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基于PubMed开发的医学文献分析工具 本地PubMed 史继红史继红史继红史继红 哈尔滨医科大学图书馆哈尔滨医科大学图书馆哈尔滨医科大学图书馆哈尔滨医科大学图书馆 2024/5/1 周三周三1 1.文献分析工具 2.本地PubMed 3.本地PubMed的特点 4.如何使用本地PubMed2024/5/1 周三周三2如果我们使用大数据分析工具，进行科研选题分析，结果会怎样？如果我们使用大数据分析工具，进行科研选题分析，结果会怎样？阿里巴巴公司本阿里巴巴公司本质上是一家数据公司，质上是一家数据公司，做淘宝的目的不是为做淘宝的目的不是为了卖货，而是获得所了卖货，而是获得所有零售的数据和制造有零售的数据和制造业的数据；业的数据；做物流不是为了做物流不是为了送包裹，而是这些数送包裹，而是这些数据合在一起。据合在一起。阿里巴巴对一个阿里巴巴对一个人的了解程度远远超人的了解程度远远超过你自己，电脑会比过你自己，电脑会比你更了解你。你更了解你。1985年，芝加哥大学的年，芝加哥大学的Don.R Swanson教授，在研教授，在研究时偶然发现以雷诺氏病生理改变作为中间词，可将以鱼究时偶然发现以雷诺氏病生理改变作为中间词，可将以鱼油和雷诺氏病为主题词分别检索到的两组原本无联系的文油和雷诺氏病为主题词分别检索到的两组原本无联系的文献联系起来，得出鱼油有助于雷诺氏病的治疗结论。于是，献联系起来，得出鱼油有助于雷诺氏病的治疗结论。于是，Swanson提出了提出了基于文献的知识发现基于文献的知识发现(Literature-based Discovery)理论。理论。事实证明，事实证明，Swanson开发的开发的Arrowsmith分析系统，分析系统，发现了大量的新知识。发现了大量的新知识。2000年，美国情报科学与技术学年，美国情报科学与技术学会会(ASIST)因为其独特的情报学方法授予他该学会的最因为其独特的情报学方法授予他该学会的最高成就奖。高成就奖。目前，除了目前，除了Arrowsmith分析系统外，常用的文献分析软件还分析系统外，常用的文献分析软件还有：有：HistCite；Bibexcel；SATI；Thomson Data Analyzer；CiteSpace；Pajek；Ucinet；Vosviewer；SPSS；Aureka；RefViz等，以及完全基于等，以及完全基于PubMed开发的德国的开发的德国的GoPubMed；中国；中国的的bdPubMed；美国的；美国的Anne OTate、PubFocus以及欧洲的以及欧洲的CiteXplore等。等。基于共词分析技术的基于共词分析技术的Arrowsmith工具可以作工具可以作为专业人员的科研辅助工具，引导科研人员认识和发为专业人员的科研辅助工具，引导科研人员认识和发现不同科学、不同研究方向之间潜在的有科学价值的现不同科学、不同研究方向之间潜在的有科学价值的信息，以便进一步证实科学假设的可行性。信息，以便进一步证实科学假设的可行性。http:/arrowsmith.psych.uic.edu/1.1.ArrowsmithArrowsmith知识发现系统简介知识发现系统简介知识发现系统简介知识发现系统简介在此，以在此，以“虫草素与肠虫草素与肠粘膜屏障功能稳定的潜粘膜屏障功能稳定的潜在相关性研究在相关性研究”为例，介为例，介绍绍Arrowsmith的使用方法。的使用方法。ArrowsmithArrowsmith知识发现系统简介知识发现系统简介知识发现系统简介知识发现系统简介以虫草素以虫草素“cordycepinab”的检索结果为文献的检索结果为文献A集合集合ArrowsmithArrowsmith知识发现系统简介知识发现系统简介知识发现系统简介知识发现系统简介以肠黏膜以肠黏膜“Intestinal MucosalTI”的检索结果为文献的检索结果为文献C集合集合ArrowsmithArrowsmith知识发现系统简介知识发现系统简介知识发现系统简介知识发现系统简介截至截至2014年年10月月25日日,文献文献A和和C的的检索结果分别为检索结果分别为795和和801篇，篇，A和和C之间没有共同的检索词出现，而运之间没有共同的检索词出现，而运用用Arrowsmith工具，则工具，则A和和C文献中文献中共同出现的词语形成的共同出现的词语形成的B集合中共有集合中共有861个词。个词。ArrowsmithArrowsmith知识发现系统简介知识发现系统简介知识发现系统简介知识发现系统简介 利用利用Arrowsmith中语义过滤器以中语义过滤器以“Chemicals&Drugs”、“Genes&Molecular Sequences,and Gene&Protein Names”、“Physiology”进行进行语义过滤，去除不相关的词。语义过滤，去除不相关的词。ArrowsmithArrowsmith知识发现系统简介知识发现系统简介知识发现系统简介知识发现系统简介根据语义过滤，去除文献根据语义过滤，去除文献B中中不相关或相关度小的词。不相关或相关度小的词。ArrowsmithArrowsmith知识发现系统简介知识发现系统简介知识发现系统简介知识发现系统简介结合文献全文发现，结合文献全文发现，蛹虫草对炎性肠蛹虫草对炎性肠病及消化系统疾病高度相关病及消化系统疾病高度相关，但用以，但用以治疗是否有效，需要在后续的临床研治疗是否有效，需要在后续的临床研究中加以验证。究中加以验证。ArrowsmithArrowsmith知识发现系统简介知识发现系统简介知识发现系统简介知识发现系统简介参考：李文林参考：李文林,潘苏华潘苏华,关洪月关洪月.基于基于Arrowsmith 探讨虫草素与肠粘探讨虫草素与肠粘膜屏障功能稳定的潜在相关性膜屏障功能稳定的潜在相关性.医学信息医学信息,2009,22(12):2684-2687.CiteSpace 是一种是一种基于基于JAVAJAVA的可视化文献分析软件的可视化文献分析软件，能够显示一能够显示一个学科或知识个学科或知识领域领域在一定时期在一定时期的的发展趋势、动向及发展趋势、动向及研究研究热热点，点，发现发现若干若干个个研究领域的演进历程。研究领域的演进历程。http:/cluster.cis.drexel.edu/cchen/citespace/http:/cluster.cis.drexel.edu/cchen/citespace/*2.CiteSpace3.SPSS SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。4.GoPubMed系统系统GoPubMed 2006年年由德国由德国Transinsight公司公司和德国和德国Technical University Dresden合作开合作开发发，以以PubMed为为数据源、以数据源、以语义检语义检索索为为技技术术的的生命科学文献搜索引擎。生命科学文献搜索引擎。GoPubMed是利用生物信息学相关知识开发的一个可以对是利用生物信息学相关知识开发的一个可以对PubMed检索结果进行聚类、分析的工具检索结果进行聚类、分析的工具/智能搜索引擎。智能搜索引擎。利用基因本体（利用基因本体（gene ontology）和医学主）和医学主题词题词表（表（mesh terms）对对文献文献进进行全面分析行全面分析。高度相关的概念高度相关的概念各类统计分析各类统计分析各类统计分析各类统计分析Top YearsTop CountriesTop CitiesTop JournalsTop AuthorsTop TermsGoPubMed系统系统课题发展趋势课题发展趋势GoPubMed系统系统地区分布图地区分布图GoPubMed系统系统作者合作网络作者合作网络GoPubMed系统系统http:/arrowsmith.psych.uic.edu/cgi-bin/arrowsmith_uic/AnneOTate.cgi5.Anne OTate伊利诺伊大学芝加哥分校开发伊利诺伊大学芝加哥分校开发Anne OTate对对PubMed检索结果检索结果按照重要的单词、按照重要的单词、MeSH词、所词、所属单位、作者姓名、期刊和出版年属单位、作者姓名、期刊和出版年进行分组，点击给定的分组名称即进行分组，点击给定的分组名称即可显示该组别中的所有文章。可显示该组别中的所有文章。http:/cbdm.mdc-berlin.de/medlineranker/cms/medline-ranker6.medline-ranker 马克斯马克斯德尔布吕克分子医学中心德尔布吕克分子医学中心开发开发medline-ranker与用户输入的某个主题相比与用户输入的某个主题相比较，自动推断出一组非常有判断力的单词，较，自动推断出一组非常有判断力的单词，再再用用这些单词对相关的文章进行评分和排序。这些单词对相关的文章进行评分和排序。PubFocus按照按照PubMed期刊的影响因子、作者期刊的影响因子、作者贡献水平等多种因素对文献贡献水平等多种因素对文献结果结果进行排序，用户进行排序，用户可可以以找到某一学科或某领域内最有影响力或最多找到某一学科或某领域内最有影响力或最多产出的作者，或了解某学校产出的作者，或了解某学校某某领域内哪领域内哪些些期刊期刊发表的文章最多。发表的文章最多。7.7.PubFocusPubFocus 南加州大学洛杉矶分校南加州大学洛杉矶分校开发开发 讲授内容讲授内容 1.关于大数据分析工具 2.什么是本地PubMed 3.本地PubMed的特点 4.如何使用本地PubMed2024/5/1 周三周三26 1.1.什么是本地什么是本地PubMedPubMed（bdPubMedbdPubMed）本地本地本地本地PubMedPubMedPubMedPubMed是华中科技大学同济医学院与是华中科技大学同济医学院与是华中科技大学同济医学院与是华中科技大学同济医学院与济南泉方科技有限公司合作开发的济南泉方科技有限公司合作开发的济南泉方科技有限公司合作开发的济南泉方科技有限公司合作开发的本地化的数本地化的数本地化的数本地化的数据库系列产品据库系列产品据库系列产品据库系列产品，在，在，在，在PubMedPubMedPubMedPubMed基础上，参考基础上，参考基础上，参考基础上，参考Web of Web of Web of Web of ScienceScienceScienceScience、Google ScholarGoogle ScholarGoogle ScholarGoogle Scholar、GoPubMedGoPubMedGoPubMedGoPubMed等，开等，开等，开等，开发出的发出的发出的发出的新一代多功能外文医学文献检索平台新一代多功能外文医学文献检索平台新一代多功能外文医学文献检索平台新一代多功能外文医学文献检索平台，可以可以可以可以准确、快速、高效、方便准确、快速、高效、方便准确、快速、高效、方便准确、快速、高效、方便地提供地提供地提供地提供最优质的最优质的最优质的最优质的医学文献资源服务医学文献资源服务医学文献资源服务医学文献资源服务。2024/5/1 周三周三272024/5/1 周三周三30为什么要本地化？为什么要本地化？为什么要本地化？为什么要本地化？理由理由1 1：当当PubMedPubMed不能正常访问时，如不能正常访问时，如2 2011011年，年，20122012年，年，20132013年均出现过短暂的（有时长年均出现过短暂的（有时长达一个月以上）无法访问，本地化不受影响。达一个月以上）无法访问，本地化不受影响。理由理由2 2：医院内部局域网因为安全考虑，一般是不能医院内部局域网因为安全考虑，一般是不能访问外网的，本地访问外网的，本地P PubMedubMed可以安装在医院内可以安装在医院内网，方便院内不能访问外网时使用。网，方便院内不能访问外网时使用。讲授内容讲授内容 1.关于大数据分析工具 2.什么是本地PubMed 3.本地PubMed的特点 4.如何使用本地PubMed2024/5/1 周三周三31 期刊影响因子参期刊影响因子参考考SCISCI发布的期发布的期刊引证报告刊引证报告JCRJCR 被引被引频次频次参考参考Google ScholarGoogle Scholar 检索方法、检索检索方法、检索界面及检索结果界面及检索结果与与PubMedPubMed一致一致PubMedG&G SCI 一般数据一般数据结果分析结果分析参考参考GoPubMedGoPubMed 2024/5/1 周三周三32与与PubMedPubMed相比具有以下特点相比具有以下特点:可以在可以在PubMedPubMed不能访问时不能访问时使用使用；部分文献可以部分文献可以显示参考文献及引证文献显示参考文献及引证文献列表；列表；增加了增加了期刊影响因子或论文被引频次过滤功期刊影响因子或论文被引频次过滤功能能；增加了增加了知识图谱、共词分析、高知识图谱、共词分析、高IFIF论文、高论文、高TCTC论文论文等特殊数据分析功能；等特殊数据分析功能；增加了增加了一般数据统计分析功能；一般数据统计分析功能；(6)6)在线申请全文，在线申请全文，通过与本单位图书馆资源及馆际互通过与本单位图书馆资源及馆际互借系统相关联。借系统相关联。2024/5/1 周三周三33突出特色强大的数据分析功能快速了解某主题的文献分布情况快速定位某领域的快速定位某领域的高影响力文献高影响力文献快速选择某领域的快速选择某领域的高质量期刊文献高质量期刊文献 快速分析某主题的快速分析某主题的发展趋势发展趋势揭示主题概念间的揭示主题概念间的内在联系内在联系特殊数据分析特殊数据分析特殊数据分析特殊数据分析PubMedPubMed检索检索检索检索过滤功能过滤功能过滤功能过滤功能统计分析统计分析统计分析统计分析 本地本地本地本地PubMedPubMedPubMedPubMed通过参考各种分析工具，通过参考各种分析工具，将将检索结果的深入分析检索结果的深入分析及全文获取及全文获取整合在一整合在一个平台下个平台下，比较适用于对比较适用于对PubMedPubMed检索结果有检索结果有深度分析需求深度分析需求的用户（医学院校和大型医院）的用户（医学院校和大型医院），尤其适用于，尤其适用于不能提供不能提供SCISCI检索服务和外文检索服务和外文全文库比较少的机构全文库比较少的机构。2024/5/1 周三周三36 讲授内容讲授内容 1.关于大数据分析工具 2.什么是本地PubMed 3.本地PubMed的特点 4.如何使用本地PubMed2024/5/1 周三周三374.4.4.4.如何使用本地如何使用本地如何使用本地如何使用本地PubMedPubMedPubMedPubMed查找糖尿病肾病查找糖尿病肾病（Diabetic NephropathyDiabetic Nephropathy）方面的文献方面的文献 糖尿病肾病（Diabetic nephropathy，DN）是糖尿病患者的终极杀手。据中国之声全国新闻联播报道，中国目前糖尿病患者人数高达1.14亿,是继肿瘤、血管病变之后第三大严重威胁人类健康的慢性非传染性疾病，具有高致死率、高致残率和高医疗花费的特征。2024/5/1 周三周三38如何对检索结果做更深入的分析？如何对检索结果做更深入的分析？利用本地利用本地PubMedPubMed4.4.4.4.如何使用本地如何使用本地如何使用本地如何使用本地PubMedPubMedPubMedPubMed4.1 基本数据统计分析（文献分布情况）4.2 高影响因子期刊论文和高被引频次论文分析4.3 SCI论文分区4.4 知识图谱分析4.5 共词分析4.6 知识发现4.7 获取全文2024/5/1 周三周三40检索结果与检索结果与PubmedPubmed结果一致结果一致结果分析工具结果分析工具4 4.1 1 基本数据统计分析基本数据统计分析 对文献的作者、期刊、主题词、文献类型、出版年、出版国家、文献语言等的计量分析。2024/5/1 周三周三42作者分析作者分析期刊分析期刊分析主题词分析主题词分析发文年代分析发文年代分析发文国家分析发文国家分析文献类型分析文献类型分析文献语种分析文献语种分析2024/5/1 周三周三434 4.2 2 高高IFIF论文和高论文和高TCTC论文论文概念：影响因子（影响因子（IFIF）：被引频次被引频次（TCTC）：指某文献在特定源期刊（如SCI）中被引用的次数。本系统所使用的被引次数来源于谷歌学术（Google scholar）中的被引次数。（将Google scholar的结果整合到本平台）2024/5/1 周三周三44威望指数威望指数SJRSJR（SCImago Journal RankSCImago Journal Rank）查找高查找高IFIF论文论文和高和高TCTC论文论文影响因子时 间影响因子最高的几篇文献均来自影响因子最高的几篇文献均来自New England Journal New England Journal of Medicineof Medicine（IF5IF54.424.42）,其中最早的一篇发表于其中最早的一篇发表于19196969年，年，最近的一篇为最近的一篇为2012014 4年，点击相应节点可以查看详细信息年，点击相应节点可以查看详细信息被被引引频频次次时间时间被引频次数据每月更新一次被引频次数据每月更新一次被引频次大于被引频次大于110110的文献较多，的文献较多，其中最早的一篇出现于其中最早的一篇出现于19671967年年，被引被引721721次次4 4.3 SCI3 SCI论文分区论文分区*JCR（期刊引证报告）将SCI收录的期刊按照影响因子由高到低分为1-4四个区，发表在1区和2区的论文，通常被认为是该学科领域的比较重要的论文。2024/5/1 周三周三49选择不同的分区可以对检索结果按照分区进行精炼。4.4 知识图谱 利用可视化的图和谱形象地展示某学科的发展进程与研究热点。图：表示形状谱：代表谱系（文献演进过程）2024/5/1 周三周三51系统默认前系统默认前2020个主题词，个主题词，点击点击“更多更多主题词主题词”可可以了解更多以了解更多发发文文量量时间时间知识演进图谱展示了各个知识演进图谱展示了各个研研究方向究方向在各年份的在各年份的文献数文献数量量在在“更多主题词更多主题词”中，中，根据研究领域的不同，根据研究领域的不同，分为多个大类分为多个大类（10109 9个）个）点击点击“Amino Acids,Amino Acids,Peptides,and Peptides,and ProteinsProteins”氨基酸，氨基酸，肽类和蛋白质肽类和蛋白质可以看到：可以看到：可以看到：可以看到：Hemoglobin A,GlycosylatedHemoglobin A,Glycosylated；（糖基化血红蛋白（糖基化血红蛋白A A）Glycosylation End Products,Glycosylation End Products,AdvancedAdvanced；（晚期糖基化终末产物）（晚期糖基化终末产物）Cholesterol,HDLCholesterol,HDL；（高密度脂蛋白胆固醇）（高密度脂蛋白胆固醇）Serum AlbuminSerum Albumin；（血清白蛋白）（血清白蛋白）C-Reactive ProteinC-Reactive Protein（C C反应蛋反应蛋白）等白）等，目前研究者众多，目前研究者众多，而这些词基本上都与炎症相关。而这些词基本上都与炎症相关。炎症以炎症细胞浸润、黏附分子、炎症趋化因子和致炎因子表达增强、炎症以炎症细胞浸润、黏附分子、炎症趋化因子和致炎因子表达增强、C C反应蛋白反应蛋白（C-reactive proteinC-reactive protein，CRPCRP）水平升高）水平升高为特征。通过知识演进图谱，可以了解一为特征。通过知识演进图谱，可以了解一下下C C反应蛋白的研究历史：反应蛋白的研究历史：从上述结果可以看出，越来越多的研究表明炎症过程可能在从上述结果可以看出，越来越多的研究表明炎症过程可能在DNDN的发病机制中占据重要的发病机制中占据重要地位，其涉及的致炎因子有望成为地位，其涉及的致炎因子有望成为DNDN及其他炎症性疾病新的治疗靶标之一。及其他炎症性疾病新的治疗靶标之一。19198383年最早一篇关于年最早一篇关于年最早一篇关于年最早一篇关于C C反应蛋白反应蛋白反应蛋白反应蛋白的文献的文献的文献的文献 如果想进一步了解有关如果想进一步了解有关如果想进一步了解有关如果想进一步了解有关C C反应蛋白的反应蛋白的反应蛋白的反应蛋白的高影响因子高影响因子高影响因子高影响因子论文或者高被引次数论文，可以选择高论文或者高被引次数论文，可以选择高论文或者高被引次数论文，可以选择高论文或者高被引次数论文，可以选择高IFIF论文和论文和论文和论文和高高高高TCTC论文按钮。论文按钮。论文按钮。论文按钮。C-Reactive ProteinC-Reactive ProteinC-Reactive ProteinC-Reactive Protein19941994年发表的年发表的年发表的年发表的一篇高影响因子文献一篇高影响因子文献一篇高影响因子文献一篇高影响因子文献C-Reactive ProteinC-Reactive Protein20032003年发表的一篇高被引频次文献年发表的一篇高被引频次文献年发表的一篇高被引频次文献年发表的一篇高被引频次文献，已被引用了，已被引用了261261次次，是该领域的经典文章，想了解该领域不可不看是该领域的经典文章，想了解该领域不可不看如果您更关心目前有哪些药物用于如果您更关心目前有哪些药物用于DNDN的治疗，可以使用知识演进图谱中的的治疗，可以使用知识演进图谱中的“设置设置”功能，功能，对检索结果进行对检索结果进行4 4个方面的限定（过滤）个方面的限定（过滤）发发文文量量时间时间如果要了解有哪些药物可以治疗DN，可以勾选“副主题词过滤”中的“therapeutic use”，点击“确定确定”。同时，在频次突变设置中选择出现频次在20及以上，突变率100%以上，不区分加权，便可选择出较重要的主题词主题词分类主题词分类过滤过滤副主题词过副主题词过滤滤年份过年份过滤滤按出现频次及按出现频次及突变率过滤，突变率过滤，并可以区分加并可以区分加权权2024/5/1 周三周三 从上图可以看到，治疗从上图可以看到，治疗DNDN的药物主要为的药物主要为Angiotensin-Converting Enzyme Angiotensin-Converting Enzyme InhibitorsInhibitors（血管紧张素转换酶抑制剂，（血管紧张素转换酶抑制剂，ACEIACEI）；Antihypertensive Antihypertensive AgentsAgents（抗高血压药）；（抗高血压药）；InsulinInsulin（胰岛素）（胰岛素）；Hypoglycemic AgentsHypoglycemic Agents（降糖药）（降糖药）；Angiotensin II Type 1 Receptor BlockersAngiotensin II Type 1 Receptor Blockers（血管紧张素（血管紧张素11型受体拮抗剂，型受体拮抗剂，ARBARB）等，具体的药物有等，具体的药物有LosartanLosartan（洛沙坦）；（洛沙坦）；CaptoprilCaptopril（卡托普利）；（卡托普利）；EnalaprilEnalapril（依那普利）等。（依那普利）等。进入具体药物选择界面 从发文量看，从发文量看，19651965年年就有了关于就有了关于InsulinInsulin的报道。的报道。19871987年年出现了第一篇关于出现了第一篇关于ACEIACEI的报道，的报道，2002000 0年年出现了第一篇关于出现了第一篇关于ARBARB的报道，从时间上看，的报道，从时间上看，InsulinInsulin持续持续在研究和报道，而在研究和报道，而ACEIACEI在在20052005年发文量大幅下降之时，正是年发文量大幅下降之时，正是ARBARB发文量大幅增发文量大幅增长之即，而实际情况也是长之即，而实际情况也是ARBARB为该系统的一类新药，与为该系统的一类新药，与ACEIACEI相比具有许多独到相比具有许多独到之处。之处。4 4.5 5 共词分析（指纹共词）共词分析（指纹共词）共词分析是计算两个主题词在一组文献中共同出现的篇数，并将其演进路径显示出来的一种方法。*ARB作为一种新药，如果想进一步了解该药与DN之间的更多研究，可以使用“指纹共词”。*方法：进入共词分析界面后，点击“更多主题词”来选择我们需要分析的具体主题词。2024/5/1 周三周三62指纹共词指纹共词DNDN与与ARBARB在更多主题词里，搜索“Diabetic Nephropathies”得到各种与Diabetic Nephropathies共现的词，其中就包含Angiotensin II Type 1 Receptor Blockers 从图中可以看出，从图中可以看出，ARBARB与与DNDN同时出现在一篇文献中的时间同时出现在一篇文献中的时间最早为最早为20022002年（年（9 9篇），最多是篇），最多是20052005年（年（5656篇）。篇）。20142014年共同年共同出现在同一篇文章的数量为出现在同一篇文章的数量为2121篇，它们是：篇，它们是：共词演进图，共词演进图，共词演进图，共词演进图，X X轴表示年份，轴表示年份，轴表示年份，轴表示年份，Y Y轴表示共献次数，点击可查看具体信息轴表示共献次数，点击可查看具体信息轴表示共献次数，点击可查看具体信息轴表示共献次数，点击可查看具体信息 其中其中5 5篇来源于大名鼎鼎的篇来源于大名鼎鼎的N Engl J MedN Engl J Med（新英格兰医学杂志），该（新英格兰医学杂志），该刊与刊与LancetLancet、JAMAJAMA均属于世界上均属于世界上最权威最权威的医学期刊，如此多篇幅的的医学期刊，如此多篇幅的报道报道ARBARB与与DNDN，提示该方面很有可能成为未来研究的热点。，提示该方面很有可能成为未来研究的热点。IF 54.424 4.6 6 知识发现知识发现检索结果小于检索结果小于3004 4.7 7 全文获取服务全文获取服务对于检索到的文献，可以通过以下3种方式获取全文。具体步骤是：1.首先查询是否有馆藏（纸质期刊）2.若无馆藏则通过“全文链接”查看收录该文献的数据库名称，若为开放获取数据库或机构购买了该数据库，则直接点击链接获取全文3.若以上两条途径均无法获取全文，则可以尝试利用本地PubMed系统的全文申请功能，通过馆际互借获取全文2024/5/1 周三周三691 1、首先查询用户所在机、首先查询用户所在机构有无馆藏，有则可直构有无馆藏，有则可直接获取，若无，则点击接获取，若无，则点击“全文链接全文链接”2.2.点击点击“全文链接全文链接”，题录，题录下方会出现收录该全文的数下方会出现收录该全文的数据库，若该数据库是开放获据库，若该数据库是开放获取的或机构购买的，则可以取的或机构购买的，则可以直接点击图标获取全文直接点击图标获取全文3.3.若无，则可以通过本地若无，则可以通过本地PubMedPubMed系统的全文申请功系统的全文申请功能获取全文能获取全文4.4.点击申请全文点击申请全文5.5.进入进入“我我的文件夹查的文件夹查看全文获取看全文获取情况情况”2024/5/1 周三周三726.6.成功获取全文成功获取全文后，点击打开全后，点击打开全文即可查看获取文即可查看获取到的文献到的文献2024/5/1 周三周三73总结总结1.1.可以可以对检索结果进行一般的文献计量分析（如作者、对检索结果进行一般的文献计量分析（如作者、机构、期刊、主题、年代分布等）；机构、期刊、主题、年代分布等）；2.2.可以很方便地筛选出高可以很方便地筛选出高IFIF期刊发表的论文和高期刊发表的论文和高TCTC的论的论文，以及对文献按照影响因子分区进行筛选，方便选择文，以及对文献按照影响因子分区进行筛选，方便选择优质或经典文献；优质或经典文献；3.3.通过知识图谱可以看到相应主题词在特定时间范围内通过知识图谱可以看到相应主题词在特定时间范围内的变化趋势，进而的变化趋势，进而了解该主题的演进路径了解该主题的演进路径；4.4.利用共词分析发现相应主题词共现文献的变化情况，利用共词分析发现相应主题词共现文献的变化情况，了解相应主题之间了解相应主题之间内在联系的变化内在联系的变化。5.5.通过全文申请功能通过全文申请功能获取相应的全文获取相应的全文文献。文献。2024/5/1 周三周三74发表于发表于发表于发表于Clin Pharmacol TherClin Pharmacol Ther（20102010年度影响因子年度影响因子年度影响因子年度影响因子6.3786.378）中对济南泉方的致谢：中对济南泉方的致谢：中对济南泉方的致谢：中对济南泉方的致谢：AcknowledgmentsAcknowledgmentsWe thank all the staff at We thank all the staff at Jinan Jinan Quanfang Science&Technology Quanfang Science&Technology Co.,Ltd.,Co.,Ltd.,for their bibliographic for their bibliographic retrieval service.retrieval service.发表于发表于发表于发表于DiabetesDiabetes（20102010年度影响因子年度影响因子年度影响因子年度影响因子8.8898.889）中对济南泉方的致谢：中对济南泉方的致谢：中对济南泉方的致谢：中对济南泉方的致谢：AcknowledgementsAcknowledgementsWe thank all the staff at We thank all the staff at Jinan Jinan Quanfang Science&Technology Quanfang Science&Technology Co.,Ltd.,Co.,Ltd.,for their bibliographic for their bibliographic retrieval service.retrieval service.取得的成绩取得的成绩 感谢聆听感谢聆听！欢迎提问欢迎提问 2024/5/1 周三周三76