楊家克，周大智，蘇日古格，王昊楠，楊凱淇，李嘉，蔡雨陽，李國東

·調(diào)查與研究·

基于CiteSpace的近十五年我國生物樣本庫文獻計量學分析

楊家克*，周大智*，蘇日古格，王昊楠，楊凱淇，李嘉，蔡雨陽，李國東

150001 黑龍江，哈爾濱醫(yī)科大學附屬第四醫(yī)院普外科/普外科生物樣本庫

生物樣本庫，又稱生物銀行（Biobank），根據(jù)國際經(jīng)濟與合作組織的定義，主要指標準化收集、處理、儲存和應(yīng)用健康或疾病生物體的生物大分子、細胞、組織和器官等樣本，以及與這些生物樣本相關(guān)的臨床、病理、治療、隨訪、知情同意等資料及其質(zhì)量控制、信息管理與應(yīng)用的系統(tǒng)[1]。

CiteSpace 在關(guān)鍵詞、作者和機構(gòu)等知識圖譜繪制上有著其他可視化軟件不可比擬的優(yōu)勢，能夠更為清晰地呈現(xiàn)學科熱點、前沿分析以及學科動態(tài)演化歷程等[2]。本文運用可視化分析軟件 CiteSpace 對我國生物樣本庫建設(shè)現(xiàn)狀、前沿、熱點和主要研究機構(gòu)等相關(guān)內(nèi)容進行可視化分析，以呈現(xiàn)我國生物樣本庫領(lǐng)域的進展情況。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

為保證數(shù)據(jù)的權(quán)威性與全面性，本文的數(shù)據(jù)來源為中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫（CNKI）。對生物樣本庫的關(guān)鍵詞檢索顯示，最早一篇文章于 1981 年發(fā)表在《環(huán)境科學叢刊》雜志上，但其內(nèi)容與通用生物樣本庫的概念相差較大。因此，本文根據(jù)2006 年《中國公共衛(wèi)生》提出的有關(guān)生物樣本庫的研究將時間跨度設(shè)置為 2006 – 2022 年。采用背靠背文獻查閱法，檢索的主題詞為“生物樣本庫”并手動剔除目錄、會議、征稿通知、書評、研究機構(gòu)介紹以及重復等無效文章，最終得到有效論文 481 篇。

1.2 統(tǒng)計學方法

使用統(tǒng)計分析軟件 CiteSpace 對導出數(shù)據(jù)進行處理。本文將單個時區(qū)分割長度設(shè)置為一年，然后根據(jù)所需分析的內(nèi)容選取作者、機構(gòu)、關(guān)鍵詞等節(jié)點型，再運行程序即可得到所需的知識圖譜。

2 結(jié)果

2.1 時間分布

時間分布是衡量某一領(lǐng)域隨著時間的變化而發(fā)展的重要指標。對文獻分布進行統(tǒng)計并繪制出相應(yīng)的時間分布曲線，有利于研究者加深對某一領(lǐng)域的了解。圖1 顯示了 2006 年 1 月 – 2022 年3 月 CNKI 生物樣本庫相關(guān)論文發(fā)表數(shù)量及趨勢。

從圖 1 可看出，2006 – 2009 年，我國生物樣本庫的發(fā)展速度非常緩慢。但是，自 2009 年中國醫(yī)藥生物技術(shù)協(xié)會組織生物樣本庫分會建立以來，我國生物樣本庫取得較為平穩(wěn)且持續(xù)的發(fā)展，尤其在 2014 – 2015 年最為迅猛，發(fā)文量呈現(xiàn)出爆發(fā)式的增長，并于 2017 年迎來了高峰，發(fā)文量達到 56 篇，并且之后幾年一直維持在 50 篇以上。這與我國啟動“精準醫(yī)療計劃”，并增加“精準醫(yī)學研究”投入息息相關(guān)。從線性回歸趨勢線可見，未來我國生物樣本庫發(fā)文數(shù)仍有增長的可能。總之，我國生物樣本庫至今仍處于快速發(fā)展期。

圖1 2006 – 2021 年生物樣本庫相關(guān)文獻時間分布圖（2022 年的數(shù)據(jù)僅為前 3 個月）

2.2 作者分析

通過對生物樣本庫文獻作者進行分析，可以從側(cè)面了解中國生物樣本庫領(lǐng)域的發(fā)展進程。

2.2.2 作者合作分析 合作圖譜可展示某個研究領(lǐng)域?qū)W者、國家或研究機構(gòu)之間的社會關(guān)系，為評價科研人員、國家或機構(gòu)的學術(shù)影響力提供新的視角，有利于研究者發(fā)現(xiàn)值得關(guān)注的科研人員、國家或機構(gòu)[4]。

表1 排序前 7 位的核心作者發(fā)表文獻信息

排序核心作者發(fā)文量最新論文名稱最新論文發(fā)表時間 1郜恒駿9核酸樣本質(zhì)量評價方法2021-11-26 2周君梅9可誘導表達 BMP4 的正常來源及隱睪特異性 iPSCs 的建立及分化研究2022-01-15 3徐美軒8生物大數(shù)據(jù)下人體基因信息的保護境遇及應(yīng)對——以生物樣本庫為切入點2021-07-24 4張小燕7生物樣本庫建設(shè)過程中生物安全和生物危害指導文件——了解生物安全等級，滿足生物樣本庫安全要求2020-04-10 5張允6新冠肺炎疫情下綜合醫(yī)院生物樣本保藏的防范措施和建議2020-05-20 6劉世建6生物樣本活庫發(fā)展現(xiàn)狀及倫理問題探討2020-09-21 7何梅6研究生物樣本庫項目管理流程的規(guī)范化2020-10-05

發(fā)文作者是研究的主體，通過對發(fā)文作者及其合作網(wǎng)絡(luò)分析，可明晰該領(lǐng)域的核心人物和研究團隊。在 CiteSpace 的“Node Type”中選擇“Author”可繪制出 CNKI 作者合作網(wǎng)絡(luò)圖譜，以發(fā)文作者為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，連線代表作者之間的合作，連線越粗說明合作越密切，越鮮艷代表合作年份越近。如圖 2 所示，我國已經(jīng)出現(xiàn)了一些密切合作的小團隊，人數(shù)以兩至三人多見，但總體發(fā)文量不高。其中以何梅為核心的團隊發(fā)文數(shù)量最多，團隊規(guī)模最大，且多是近期合作，可見他們是近年生物樣本庫研究領(lǐng)域的領(lǐng)軍者；以江帆、劉世建等為核心的團隊發(fā)文量較高，但合作年份比較久遠；郜恒駿和張小燕之間也有一條比較明顯的連線，表明兩人合作較為密切。

2.2.3 發(fā)文作者時區(qū)圖 根據(jù)對發(fā)文作者進行時區(qū)圖分析，可以了解中國各個時間段生物樣本庫領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物，閱讀其發(fā)表的文獻，可以進一步了解各時間段生物樣本庫發(fā)展狀況以及發(fā)展趨勢。

根據(jù)圖 3 可見，郜恒駿于 2008 年開始發(fā)文，與其密切合作的張小燕于 2010 年也開始發(fā)表文章。自 2012 年開始，越來越多的科研工作者致力于生物樣本庫的建設(shè)，并逐漸形成了多個 3 ～ 5 人的合作團隊。直至近些年，這種趨勢仍然存在。

圖2 CNKI 作者合作圖譜

2.3 發(fā)文機構(gòu)分析

通過對發(fā)文機構(gòu)進行分析，可以從區(qū)域地理位置了解中國各個地區(qū)生物樣本庫的發(fā)展程度，從不同的單位也可以反映出該領(lǐng)域的方向變化以及研究前沿。這對全面了解中國生物樣本庫領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀有很重要的現(xiàn)實意義。

圖3 發(fā)文作者時區(qū)圖

2.3.1 機構(gòu)發(fā)文量分析 國內(nèi)生物樣本庫領(lǐng)域中較活躍和貢獻較多的研究機構(gòu)基本分為兩大類，分別為大學院校和各大醫(yī)院。我們以發(fā)文量 5 篇為閾值，列出發(fā)文數(shù)量前 8 位的發(fā)文機構(gòu)（表 2）。華中科技大學法學院的累計發(fā)文數(shù)為 19 篇，遠大于其他機構(gòu)。有656 家機構(gòu)發(fā)文量不達 5 篇，說明國內(nèi)生物樣本庫領(lǐng)域各機構(gòu)間發(fā)展仍存在較大差異。近年國內(nèi)生物樣本庫領(lǐng)域注重倫理審查方面的發(fā)展，而華中科技大學法學院作為國內(nèi)相關(guān)領(lǐng)域翹楚，在此發(fā)展過程中起到了重要的引導作用。

表2 生物樣本庫研究發(fā)文頻數(shù)前 8 位發(fā)文機構(gòu)

排序發(fā)文機構(gòu)頻次 1華中科技大學法學院19 2生物芯片上海國家工程研究中心8 3上海市兒童醫(yī)院7 4四川大學華西第二醫(yī)院出生缺陷與相關(guān)婦兒疾病教育部重點實驗室6 5上海申康醫(yī)院發(fā)展中心6 6上海市衛(wèi)生和計劃生育委員會5 7中國醫(yī)學科學院醫(yī)學信息研究所5 8首都醫(yī)科大學科技處5

2.3.2 機構(gòu)合作圖譜分析 應(yīng)用 CiteSpace 信息可視化分析軟件，對檢索的481 篇文獻信息進行分析。將數(shù)據(jù)導入 CiteSpace 后設(shè)置選項，選擇分析節(jié)點類型為機構(gòu)（Institution）。確定起止時間為 2006 年1月1日–2022年 4 月 1 日，時間分區(qū)“Year Per Slice”設(shè)置為 1 年，術(shù)語來源（Term source）默認全選，數(shù)據(jù)篩選為（Top 30 perslice），即抽取每一時間段中被引頻次或出現(xiàn)頻次最高的30 項數(shù)據(jù)，圖譜修剪的修正算法（Pruning）選擇默認的最小生成樹精簡算法（Minimum spanning tree and pruning sliced networks），視圖可視化方式（Visualization）選擇經(jīng)典視圖（Cluster view-static, Show merged network）。然后點擊“運行”開始繪制圖譜，即可得到圖 4 生物樣本庫領(lǐng)域研究機構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)圖譜。圖 4 共包含節(jié)點（N）664 個，連線（E）377 條，中心度（Density）0.0017。圖中節(jié)點多且分散，說明國內(nèi)各機構(gòu)間合作分散，以內(nèi)部研究為主，總體合作情況不佳。同一地區(qū)的上海市兒童醫(yī)院、上海市衛(wèi)生計生委、上海申康醫(yī)院發(fā)展中心和上海醫(yī)藥臨床研究中心四家研究機構(gòu)合作密切?？傮w來看，北京和上海的不同研究機構(gòu)間合作較密切，但仍主要局限于同一地區(qū)，鮮有跨省合作，且研究機構(gòu)較分散，尚未形成核心研究群。

2.4 熱點關(guān)鍵詞分析

本研究將關(guān)鍵詞作為生物樣本庫領(lǐng)域的熱點詞匯來源，通過了解生物樣本庫領(lǐng)域的研究熱點，可以把握整個生物樣本庫領(lǐng)域的研究動向，明確其發(fā)展態(tài)勢，從而為更多研究人員提供線索。

2.4.1 關(guān)鍵詞頻譜分析 通過對生物樣本庫領(lǐng)域 2006 年 1 月1 日 – 2022 年4 月1 日發(fā)表的481 篇文獻所涉及的關(guān)鍵詞進行統(tǒng)計分析并篩選高頻關(guān)鍵詞。本節(jié)選取排名前 8 的高頻關(guān)鍵詞作為重點研究對象，在這些相關(guān)文獻中，“轉(zhuǎn)化醫(yī)學”出現(xiàn)次數(shù)最多（34 次），其他高頻詞匯還有“生物樣本”“知情同意”和“質(zhì)量控制”等（表 3）。其中，“轉(zhuǎn)化醫(yī)學”“生物樣本”“樣本庫”等關(guān)鍵詞構(gòu)成了該學科的基礎(chǔ)；“知情同意”“質(zhì)量控制”“標準化”“信息管理”等關(guān)鍵詞表明國內(nèi)學者著重于生物樣本庫相關(guān)標準的制訂和管理，這提示國內(nèi)生物樣本庫仍處于發(fā)展階段。

2.4.2 關(guān)鍵詞聚類分析 使用文獻信息的可視化分析方法對文獻各個字段的高頻詞進行共現(xiàn)關(guān)系分析，然后使用文獻題錄管理軟件對原始數(shù)據(jù)進行預(yù)處理后，使用 CiteSpace 軟件對文獻關(guān)鍵詞進行可視化分析，進而展示學科領(lǐng)域的前沿熱點及相互關(guān)聯(lián)[5-6]。

運用 CiteSpace 軟件，以高頻關(guān)鍵詞為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點進行聚類分析。圖 5 共顯示出8 個較大聚類，分別為：#聚類 0 標準化、#聚類 1 知情同意、#聚類 2 轉(zhuǎn)化醫(yī)學、#聚類 3 生物樣本、#聚類 4 研討會、#聚類 5 樣本庫、#聚類 6 醫(yī)學研究、#聚類 7 低溫保存。聚類序號越小，表示聚類量越大。Modularity 值（Q 值）用于評價網(wǎng)絡(luò)的模塊性，Q 值越大，聚類效果越好，Q > 0.3 表示聚類劃分顯著。Silhouette 值（S 值）用來衡量聚類的同質(zhì)性，S > 0.5 表示聚類結(jié)果合理；S > 0.7 表示聚類結(jié)果具有高信性。本研究結(jié)果顯示，Q = 0.82，聚類劃分顯著；在同質(zhì)性方面，8 個聚類均高度可信（S 均 > 0.7）。歸納得出生物樣本庫領(lǐng)域的熱點關(guān)鍵詞包括轉(zhuǎn)化醫(yī)學、生物樣本、質(zhì)量控制、知情同意等。

圖4 2006 – 2021 年國內(nèi)生物樣本庫領(lǐng)域科研機構(gòu)合作圖譜

表3 生物樣本庫研究頻次前 8 位關(guān)鍵詞

排序關(guān)鍵詞頻次 1轉(zhuǎn)化醫(yī)學34 2生物樣本25 3質(zhì)量控制20 4知情同意18 5標準化17 6樣本庫16 7基因歧視12 8臨床研究11

圖5 關(guān)鍵詞聚類分析圖

2.5 研究熱點

研究熱點是對某一研究領(lǐng)域的重要研究方向的反映，它集中概括了某時間段內(nèi)研究者普遍關(guān)注的問題，通過對其深入分析，可提煉出研究熱點主題[7]。利用 CiteSpace 生成關(guān)鍵詞時區(qū)圖和突顯詞（Burst term），關(guān)鍵詞時區(qū)圖反映了該領(lǐng)域研究熱點的變化態(tài)勢和研究前沿，突顯詞是指在某個時間段內(nèi)出現(xiàn)頻次突然增加的關(guān)鍵詞，可進一步反映該方向的未來發(fā)展趨勢。圖中各個節(jié)點的大小代表關(guān)鍵詞的頻次，節(jié)點越大說明該關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次越多，關(guān)鍵詞在網(wǎng)格中的連線越多，說明該關(guān)鍵詞中心性越強，在該研究中越具影響力[8]。

根據(jù) CNKI 關(guān)鍵詞時區(qū)圖（圖 6）可知，生物樣本庫的研究主題隨時間不斷變化，2013 年之前出現(xiàn)頻次較多的是“生物樣本”“質(zhì)量控制”“知情同意”“轉(zhuǎn)化醫(yī)學”等，主要關(guān)注點在于生物樣本庫標準化建設(shè)及管理。而2013 年之后出現(xiàn)頻次較多的是“標準化”“信息化”“倫理問題”“精準醫(yī)學”等，在進一步關(guān)注生物樣本庫相關(guān)標準建設(shè)的同時，更加重視其所延伸的相關(guān)倫理與數(shù)據(jù)存儲等問題。

圖6 關(guān)鍵詞時區(qū)圖

2006 年 1 月1 日– 2022 年4 月1 日，生物樣本庫共檢測到 14 個突顯詞（圖 7）。一般突顯詞的周期為 2 ～ 3 年，突顯后就開始慢慢消退或被其他突顯詞所取代。然而在生物樣本庫領(lǐng)域中，“基因歧視”“協(xié)會組織”“轉(zhuǎn)化醫(yī)學”“質(zhì)量控制”“應(yīng)用”這五個關(guān)鍵詞持連續(xù)出現(xiàn)四年，這在一定程度上說明它們是生物樣本庫實際工作中被重點關(guān)注的問題。2012 年突顯的“轉(zhuǎn)化醫(yī)學”是指以臨床需求決定基礎(chǔ)研究內(nèi)容，并將基礎(chǔ)研究的成果運用于臨床疾病的診療，克服醫(yī)學教育中培養(yǎng)轉(zhuǎn)化醫(yī)學人才過程中的不足，不僅可以極大地調(diào)動學生學習的積極性，而且有利于新型醫(yī)學人才的培養(yǎng)[9]。2016 年開始突顯的詞匯為“精準醫(yī)學”和“標準化”，這說明生物樣本庫在精準醫(yī)學的發(fā)展中起到了一定作用。在 2018 年開始突顯的詞匯為“倫理審查”，這說明生物樣本庫的相關(guān)倫理問題逐漸被重視。對于生物樣本庫在發(fā)展過程中涉及到的倫理問題，可借鑒發(fā)達國家生物樣本庫的發(fā)展經(jīng)驗，在規(guī)范的倫理管理制度下形成開放的數(shù)據(jù)庫；也可以參考金融行業(yè)的風險管理方法，從制度和技術(shù)層面強化隱私保護和風險預(yù)警，同時完善問責制度[10]。

3 討論

3.1 生物樣本庫在轉(zhuǎn)化醫(yī)學中的重要作用

轉(zhuǎn)化醫(yī)學是將基礎(chǔ)醫(yī)學研究和臨床治療聯(lián)系起來的一種新的思維方式，它倡導以患者為中心，從臨床工作中發(fā)現(xiàn)和提出問題，由基礎(chǔ)研究人員進行深入研究，然后再將基礎(chǔ)科研成果快速轉(zhuǎn)向臨床應(yīng)用，這需要基礎(chǔ)與臨床科技工作者的密切合作。因此，轉(zhuǎn)換醫(yī)學研究主張打破以往研究課題組單一學科或有限合作的模式，強調(diào)多學科組成課題攻關(guān)小組，發(fā)揮各自優(yōu)勢，通力合作。由關(guān)鍵詞時區(qū)圖可以獲知，“轉(zhuǎn)化醫(yī)學”這一關(guān)鍵詞最早出現(xiàn)于 2011 年，并且該關(guān)鍵詞節(jié)點較大，這說明其與生物樣本庫之間存在密切關(guān)系。隨著轉(zhuǎn)化醫(yī)學的興起和發(fā)展，研究者們對生物樣本資源的需求與日俱增，這使得生物樣本庫從傳統(tǒng)的單中心模式躍升到多中心網(wǎng)絡(luò)化和國家級統(tǒng)籌發(fā)展的層次[11]。生物樣本庫中的樣本大部分來自于臨床，所以生物樣本庫的多樣性也就決定了轉(zhuǎn)化醫(yī)學的多樣性，樣本庫是轉(zhuǎn)化醫(yī)學的基礎(chǔ)，轉(zhuǎn)化醫(yī)學是樣本庫的發(fā)展和延伸。

3.2 標準化信息管理系統(tǒng)在生物樣本庫中的重要作用

醫(yī)工結(jié)合即醫(yī)學與工程技術(shù)的結(jié)合，是將其他學科技術(shù)發(fā)展應(yīng)用到醫(yī)學領(lǐng)域，從而促進醫(yī)學飛躍式發(fā)展。智慧醫(yī)療、高新醫(yī)療設(shè)備的研發(fā)等作為醫(yī)工結(jié)合的重要領(lǐng)域，都需要大體量的臨床數(shù)據(jù)作為支撐，而生物樣本庫作為臨床組織樣本的信息儲存庫可以發(fā)揮重要作用。要突出信息儲存功能，就要進一步加強生物樣本庫的信息化建設(shè)。信息化是以現(xiàn)代通訊、數(shù)據(jù)庫等技術(shù)為基礎(chǔ)，將研究對象的各要素匯總并儲存的一種技術(shù)。在關(guān)鍵詞聚類分析圖中可以看到，信息化聚類存在于聚類#0 標準化板塊內(nèi)，說明信息化建設(shè)與生物樣本庫聯(lián)系密切，是該領(lǐng)域的研究熱點。生物樣本庫的建立需要一套與之匹配的標準化信息管理系統(tǒng)來儲存和整合相關(guān)數(shù)據(jù)，這有利于研究人員便捷、快速地獲取所需信息。加強生物樣本庫的信息化管理還可以促進不同生物樣本庫之間的交流合作，改善當前研究機構(gòu)合作較局限的現(xiàn)狀，推動不同地區(qū)科研機構(gòu)共同發(fā)展。

圖7 關(guān)鍵詞突顯圖

3.3 生物樣本庫建設(shè)過程中倫理審查的發(fā)展

生物樣本庫的倫理審查是加強生物樣本庫管理和保護、促進其有效開發(fā)利用的關(guān)鍵環(huán)節(jié)[12]。倫理審查是醫(yī)學科研工作者和受試者的共同“保護傘”，是保障生物樣本庫研究健康可持續(xù)發(fā)展的“基石”。世界上許多發(fā)達國家和地區(qū)的生物樣本庫都制訂了完整的倫理審查方案，例如加拿大的生物樣本庫“加拿大明日合作計劃”規(guī)定：任何人都無權(quán)訪問參與者的個人信息，除非發(fā)現(xiàn)實驗可能會嚴重影響受試者的健康。由關(guān)鍵詞突顯圖可見，“倫理審查”這一關(guān)鍵詞首次出現(xiàn)于 2018 年并一直延續(xù)至 2020 年，說明我國在生物樣本庫的倫理審查方面起步較晚，直至近年來才引起關(guān)注。此外，倫理審查的關(guān)鍵詞節(jié)點較小，反映出我國現(xiàn)階段更重視生物樣本庫在應(yīng)用領(lǐng)域的發(fā)展，而倫理審查方面可能未得到充分關(guān)注，呈現(xiàn)出較為嚴重的“偏科”態(tài)勢。生物樣本庫的倫理審查涉及知情同意的獲得方式、樣本信息的隱私和保密、研究結(jié)果的反饋等許多層面，在生物樣本的管理和保護等方面發(fā)揮重要作用。因此我國在未來幾年亟需加大生物樣本庫倫理審查的關(guān)注力度。

綜上所述，本文基于 CiteSpace 軟件對CNKI 數(shù)據(jù)庫中有關(guān)生物樣本庫的文獻進行了系統(tǒng)分析。通過分析文獻年發(fā)表數(shù)量、關(guān)鍵詞、作者、機構(gòu)等，為研究者發(fā)現(xiàn)生物樣本庫研究熱點和發(fā)展趨勢提供參考。

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10.3969/j.issn.1673-713X.2023.03.013

國家自然科學基金（82072673）

李國東，Email：liguodong@ems.hrbmu.edu.cn

2022-07-26

*同為第一作者