代谢组学研究热点频频突破,SCI论文和基金资助都火箭样增长!医生科研,可以从这些角度展开研究(2024)

学术   2024-11-28 06:25   美国  
让科研和SCI论文成为临床工作的副产品。

关键词:代谢组学;临床科研;Healsan大数据

Heasan™医学大数据分析赋能临床科研,掌控研究趋势优化选题和课题设计;高质量分析,还可以发表在SCI期刊

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导言:
为辅助课题选题及国自然基金撰写,熟悉最新研究热点和进展;尤其是协助找到最新的课题,我们每年都会就最近一年的临床科研的热门靶点进行解析。
本次解读“代谢组学”相关的研究大数据分析。


代谢组学(Metabolomics)是一门研究生物体系中小分子代谢产物(代谢组)组成及动态变化的学科。作为系统生物学的重要分支,代谢组学通过高通量检测技术和数据分析工具,全面分析细胞、组织或体液中的代谢物水平,从而揭示代谢网络及其与生物功能的关系。它广泛应用于疾病诊断、生物标志物发现、药物开发以及环境毒理学等领域,成为精准医学和个性化治疗的重要技术支持。


代谢组学的兴起可以追溯到20世纪90年代末,随着核磁共振(NMR)质谱(MS)技术的发展,科学家能够全面、准确地检测代谢物。2000年,代谢组学首次被正式提出,标志着这一领域的形成。2005年后,代谢组学与基因组学、转录组学和蛋白组学的整合推动了系统生物学的发展。近年来,基于人工智能大数据分析的代谢组学研究取得了突破性进展,特别是在肿瘤代谢、微生物代谢和药物代谢领域,极大地提升了研究的深度和广度。


2024年,代谢组学研究聚焦于以下热点和突破领域:
  • 疾病标志物发现:代谢组学正成为多种疾病(如癌症、糖尿病、神经疾病)生物标志物筛选的重要工具,推动了早期诊断和个性化治疗的发展。
  • 微生物代谢与宿主相互作用:代谢组学技术用于研究肠道微生物组与人体代谢之间的关联,为微生物调节疗法提供了新方向。
  • 人工智能和机器学习的整合:通过AI技术对海量代谢数据进行整合分析,显著提升了代谢组学在复杂疾病机制解析中的能力。
  • 空间代谢组学:以单细胞和空间分辨率为核心,揭示不同组织和细胞间代谢网络的空间特异性。
  • 多组学联合应用:与基因组学、转录组学和蛋白质组学的协同研究揭示复杂生物过程的系统性调控,为疾病机制的全面理解提供新思路。
总之,代谢组学正逐步从基础研究走向临床应用,其在精准医学中的潜力持续得到挖掘,是未来生物医学领域的重要推动力。


1、美国国立卫生研究院基金资助
自1985年以来,NIH共资助了18,399个代谢组学相关的研究项目(检索关键词: "Metabolomics" OR "Metabolic profiling"),总资助金额达到118.85亿美元。近年来,代谢组学研究获得了显著的支持,其中2024年的资助金额达到9.33亿美元,资助项目数为1,515项,显示出对该领域的持续重视。从趋势上看,自2010年开始,代谢组学研究的资助项目数量和金额快速增长,尤其是2023年达到高峰,资助金额超过13.73亿美元,资助项目数达到2,079项。
这表明,代谢组学研究在基础科学和临床应用中的重要性与日俱增,成为精准医学等前沿领域的重要组成部分。

(美国国立卫生研究院基金资助的时间分布和项目数量)

2、论文质量和增速
截至2024年,相关论文总数达72,964篇,其中2024年发表的论文数为10,544篇,呈现显著增长趋势。
从论文质量来看,影响因子(IF)≥20的高质量论文数量达到1,935篇,占总论文数的2.65%;影响因子介于10至20之间的论文数量为5,611篇,占比7.69%;而影响因子介于8至10之间的论文数量为5,425篇,占比7.43%。
近年来,高影响力论文的比例显著增加,反映出该领域研究的学术影响力和重要性在持续提升。这种增速和质量的提高也表明代谢组学逐渐成为生物医学研究的热点领域。


(研究发表的期刊分布及时间分布)

为了解目前在代谢组学的研究进展,我们对最近5年发表的论文做了全面解读,以找到这方面的研究热点及哪些期刊喜欢代谢组学研究,目前最活跃的研究机构、最有影响力研究人员、最重要的研究论文等。

检索数据库:Pubmed
分析工具:Healsan™大数据
检索时间:November 26, 2024
检索及分析机构:Healsan Consulting LLC(美国恒祥咨询)

一、代谢组学研究论文大数据分析

最近5年,Medline数据库共收录42,615代谢组学领域研究论文,对其进行大数据分析:


国家分布


在近5年内,代谢组学相关研究的论文发表主要集中于中国(共计16,471篇,占总量的38.7%美国(共计8,893篇,占总量的20.9%,占据了全球研究的主导地位。德国意大利法国紧随其后,分列第三第五,显示出欧洲国家在该领域也表现出较强的学术影响力,多国共同推进了代谢组学研究的全球发展。


(SCI论文国家分布)


医院排名

  • 按照发表论文的总影响因子排序代谢组学领域全球TOP5活跃的医院依次为:莱顿大学医学中心、布莱根和妇女医院、华西医院、圣裘德儿童研究医院、湘雅医院、梅奥诊所。
  • 2024年进入到全球代谢组学领域累计影响因子TOP20的中国其他领先医院:郑州大学第一附属医院浙江大学第一附属医院北京协和医院等均榜上有名,表明中国的多个顶尖医院在该研究中发挥了重要作用。

(全球发表论文TOP20的医院排名)

哪些期刊喜欢代谢组学研究?

发表代谢组学相关研究领域论文最多的SCI期刊依次为:
Metabolites (IF=3.4),
Int J Mol Sci (IF=4.9),
Sci Rep (IF=3.8),

Food Chem (IF=8.5),
Front Plant Sci  (IF=4.1)等。
特别注意:IF = 0,意味着未被SCI收录。

(发表论文的杂志分布)

期刊的审稿时间

对于论文在这些期刊发表的篇数、该期刊影响因子、期刊分区、从投稿到接收的时间、标准差和用来统计的论文样本量做了大数据分析。
我们特别圈出来几个审稿时间快的期刊。


(杂志审稿情况)

研究热点基因和相关疾病


根据代谢组学领域的研究热点分析,PIGS成为研究中最常被提及的基因。此外,MTORNLRP3、PALM等基因也表现出较高的研究热度,这些基因在代谢调控和多种疾病中的作用广受关注。

PIGS、MTOR、NLRP3、PALM 等基因在代谢组学研究中成为热点的原因主要与它们在细胞代谢过程中扮演的关键角色有关。这些基因直接或间接影响细胞的能量平衡、生长调控、炎症反应以及疾病状态,是代谢病理机制研究的重要目标。下面详细介绍这些基因的功能和它们在代谢组学研究中的重要性:

  1. MTOR (哺乳动物雷帕霉素靶蛋白):

  • MTOR是一个关键的细胞生长和代谢调节器,它是MTOR信号通路的核心组成部分,该通路调节蛋白质合成、细胞生长、细胞周期进程以及自噬等多个细胞功能。异常的MTOR信号通路与多种疾病相关,包括癌症、肥胖症、2型糖尿病和神经退行性疾病。

  • NLRP3 (NLR家族含焦亡结构域的3):

    • NLRP3是调控炎症反应中重要的炎症体复合体的组成部分。它参与产生和释放炎症因子如白介素-1β (IL-1β) 和白介素-18 (IL-18),这些炎症因子在多种炎症和代谢性疾病(如糖尿病、动脉粥样硬化和肥胖)中起关键作用。

  • PIGS (磷脂酰肌醇糖基化蛋白):

    • PIGS基因涉及磷脂酰肌醇糖基化的过程,这是一种修饰蛋白以调节其功能和定位的重要生化过程。PIGS基因的功能异常与某些遗传性疾病和免疫缺陷有关。

  • PALM (质膜蛋白):

    • PALM在细胞质膜的结构和功能中扮演角色,与细胞信号传导、细胞粘附和运动等过程相关。它在神经发育和多种疾病状态中的作用正在被积极研究。


    这些基因在代谢组学研究中的重要性源于它们在细胞代谢调控中的核心作用,以及它们在多种疾病中的潜在作用。了解这些基因的功能和相互作用对于揭示代谢病理机制、开发新的治疗方法以及预防相关疾病具有重要意义。


    在相关疾病领域,压力(Stress)和糖尿病(Diabetes)是研究的主要焦点,此外还包括肥胖(Obesity)、乳腺癌(Breast Cancer)、结肠癌(Colorectal Cancer)、肝病(Liver Disease)等。值得注意的是,多发性硬化症(MS)和与代谢紊乱相关的多种慢性疾病,如脂肪肝(Fatty Liver)、肾病(Kidney Disease)和胰岛素抵抗(Insulin Resistance),也成为代谢组学研究的重要方向。

    这一趋势表明,代谢组学在揭示代谢通路与疾病机制方面发挥着关键作用,为疾病诊断、治疗和干预提供了新的研究视角和潜在靶点。


    (研究热点基因和疾病)


    最活跃的学者及关系网

    按照SCI论文累计影响因子排序代谢组学领域TOP5活跃的研究学者包括:
    • Guido Kroemer,法国巴黎索邦大学
    • Lorenzo Galluzzi,康奈尔医学院辐射肿瘤学系
    • Laurence Zitvogel,法国Gustave Roussy癌症中心
    • Daolin Tang,美国德克萨斯大学西南医学中心外科系

    • Jason W. Locasale,美国杜克大学医学院药理学与癌症生物学系


    (该领域最活跃的研究者。备注:只统计第一作者和最后一位作者署名发表的论文数。如果作者的名字有不同拼写时,会被PubMed当成不同作者。如张三丰的拼写可能会有:Zhang,Sanfeng、Zhang,San-feng、或者Zhang,San Feng等不同拼写方式;部分期刊可能只会写Zhang,S,PubMed检索平台就会按照不同作者处理。)

    代谢组学领域的医生科学家学术圈如下所示,可以看到多个独立的研究项目组
    (学术大咖及其关系网)

    二、经典论文

    除了发表论文的数量和研究者论文影响力之外(数量+质量),单篇论文被引用次数是评价其学术影响力的重要指标。
    所以我们通过大数据分析找到高引用论文,即领域内的经典论文。
    因为时间和资源限制,只有最新的 10000 篇文献会被分析。

    TOP5被引用次数的SCI论文依次为:

    三、从模仿,到超越--开启属于自己的研究

    在研基金
    比如 加州大学圣地亚哥分校 的 Subramaniam, Shankar 主持了两项重要的代谢组学研究项目,分别是 国家代谢组学数据存储库(National Metabolomics Data Repository) 和其下一代平台 nextgen Metabolomics Workbench。这些项目专注于构建和优化代谢组学数据存储与共享平台,通过开发先进的数据管理与分析工具,促进数据的开放获取与高效利用,为代谢组学领域的研究创新和国际协作提供了重要支持。

    论文发表
    Dr. Subramaniam, Shankar 发表的部分SCI论文:
    1. Karagiannis, D., Wu, W., Li, A., Hayashi, M., Chen, X., Yip, M., Mangipudy, V., Xu, X., Sánchez-Rivera, F. J., Soto-Feliciano, Y. M., Ye, J., Papagiannakopoulos, T., & Lu, C. (2024). Metabolic reprogramming by histone deacetylase inhibition preferentially targets NRF2-activated tumors. Cell reports, 43(1), 113629. https://doi.org/10.1016/j.celrep.2023.113629
    2. Alina, M., Phillips, E., Alharithi, Y., Kadam, L., Coussens, L., & Kumar, S. (2024). Metabolic abnormalities in the bone marrow cells of young offspring born to obese mothers. Research square, rs.3.rs-3830161. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-3830161/v1
    3. Vazquez-Medina, A., Rodriguez-Trujillo, N., Ayuso-Rodriguez, K., Marini-Martinez, F., Angeli-Morales, R., Caussade-Silvestrini, G., Godoy-Vitorino, F., & Chorna, N. (2024). Exploring the interplay between running exercises, microbial diversity, and tryptophan metabolism along the microbiota-gut-brain axis. Frontiers in microbiology, 15, 1326584. https://doi.org/10.3389/fmicb.2024.1326584
    4. Scolaro, T., Manco, M., Pecqueux, M., Amorim, R., Trotta, R., Van Acker, H. H., Van Haele, M., Shirgaonkar, N., Naulaerts, S., Daniluk, J., Prenen, F., Varamo, C., Ponti, D., Doglioni, G., Ferreira Campos, A. M., Fernandez Garcia, J., Radenkovic, S., Rouhi, P., Beatovic, A., Wang, L., … Mazzone, M. (2024). Nucleotide metabolism in cancer cells fuels a UDP-driven macrophage cross-talk, promoting immunosuppression and immunotherapy resistance. Nature cancer, 5(8), 1206–1226. https://doi.org/10.1038/s43018-024-00771-8
    5. Ghoshal, K., Luther, J. M., Pakala, S. B., Chetyrkin, S., Falck, J. R., Zent, R., Wasserman, D. H., & Pozzi, A. (2024). Epoxygenase Cyp2c44 Regulates Hepatic Lipid Metabolism and Insulin Signaling by Controlling FATP2 Localization and Activation of the DAG/PKCδ Axis. Diabetes, 73(8), 1229–1243. https://doi.org/10.2337/db23-0493
    6. Wang, C., Tanizawa, H., Hill, C., Havas, A., Zhang, Q., Liao, L., Hao, X., Lei, X., Wang, L., Nie, H., Qi, Y., Tian, B., Gardini, A., Kossenkov, A. V., Goldman, A., Berger, S. L., Noma, K. I., Adams, P. D., & Zhang, R. (2024). METTL3-mediated chromatin contacts promote stress granule phase separation through metabolic reprogramming during senescence. Nature communications, 15(1), 5410. https://doi.org/10.1038/s41467-024-49745-5
    7. Xia, C., Peng, P., Zhang, W., Xing, X., Jin, X., Du, J., Peng, W., Hao, F., Zhao, Z., Dong, K., Tian, M., Feng, Y., Ba, X., Wei, M., & Wang, Y. (2024). Methionine-SAM metabolism-dependent ubiquinone synthesis is crucial for ROS accumulation in ferroptosis induction. Nature communications, 15(1), 8971. https://doi.org/10.1038/s41467-024-53380-5


    Hanson解读:
    通过对代谢组学研究领域的论文进行大数据分析,我们可以获得该领域的全面概况和关键趋势:
    • 论文发表情况:代谢组学研究呈现快速增长趋势,2024年发表的相关论文数量达到10,544篇,其中影响因子大于20的高质量论文占比显著提升,反映了该领域研究质量的不断提高。

    • 国家分布:中国和美国在代谢组学研究中表现尤为突出,中国以16,471篇论文位居全球首位,美国紧随其后。

    • 研究热点:集中在与代谢相关的关键基因,如PIGSGCMTOR,以及与代谢相关的重大疾病,包括糖尿病、肥胖和乳腺癌等。

    • 研究机构和学者:一些具有全球影响力的研究机构和医院,如莱顿大学医学中心、布莱根妇女医院和西部中国医院,在代谢组学领域的研究中发挥了关键作用,累积发表的高影响因子论文数量较高。与此同时,顶尖学者如 Guido KroemerLorenzo Galluzzi 等,通过高质量的研究成果持续推动了代谢组学的发展。

    这些趋势表明,代谢组学已成为研究生命科学和疾病机制的核心领域,并在精准医学的实现中扮演着重要角色。


    A、本报告为PubMed检索平台仅以检索式报告的结果进行的可视化报告。
    B、大数据分析无任何排名意义
    C、本推文很可能存在谬误;也请各位同仁多多指正,以促进我们提供更高质量的推文。
    D、本文仅为学术交流,不构成任何建议

    编辑:Amber Wang,微信号:HealsanA;加好友请注明理由。
    助理:ChatGPT;封面:Hanson设计、GPT 4制图
    美国Healsan Consulting(恒祥咨询),专长于Healsan医学大数据分析、及基于大数据的Hanson临床科研支持主要为医院科研处、生物制药公司和医生科学家提供分析和报告,成为诸多机构的“临床科研外挂”。
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