

通过对按条件下载的25篇共被引文献进行关键词共现分析,得到211个关键词,用以代表频繁出现的热门话题。图中圆圈越大,代表该关键词出现的频次越高。



#高贡献度作者析出#



(本文数据下载日期截至2024315日)





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图文 | 协同服务中心

编辑 | 刘姝、王怡玫

审核 | 李峰