#PyCharm#转录组分析#蛋白组分析#单细胞分析#R
文献计量分析不依赖 “原创实验数据”，通过分析 “已有文献的结构化数据”（如标题、摘要、作者、期刊、关键词、被引关系等），挖掘领域的研究规律与科学问题，最终形成具有学术价值的成果，帮助无实验数据的同学们或科研工作者发表论文。
1 文献计量分析
文献计量分析是运用数学和统计学方法对文献体系进行定量研究。
无实验数据也可通过文献计量分析发高分论文，以下文献可参考学习：
文献1：Research progress, trends, and updates on anaerobic digestion technology: A bibliometric analysis
发表期刊：Elsevier
发表时间：2022年1月10日
影响因子：10.0/Q1
https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.130004
文献2：Parkinson’s disease diagnosis using deep learning: A bibliometric analysis and literature review
发表期刊：Ageing Research Reviews
发表时间：2024年3月28日
影响因子：12.4/Q1
https://doi.org/10.1016/j.arr.2024.102285
2 基于bibliometrix的文献计量分析流程
bibliometrix是由Massimo Aria和Corrado Cuccurullo开发的一个R包，旨在为研究人员提供一个全面、高效的文献计量分析工具。它支持从多个数据库导入数据，包括Web of Science、Scopus、Dimensions、Cochrane等，并提供了丰富的数据处理和可视化功能。
bibliometrix包的安装见
（八）文献计量分析神器：R软件及bibliometrix包保姆级安装教程
使用 bibliometrix 进行文献计量分析灵活性大，可按照脚本一键运行出图，完整分析流程如下：
a) 项目目标设定
明确研究问题，例如：
某领域研究趋势如何演变？
哪些国家/机构/作者在该领域最具影响力？
研究热点与前沿主题是什么？
b) 数据获取与准备
1️⃣ 数据库选择
常用数据库包括：
Web of Science（WOS）
Scopus
CNKI（中文文献）
2️⃣数据导出格式
WOS/Scopus：导出为 Plain Text 或 BibTeX 格式，选择“全记录与引文”。
CNKI：导出为 Refworks 格式，需用清洗脚本处理。
3️⃣ 数据清洗
使用 bibliometrix 的 convert2df() 函数导入数据。
去重、统一作者名（如 “Yang Z.F.” 和 “Yang Zhi-feng” 合并为同一作者）。
检查缺失字段（如 DOI、出版年、关键词等）。
c) 文献计量分析
3 文献计量分析（bibliometrix+VOSviewer）
本文详细介绍在R环境下使用bibliometrix包+VOSviewer（R中调用VOSviewer）进行文献计量分析，从以下维度进行文献计量分析，R分析脚本获取方式见文末。
a) 年发文量趋势图
-
该图直观呈现特定研究领域（或基于某数据集）在 特定时间段的年度论文发表数量变化规律；
-
横轴为年份；
-
纵轴为科研产出数量（单位：篇）。
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b) 活跃作者发文量分布
这张图是 “作者生产力 + 影响力” 的可视化画像，可快速识别 “长期高产且高影响力” 的领域核心学者（如 ZHANG Y，深蓝色 + 深灰色点多）；可分析作者 “产出节奏”（持续型 vs 爆发型）；可为科研合作、领域跟踪（如关注核心作者的研究方向）提供依据。
纵轴：列出前 10 名高产作者（如 ZHANG Y、LI J 等），并按年份（2010–2024 左右）横向展开，展示每位作者在不同年份的产出；
横轴：可理解为 “年度发文的分布维度”，辅助观察发文的时间跨度；
圆点：尺寸越大 代表 该年发文数量越多（范围：5–25 篇）；
颜色：点的颜色越深 代表该年发表的论文年度被引次数越多。
c) 研究领域年度发文趋势
图中通过 “堆积面积” 的形式，清晰呈现了 Top10 领域的总量增长节奏、结构占比变化与热点迁移趋势，可为 “判断领域发展阶段”“识别核心研究方向”“预测未来趋势” 提供直观依据；
横轴：年份，体现时间维度；
纵轴：年度发文量，体现产出规模；
不同颜色：代表不同研究领域（右侧图例标注，如 apoptosis（细胞凋亡）、cancer（癌症）、liver（肝脏）、liver cancer（肝癌）等 Top10 细分领域）；
堆积逻辑：每个年份的 “总面积” 对应该年 Top10 领域的总发文量；单个颜色的 “层厚” 对应该领域当年的发文量占比与规模。
d) 高产研究机构
该条形图的作用是展示某研究领域中 “前 15 名最高产机构” 的发文量分布，帮助识别该领域的核心研究机构；
-
纵轴：机构名称（含具体部门、所在地），按发文量从高到低排序；
-
横轴：发文数量，条形长度直接体现机构的产出规模。
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e) 国家合作网络分析
-
该图是国家科研合作网络分析图，作用是直观呈现全球范围内国家间的科研合作格局，帮助识别 “核心合作国家、关键合作关系、整体网络密度” 等关键信息；
-
核心节点（国家）：节点大小反映合作活跃度（或合作产出规模）。图中中国（China）和美国（USA）的节点明显更大，说明二者是该领域科研合作的核心国家，在国际合作中处于 “枢纽” 地位（参与的跨国合作更多、影响力更强）；
-
关键合作关系：连线的视觉突出程度（如粗细、颜色）反映合作强度。中国与美国之间的连线最粗且颜色醒目，说明中美双边合作是该领域最核心的跨国合作关系；此外，美国与日本（Japan）、中国与其他国家的连线也较显著，体现这些双边合作的重要性；
-
整体网络密度：图中连线非常密集，覆盖了欧洲（英、法、德等）、亚洲（韩、日等）、大洋洲（澳大利亚）等众多国家，说明该领域的国际科研合作网络高度发达，多数国家深度参与跨国协作，几乎没有 “孤立的科研国家”。
f) 国家科学产量
-
这张水平条形图的作用是直观展示全球范围内科研产出（以 “发文数量” 为指标）排名前 20 的国家，清晰呈现不同国家的科研产出规模与格局差异，为分析全球科研竞争力、领域资源分布、国际合作优先级等提供依据；
-
纵轴：国家名称，按发文量从高到低排序；
-
横轴：发文数量，直接体现各国的科研产出规模；
-
颜色梯度：从蓝色到红色，颜色越深（接近红色）则发文量越高（底部色阶标注了 “发文量” 与颜色的对应关系）。
g) 最重要期刊来源
该水平条形图的作用是直观展示某研究领域中 “发文量最多的前 15 本期刊”，帮助研究者快速识别领域内的核心期刊（高产出期刊）；
纵轴：期刊名称（如 CANCER RESEARCH、HEPATOLOGY 等），按发文量从高到低排序；
横轴：发文数量，条形长度直接体现期刊的产出规模，末端标注具体发文量数值。
h) 关键词词云
该图作用是直观展示某一研究领域的核心主题与热点方向（通过词汇的大小体现出现频率 / 重要性，越大的词越核心）；
i) 关键词共现网络
该图作用是可视化该领域不同研究主题的关联强度与聚类特征，帮助快速识别核心方向、分支领域及跨主题联系；
图中节点代表研究主题，连线代表主题间的关联（连线越密集 / 粗壮，关联越紧密）；不同颜色聚类暗示 “研究分支的聚焦方向”。
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j) 作者合作网络
该图是科研作者合作网络图，作用是可视化某领域中作者间的合作关系结构，帮助识别核心作者、合作团体及跨团体协作模式；
合作团体（聚类）：不同颜色的区域代表相对紧密的合作 “小团体”，内部连线密集，形成了内部合作频繁的研究团队；
节点（作者）: “连接密集度” 反映核心程度 —— 与更多作者有合作的节点，是团体或领域的核心作者。
k) 文献共被引分析
该图是文献共被引网络，作用是可视化某研究领域中文献的关联结构，帮助识别核心文献、研究子领域聚类及知识传承 / 关联模式；
节点：每个节点代表一篇文献（格式为 作者，年份，如 bruix j, 2016）。连接越密集的节点，说明该文献与其他文献的关联（共被引或引用）越频繁，是领域内核心文献（对知识聚合或传播起关键作用）；
聚类：不同颜色 的区域（如左侧红色密集区、右侧绿色区）代表研究子领域。
连线：连线表示文献间的关联（共被引时，代表 “同时被其他文献引用，主题相关”；引用时，代表 “知识传承”）。连线越密集，说明该区域文献的主题关联度越高，是子领域内的 “知识核心圈”；
时间：文献年份（2014–2025）体现研究的时间线；
l) 主题地图
该图是研究主题的战略坐标图，用于分析某领中不同主题的 领域地位与发展潜力，辅助识别核心方向、细分热点等；
横轴（Relevance degree, Centrality）：主题的领域相关性（中心性）—— 反映主题与领域内其他研究的关联紧密程度（中心性越高，越处于领域 “核心网络”）；
纵轴（Development degree, Density）：主题的发展程度（密度）—— 反映主题自身的研究活跃度（成果产出、研究热度，密度越高，研究越活跃）。
m) 作者-关键词-期刊桑基图
该图是桑基图（Sankey Diagram），其作用是可视化 “作者（AU）- 研究主题（DE，即关键词）- 来源期刊（SO）” 三者之间的关联网络，清晰呈现 “科研人员 - 研究方向 - 出版载体” 的生态关系；
左侧（AU）：代表科研作者（如 mcglynn ka、wang y、zhang h 等）；
中间（DE）：代表研究主题 / 关键词（如 liver cancer（肝癌）、hepatocellular carcinoma（肝细胞癌）、colorectal cancer（结直肠癌）等）；
右侧（SO）：代表来源期刊（如 Cancers、Journal of Hepatology、Gastroenterology 等）。
连线宽度：体现关联强度（连线越宽，说明两个维度间的 “流量” 越大，如某作者在某主题上的研究多，或某主题的论文多发在某期刊上）。
n) 历史直接引文分析
-
该图是历史直接引文网络（Historical Direct Citation Network），其作用是可视化某研究领域中文献的 “时间 - 引用传承关系”，帮助识别领域内的关键文献、研究发展脉络与学术思想传播路径；
-
节点与时间维度：每个节点代表一篇文献，标注为「作者，年份」（如 park ej, 2010、ryerson ab, 2016）；横轴为发表年份（2010–2022），体现文献的时间顺序；
-
连线的引用逻辑：连线表示 被引→施引 的关系 ；
-
关键文献与脉络识别：早期节点（如 park ej, 2010）若持续被后续文献引用，说明是领域 “奠基性文献”；处于 “引用链中间” 的节点（如 ryerson ab, 2016），是 “中转关键文献”（连接早期与后期研究，推动思想传播）；
-
分支与聚类（颜色 / 分组）：不同颜色的节点，可能代表研究子领域或合作群体，帮助识别领域内的细分方向。
本文为使用WOS（Web of Science）数据库数据，利用R包bibliometrix和VOSviewer进行某研究主题的文献计量分析过程，其中WOS数据集下载见：
（五）文献计量分析神器：SciMAT软件保姆级安装及详细使用教程
bibliometrix包的安装见：
（八）文献计量分析神器：R软件及bibliometrix包保姆级安装教程
在R中调用VOSviewer的使用手册可同R脚本一起获取。
本文文献计量分析R脚本（输入WOS数据集即可运行出图）可添加文文老师（文末）获取（有偿），添加请注明来意，可入群答疑。
文献计量分析不依赖 “原创实验数据”，通过分析 “已有文献的结构化数据”（如标题、摘要、作者、期刊、关键词、被引关系等），挖掘领域的研究规律与科学问题，最终形成具有学术价值的成果，帮助无实验数据的同学们或科研工作者发表论文。
1 文献计量分析
文献计量分析是运用数学和统计学方法对文献体系进行定量研究。
无实验数据也可通过文献计量分析发高分论文，以下文献可参考学习：
文献1：Research progress, trends, and updates on anaerobic digestion technology: A bibliometric analysis
发表期刊：Elsevier
发表时间：2022年1月10日
影响因子：10.0/Q1
https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.130004
文献2：Parkinson’s disease diagnosis using deep learning: A bibliometric analysis and literature review
发表期刊：Ageing Research Reviews
发表时间：2024年3月28日
影响因子：12.4/Q1
https://doi.org/10.1016/j.arr.2024.102285
2 基于bibliometrix的文献计量分析流程
bibliometrix是由Massimo Aria和Corrado Cuccurullo开发的一个R包，旨在为研究人员提供一个全面、高效的文献计量分析工具。它支持从多个数据库导入数据，包括Web of Science、Scopus、Dimensions、Cochrane等，并提供了丰富的数据处理和可视化功能。
bibliometrix包的安装见
（八）文献计量分析神器：R软件及bibliometrix包保姆级安装教程
使用 bibliometrix 进行文献计量分析灵活性大，可按照脚本一键运行出图，完整分析流程如下：
a) 项目目标设定
明确研究问题，例如：
某领域研究趋势如何演变？
哪些国家/机构/作者在该领域最具影响力？
研究热点与前沿主题是什么？
b) 数据获取与准备
1️⃣ 数据库选择
常用数据库包括：
Web of Science（WOS）
Scopus
CNKI（中文文献）
2️⃣数据导出格式
WOS/Scopus：导出为 Plain Text 或 BibTeX 格式，选择“全记录与引文”。
CNKI：导出为 Refworks 格式，需用清洗脚本处理。
3️⃣ 数据清洗
使用
bibliometrix的convert2df()函数导入数据。去重、统一作者名（如 “Yang Z.F.” 和 “Yang Zhi-feng” 合并为同一作者）。
检查缺失字段（如 DOI、出版年、关键词等）。
c) 文献计量分析
3 文献计量分析（bibliometrix+VOSviewer）
本文详细介绍在R环境下使用bibliometrix包+VOSviewer（R中调用VOSviewer）进行文献计量分析，从以下维度进行文献计量分析，R分析脚本获取方式见文末。
a) 年发文量趋势图
-
该图直观呈现特定研究领域（或基于某数据集）在 特定时间段的年度论文发表数量变化规律； -
横轴为年份； -
纵轴为科研产出数量（单位：篇）。
b) 活跃作者发文量分布
这张图是 “作者生产力 + 影响力” 的可视化画像，可快速识别 “长期高产且高影响力” 的领域核心学者（如 ZHANG Y，深蓝色 + 深灰色点多）；可分析作者 “产出节奏”（持续型 vs 爆发型）；可为科研合作、领域跟踪（如关注核心作者的研究方向）提供依据。
纵轴：列出前 10 名高产作者（如 ZHANG Y、LI J 等），并按年份（2010–2024 左右）横向展开，展示每位作者在不同年份的产出；
横轴：可理解为 “年度发文的分布维度”，辅助观察发文的时间跨度；
圆点：尺寸越大 代表 该年发文数量越多（范围：5–25 篇）；
颜色：点的颜色越深 代表该年发表的论文年度被引次数越多。
c) 研究领域年度发文趋势
图中通过 “堆积面积” 的形式，清晰呈现了 Top10 领域的总量增长节奏、结构占比变化与热点迁移趋势，可为 “判断领域发展阶段”“识别核心研究方向”“预测未来趋势” 提供直观依据；
横轴：年份，体现时间维度；
纵轴：年度发文量，体现产出规模；
不同颜色：代表不同研究领域（右侧图例标注，如
apoptosis（细胞凋亡）、cancer（癌症）、liver（肝脏）、liver cancer（肝癌）等 Top10 细分领域）；堆积逻辑：每个年份的 “总面积” 对应该年 Top10 领域的总发文量；单个颜色的 “层厚” 对应该领域当年的发文量占比与规模。
d) 高产研究机构
该条形图的作用是展示某研究领域中 “前 15 名最高产机构” 的发文量分布，帮助识别该领域的核心研究机构；
-
纵轴：机构名称（含具体部门、所在地），按发文量从高到低排序；
-
横轴：发文数量，条形长度直接体现机构的产出规模。
e) 国家合作网络分析
-
该图是国家科研合作网络分析图，作用是直观呈现全球范围内国家间的科研合作格局，帮助识别 “核心合作国家、关键合作关系、整体网络密度” 等关键信息； -
核心节点（国家）：节点大小反映合作活跃度（或合作产出规模）。图中中国（China）和美国（USA）的节点明显更大，说明二者是该领域科研合作的核心国家，在国际合作中处于 “枢纽” 地位（参与的跨国合作更多、影响力更强）； -
关键合作关系：连线的视觉突出程度（如粗细、颜色）反映合作强度。中国与美国之间的连线最粗且颜色醒目，说明中美双边合作是该领域最核心的跨国合作关系；此外，美国与日本（Japan）、中国与其他国家的连线也较显著，体现这些双边合作的重要性； -
整体网络密度：图中连线非常密集，覆盖了欧洲（英、法、德等）、亚洲（韩、日等）、大洋洲（澳大利亚）等众多国家，说明该领域的国际科研合作网络高度发达，多数国家深度参与跨国协作，几乎没有 “孤立的科研国家”。
-
这张水平条形图的作用是直观展示全球范围内科研产出（以 “发文数量” 为指标）排名前 20 的国家，清晰呈现不同国家的科研产出规模与格局差异，为分析全球科研竞争力、领域资源分布、国际合作优先级等提供依据； -
纵轴：国家名称，按发文量从高到低排序； -
横轴：发文数量，直接体现各国的科研产出规模； -
颜色梯度：从蓝色到红色，颜色越深（接近红色）则发文量越高（底部色阶标注了 “发文量” 与颜色的对应关系）。
g) 最重要期刊来源
该水平条形图的作用是直观展示某研究领域中 “发文量最多的前 15 本期刊”，帮助研究者快速识别领域内的核心期刊（高产出期刊）；
纵轴：期刊名称（如 CANCER RESEARCH、HEPATOLOGY 等），按发文量从高到低排序；
横轴：发文数量，条形长度直接体现期刊的产出规模，末端标注具体发文量数值。
h) 关键词词云
该图作用是直观展示某一研究领域的核心主题与热点方向（通过词汇的大小体现出现频率 / 重要性，越大的词越核心）；
i) 关键词共现网络
该图作用是可视化该领域不同研究主题的关联强度与聚类特征，帮助快速识别核心方向、分支领域及跨主题联系；
图中节点代表研究主题，连线代表主题间的关联（连线越密集 / 粗壮，关联越紧密）；不同颜色聚类暗示 “研究分支的聚焦方向”。
j) 作者合作网络
该图是科研作者合作网络图，作用是可视化某领域中作者间的合作关系结构，帮助识别核心作者、合作团体及跨团体协作模式；
合作团体（聚类）：不同颜色的区域代表相对紧密的合作 “小团体”，内部连线密集，形成了内部合作频繁的研究团队；
节点（作者）: “连接密集度” 反映核心程度 —— 与更多作者有合作的节点，是团体或领域的核心作者。
k) 文献共被引分析
该图是文献共被引网络，作用是可视化某研究领域中文献的关联结构，帮助识别核心文献、研究子领域聚类及知识传承 / 关联模式；
节点：每个节点代表一篇文献（格式为 作者，年份，如 bruix j, 2016）。连接越密集的节点，说明该文献与其他文献的关联（共被引或引用）越频繁，是领域内核心文献（对知识聚合或传播起关键作用）；
聚类：不同颜色 的区域（如左侧红色密集区、右侧绿色区）代表研究子领域。
连线：连线表示文献间的关联（共被引时，代表 “同时被其他文献引用，主题相关”；引用时，代表 “知识传承”）。连线越密集，说明该区域文献的主题关联度越高，是子领域内的 “知识核心圈”；
时间：文献年份（2014–2025）体现研究的时间线；
l) 主题地图
该图是研究主题的战略坐标图，用于分析某领中不同主题的 领域地位与发展潜力，辅助识别核心方向、细分热点等；
横轴（Relevance degree, Centrality）：主题的领域相关性（中心性）—— 反映主题与领域内其他研究的关联紧密程度（中心性越高，越处于领域 “核心网络”）；
纵轴（Development degree, Density）：主题的发展程度（密度）—— 反映主题自身的研究活跃度（成果产出、研究热度，密度越高，研究越活跃）。
m) 作者-关键词-期刊桑基图
该图是桑基图（Sankey Diagram），其作用是可视化 “作者（AU）- 研究主题（DE，即关键词）- 来源期刊（SO）” 三者之间的关联网络，清晰呈现 “科研人员 - 研究方向 - 出版载体” 的生态关系；
左侧（AU）：代表科研作者（如 mcglynn ka、wang y、zhang h 等）；
中间（DE）：代表研究主题 / 关键词（如 liver cancer（肝癌）、hepatocellular carcinoma（肝细胞癌）、colorectal cancer（结直肠癌）等）；
右侧（SO）：代表来源期刊（如 Cancers、Journal of Hepatology、Gastroenterology 等）。
连线宽度：体现关联强度（连线越宽，说明两个维度间的 “流量” 越大，如某作者在某主题上的研究多，或某主题的论文多发在某期刊上）。
n) 历史直接引文分析
-
该图是历史直接引文网络（Historical Direct Citation Network），其作用是可视化某研究领域中文献的 “时间 - 引用传承关系”，帮助识别领域内的关键文献、研究发展脉络与学术思想传播路径； -
节点与时间维度：每个节点代表一篇文献，标注为「作者，年份」（如 park ej, 2010、ryerson ab, 2016）；横轴为发表年份（2010–2022），体现文献的时间顺序； -
连线的引用逻辑：连线表示 被引→施引 的关系 ； -
关键文献与脉络识别：早期节点（如 park ej, 2010）若持续被后续文献引用，说明是领域 “奠基性文献”；处于 “引用链中间” 的节点（如 ryerson ab, 2016），是 “中转关键文献”（连接早期与后期研究，推动思想传播）； -
分支与聚类（颜色 / 分组）：不同颜色的节点，可能代表研究子领域或合作群体，帮助识别领域内的细分方向。
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