1.摘要
本文基于PubMed文献数据库，使用citexs赛特新思数据分析平台，对2012-01至2022-12关于 network pharmacology 和 metabolism 研究进行文献分析及大数据挖掘，梳理该领域的发展历程，分析研究主题的热点变化等，将分析结果可视化，旨在对network pharmacology 和 metabolism相关领域研究进行系统综述和趋势展望，探讨当前的研究动态及热点，挖掘分析尚需改进的内容，以期为后续研究提供参考。
2.数据来源
（1）数据来源于PubMed数据库
（2）时间跨度：2012-01至2022-12
（3）文献类型：article
（4）语种：English
（5）共检索到 668 篇文献
（6）检索词：(network pharmacology) AND (metabolism)
3.研究方法
本文采用文献计量学方法，以PubMed文献数据库为基础，使用citexs赛特新思数据分析平台，进行文献大数据挖掘，分别选择国家、机构、作者、关键词、期刊、关联疾病、关联基因等对象进行数据挖掘和分析，可视化呈现该领域的总趋势、分布情况、热点变化等。
4.结果
4.1 年度发文趋势分析
以network pharmacology 和 metabolism为关键词搜索，2012-01至2022-12的文献有 668 篇，文献年均发文量61篇。如图1所示，2022达到年发文量顶峰229篇，2018增长率最快为200%，提示该领域的研究得到快速发展，处于快速上升阶段。
图1. 2012-01至2022-12 network pharmacology 和 metabolism相关文献的年度发文趋势
4.2 研究国家分析
2012-01至2022-12，全球在 network pharmacology 和 metabolism研究领域发文量前27的国家如图2所示， 在该领域发文量最多的国家是China（615篇，92.07%），United States of America（17篇，2.54%）和United Kingdom（10篇，1.5%）位居第二和第三。
图2. 2012-01至2022-12 network pharmacology 和 metabolism的研究国家分析
4.3 研究机构分析
2012-01至2022-12，全球在 network pharmacology 和 metabolism 研究领域发文量前20的国家研究机构如图3所示，其中beijing university of chinese medicine和china academy of chinese medical sciences发文量占据前两名，分别发表了43篇和32篇，chengdu university of traditional chinese medicine发表了26篇，位于第三名。
图3. 2012-01至2022-12 network pharmacology 和 metabolism的研究机构分析
4.4 研究作者分析
2012-01至2022-12，全球在 network pharmacology 和 metabolism 研究领域发文量前30的作者见表1。该领域产出文献最多的作者是 Haiyu Xu、Shao Li、Xin Wang、Yi Zhang，迄今为止一共发表5篇文献； Aiping Lu、Hongjun Yang、Shizhang Wei、Xiao Ma、Yanqiong Zhang并列第二，发表了4篇文献；Ai-Ping Li、Chunqin Mao、Jiansong Fang、Jianxia Wen、Lianlin Su、Qi Wang、Tulin Lu、Xue-Mei Qin、Xuemei Qin、Ying Huai并列第三，已有3篇文献发表。(声明：文献原始数据来源于pubmed，由于其部分机构缺失和部分杂志未收录，造成文章数量偏少，排名仅供参考！)
表1. 2012-01至2022-12 network pharmacology 和 metabolism的研究作者分析
4.5 发文期刊分析
2012-01至2022-12，以network pharmacology 和 metabolism为关键词搜索，检索出论文668篇，发文量排名前30的期刊见图4，其中刊载文献量最多的期刊是Front Pharmacol（84篇）；Evid based Complement Alternat Med位居第二，刊载文献量74篇；J Ethnopharmacol位居第三，刊载文献量62篇。
图4. 2012-01至2022-12 network pharmacology 和 metabolism的发文期刊分析
4.6 关键词热点词频分析
论文关键词是对研究目的、研究对象、研究方法进行高度凝练与概括。基于关键词的分析能够反映某一研究领域某一时间段内主题演变趋势和研究热点。把network pharmacology 和 metabolism作为为关键词搜索，时间跨度为2012-01至2022-12，如图5所示，出现频次前5的关键词分别是： metabolomics，molecular docking，traditional chinese medicine，mechanism，systems pharmacology.
图5. 2012-01至2022-12 network pharmacology 和 metabolism的热点词频分析
4.7 关键词热度随时间变化分析
将2012-01至2022-12分为4个时间段，如图6-1，表示与network pharmacology 和 metabolism相关联的关键词词频在各个时间段的热度排名及排名变化情况。
图6-1. 2012-01至2022-12 network pharmacology 和 metabolism不同时间段的热度排名及排名变化分析
4.8 关联基因分析
图7. 2012-01至2022-12 network pharmacology 和 metabolism关联基因分析
4.9 疾病热点词频分析
2012-01至2022-12，以network pharmacology 和 metabolism为关键词搜索，检索出论文668篇，如图8所示，其中文献量最多的Inflammation（177篇）；Neoplasms位居第二，文献量为152篇；Obesity位居第三，文献量109篇。
图8. 2012-01至2022-12 network pharmacology 和 metabolism关联疾病的热点词频分析
5.文献推荐
5.1 AI推荐文献
根据搜索关键词network pharmacology 和 metabolism，综合文献被引用数、发表时间、年份、影响因子等条件，推荐出30篇文献，见表2。
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