NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
GirişBu çalışma, Parkinson hastalığı (PD) transkriptomik alanındaki araştırma peyzajını ortaya çıkarmak ve ortaya çıkan eğilimleri vurgulamak için bibliyometrik analizden yararlanır.MetodlarParkinson hastalığı ve transkriptomik ile ilgili literatür, Web of Science Core Collection veritabanından alınmıştır. Bibliyometrik analiz VOSviewer, CiteSpace ve Bibliometrix R paketi kullanılarak yapılmıştır.SonuçlarOcak 2011 ile Mart 2025 tarihleri arasında toplam 208 araştırma makalesi alındı. Yayın sayısı, özellikle 2020'den 2024'e kadar, bu dönemde yıllık ortalama 29 makale yayın oranıyla istikrarlı bir artış göstermiştir. Amerika Birleşik Devletleri ve Çin, yayın sayımları açısından önde gelen ülkeler olurken, Lüksemburg Üniversitesi ve McGill Üniversitesi en çok katkıda bulunan kurumlardı. En etkili dergiler "Doğa İletişimi" ve "NPJ Parkinson Hastalığı" idi. Anahtar kelimelerin eş zamanlı analizi, "Parkinson hastalığı", "transkriptomikler", "nörodejenerasyon" ve "biyobelirleyiciler"in mevcut araştırma noktaları olduğunu ortaya koydu. Atıf patlaması analizi, alanı önemli ölçüde etkileyen genetik, transkriptomik ve veri analizi araçlarıyla ilgili temel referansları tanımladı.Bu çalışma, 2011 ile 2025 yılları arasında Parkinson hastalığının (PD) transkriptomik araştırmasının ilk kapsamlı bibliyometrik analizini sunmaktadır. Araştırma faaliyetlerinde, özellikle 2020'den bu yana, tek hücreli ve mekansal transkriptomiklerdeki gelişmelerden kaynaklanan önemli bir dalgalanmayı ortaya koyuyoruz. Amerika Birleşik Devletleri ve Çin, Lüksemburg Üniversitesi ve McGill Üniversitesi'nin önemli katkılarıyla yayın çıktısına öncülük ediyor. Araştırma noktaları arasında nöroinflamasyon, biyobelirteç keşfi ve makine öğrenimi uygulamaları yer alır, bu da çeviri araştırmalarına doğru bir kaymayı gösterir. Bununla birlikte, veri heterojenliği ve yüksek biyobelirteç doğrulama başarısızlık oranları gibi zorluklar devam etmektedir. Gelecekteki araştırmalar metodolojileri standartlaştırmaya ve klinik alaka düzeyini artırmaya odaklanmalıdır. Stratejik yönler, multi-omics entegrasyonu, küresel işbirliği ve transkriptomik imzaları klinik sonuçlara bağlamayı, PD için erken tanı ve kişiselleştirilmiş terapileri geliştirmeyi amaçlamaktadır.
Özgün kaynak özetini okuyun
IntroductionThis study leverages bibliometric analysis to uncover the research landscape and spotlight emerging trends in the field of Parkinson's disease (PD) transcriptomics.MethodsThe relevant literature on Parkinson's disease and transcriptomics was retrieved from the Web of Science Core Collection database. Bibliometric analysis was conducted using VOSviewer, CiteSpace, and the Bibliometrix R package.ResultsA total of 208 research articles were retrieved from January 2011 to March 2025. The number of publications has shown a steady increase, particularly from 2020 to 2024, with an average annual publication rate of 29 articles during this period. The United States and China were the leading countries in terms of publication counts, while the University of Luxembourg and McGill University were the top contributing institutions. The most impactful journals included "Nature Communications" and "NPJ Parkinson's Disease." The co-occurrence analysis of keywords revealed that "Parkinson's disease," "transcriptomics," "neurodegeneration," and "biomarkers" are current research hotspots. Citation burst analysis identified key references related to genetics, transcriptomics, and data analysis tools that have significantly influenced the field.ConclusionThis study offers the first comprehensive bibliometric analysis of Parkinson's disease (PD) transcriptomics research from 2011 to 2025. We reveal a significant surge in research activity, particularly since 2020, driven by advancements in single-cell and spatial transcriptomics. The United States and China lead in publication output, with key contributions from the University of Luxembourg and McGill University. Research hotspots include neuroinflammation, biomarker discovery, and machine learning applications, indicating a shift toward translational research. However, challenges such as data heterogeneity and high biomarker validation failure rates persist. Future research should focus on standardizing methodologies and enhancing clinical relevance. Strategic directions include multi-omics integration, global collaboration, and linking transcriptomic signatures to clinical outcomes, aiming to improve early diagnosis and personalized therapies for PD.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.