药食同源类中药抗肿瘤的知识图谱分析

昂文胜 许澳鑫 欧阳婷 杨银凤

摘  要：文章探索药食同源类中药抗肿瘤领域的发展现状、研究热点和存在问题。通过检索1959—2020年期间CNKI数据库收录的药食同源类中药抗肿瘤的相关文献，文章利用Citespace和VOSviewer软件进行知识图谱分析，得出该领域的研究现状和研究热点。近年来白花蛇舌草、黄芪等中药在抗肿瘤方面研究比较深入。机构间的合作强度不大，没有形成较大的合作网络。通过研究得到该领域研究的热点和主要机构，并提出相关建议为该领域的研究者提供参考依据。

关键词：Citespace;VOSviewer;药食同源;中药;抗肿瘤;知识图谱

中图分类号：TP391                   文献标识码：A文章编号：2096-4706（2021）16-0122-05

Analysis of Knowledge Graph of Antitumor of Traditional Chinese Medicine with Homologous Medicine and Food

ANG Wensheng， XU Aoxin， OUYANG Ting， YANG Yinfeng

（College of Medical Information Engineering， Anhui University of Chinese Medicine， Hefei  230012， China）

Abstract： The paper explores the development status， researchs hotspots and existing problems in the field of anti-tumor of Traditional Chinese Medicines （TCM） with homologous medicines and foods. Through retrieving the antitumor literatures of TCM with homologous medicines and foods in CNKI Database from 1959 to 2020， the paper emploies the Citespace and VOSviewer softwares to analyze the knowledge map， and obtains the research status and research hotspots in this field. In recent years， studies on anti-tumor of TCM， such as Hedyotis diffusa and Astragalus membranaceus have been in-depth. The intensity of inter-agency cooperation is not strong， and there is no large cooperation network. Through the research， the paper obtains the research hotspots and main institutions in this field and puts forward relevant suggestions to provide reference for researchers in this field.

Keywords： CiteSpace; VOSviewer; homologous medicine and food; traditional chinese medicine; anti-tumor; knowledge graph

0  引  言

肿瘤是严重威胁人类身体健康的重大疾病之一。每年肿瘤的发病率及死亡率在所有疾病中居于前列[1]。随着医疗技术的快速发展，针对肿瘤的治疗有了突飞猛进的跨越，但基本的治疗方式还是化疗、放疗和靶向治疗等[2]。在临床工作中，化疗药物的选择大多根据临床经验判断。这给医务工作者带来了药物选择的困难，导致用药的盲目性，难以收获满意的临床疗效及对疾病的控制。而随着天然药物研究的深入，中药在抗肿瘤治疗中的优势逐渐显露出来[3]。

特别地，在恶性肿瘤的预防问题上，药食同源类中药具有安全性高、副反应小、剂型灵活等优点。正如《黄帝内经》记载，“正气存内，邪不可干”。而中医认为，如果正气长期亏虚，就容易患上各种疾病[4]。所以癌症的发生与正气不足息息相关。因此，固护正气，提升自身免疫力对于癌症预防来说，十分重要[5]。随着该领域研究的深入，药食同源类中药逐渐发挥出它独特的优势[6]。与之相应地，也产出了大量的药食同源类中药抗肿瘤领域的研究文献。这些文献的出现也导致了冗杂的问题。而文献可视化数据挖掘是集科学计量学、信息计量学、计算机可视化等多学科交叉的新兴研究方法，能够以可视化的方式直观展示相关研究领域的知识结构与演进规律[7]。

因此，本研究以科学计量学中两个比较常用的知识图谱分析工具Citespace和VOSviewer，来展示药食同源类中药抗肿瘤领域的发展演化过程。其中，Citespace是由陈超美博士及其团队基于Java开发的文献网络可视化工具[8]，可动态地识别文献聚类、关键节点。而VOSviewer则是由Van Eck等研发的可视化工具[9]。该软件能够通过密度、距离等方法来表示各个节点之间的聚类关系，清楚地展现出科学知识的研究热点和领域前沿。两款可视化軟件可以相互补充，较为准确地展现出相关的研究领域主题间的关系[10]。总之，通过这两款软件建立多维图像，可以更形象、直观地展现药食同源类中药抗肿瘤研究的历史文献资料，并从研究主体、理论基础、研究热点及研究前沿等方面来梳理已有成果。从而弥补已有研究的不足，指明研究方向，归纳该领域的研究成果。为今后深入研究该领域的人才提供文献支撑。

1  研究方法

1.1  数据来源

以CNKI为文献检索的数据库，检索的方式设定为“主题：药食同源+肿瘤”“主题：中药+抗肿瘤”“主题：复方+抗肿瘤”，时间分布采用CNKI默认回溯设置，从1959年到2020年获取文献，排除会议、通知、约稿说明等相关文献后，并进行合理的删减共得到7 366篇有效文件，并以Refworks、Endnote两种形式导出，构建药食同源类中药抗肿瘤研究文献数据库并导入Citespace和VOSviewer软件后进行可视化图谱分析。但此次研究的文献数据来自CNKI，导出的数据没有参考文献的信息，所以无法通过Citespace进行有关引文（Reference）的分析[11]。

1.2  数据转换

首先，将查找出的文献以Endnotes和Refwork的格式从知网导出，但导出的数据中含有大量的冗杂信息（如文献的题名、作者、研究机构、摘要、关键词等）。使用EndNote软件进行文献数据降重。再利用Citespace软件中格式转换功能，将Refworks格式文件转换为Citespace可用的download_***.txt格式文件，形成最终处理的数据集。

2  结果及讨论

2.1  关键词可视化分析

关键词是利用多个的词语来反映文章的主题，高频的关键词可以在一定的程度上代表相关研究领域的研究热点[12]。通过对关键词的分类分析可以将药食同源类中药抗肿瘤的相关文献中的相关中药展现出来。

本研究用Citespace进行关键词分析时选择keyword生成一模网络。该网络图谱的优势在于，其可以多层次的解析出研究领域中所隐藏信息。所得结果如图1（a）所示。通过观察可发现，这个领域中研究者共同关注的话题集中在白花蛇舌草、姜黄素、黄芪等中药。

突变词主要是以关键词为基础，在某个时间跨度所发表的文献专业术语的突显，也反映出该时间段的研究热点，主要表现在突变词的年份分布和突变强度两个方面，可以很好地把握研究的聚焦点。图1（b）显示的是近20年对我国有关药食同源类中药抗肿瘤文献中前137的关键词突变并对不合理的关键词进行删减后得到前17的关键词突变分布情况。包括抗肿瘤药（中药）/治疗应用，中草药，中药疗法。白花蛇舌草，抗肿瘤药物，益气养阴方，夏枯草，中医药治疗。抗肿瘤中药。中医治疗，中药注射剂，中医，中药治疗，中药药理学，姜黄素，中药复方，黄芪。其中抗肿瘤药（中药）/治疗应用的突变强度最高，自2008年后该领域发展迅猛。中药疗法，白花蛇舌草，抗肿瘤药物，益气养阴方和夏枯草一年多个关键词突显，但是突显持续时间不长，说明该领域研究热点迭代速度较快。这得益于国家对中医药越来越重视，而中医，中医复方和黄芪因为其研究热度还在持续，也是该领域研究者如今关注的焦点。

而VOSviewer软件在关键词聚类图谱分析中具有强大的优势[13]。主要在于该软件共现的图谱有聚类密度视图、共现权重视图及标签视图[14]。这3种视图借助图形大小、颜色等来展现相关的文献之间的关系，反映出科学文献之间的相似性、引证和共证关系等。

图2（a）展示的是用VOSviewer绘制的药食同源类中药抗肿瘤研究的关键词标签视图。分析该知识图谱发现197个共现项目、聚类23个、连线358条、总链接强度为312.50。在标签视图中颜色相同的所有节点表示是一个聚类，两个节点之间的连线越短，表示两节点之间的关系越密切。

此外，VOSviewer可视化软件在形成关键词共现权重图谱方面有迅速成图、自动优化节点布局的优点，本次构建药食同源类中药抗肿瘤研究的关键词共现权重图谱如图2（b）。图中不同的颜色区分分别代表关键词出现时间的远近。节点颜色是黄色则表示该关键词出现的时间为2014年以后，绿色节点表示关键词主要出现在2012年—2014年，青色节点表示关键词出现在2010年—2012年，2008年以前出现的关键词主要由紫色表示。这一特点使得关键词共现权重图谱可以展现出这一研究领域的研究前沿和如今的研究热点。由图2（b）可知，2014年以后，黄芪、黄芩、槲寄生等关键词占据核心地位。

而VOSviewer的关键词共现密度视图功能采用一种热成型式图形表达方式，其形成的该图谱可以反映出一些高频的关键词一起出现的频次密度。如果一些关键词一起出现的频次比较高，VOSviewer系统就会将它们放在一起，形成一个个聚类团，表明这几个关键词之间的联系比较强，从而能够以不同的观察角度更加直观地反映各高频关键词的频次密度[15]。如图2（c）所示，图中节点之间的距离代表关键词之间的相似程度，图谱中各个节点的大小代表着各个关键词间作用力的大小。从图谱中可以看到，白花蛇舌草、姜黄素、黄芪等受关注。同时，以白花蛇舌草、姜黄素、黄芪等中药材为核心各自呈现出了一些具有关联性的学术研究热点，深化了药食同源类中药抗肿瘤领域的研究工作。

2.2  作者和机构共现图谱分析

作者和机构共现图谱能够体现该领域作者的文献产出情况和作者之间的合作情况以及机构的文献产出和合作情况。在本研究中，将文献数据导入VOSviewer软件进行分析，得到如图3（a）的作者共现图谱。图中节点间的连线表示的是作者之间的关联关系，圆圈表示的是作者，圆圈越大，说明该作者发文的次数越多。从图3（a）中可以看出殷东风，林洪生，李琦等人的节点较大，说明其发文量较大。

將相关文献数据导入Citespace进行作者分析后得到表1和图3（b），综合表1和图3（b）可以看出殷东风，林洪生，李琦等发文位居前列，half life（引文半衰期）是描述文献老化程度的指标，半衰期越大，显示引文的有效价值越大，从表1中可以看出林洪生的半衰期最大，说明其引文的有效价值最大。

此外，表2是机构发文的频次表，从表中可以看出在相关领域发文机构最多的是山东中医药大学，其次是南京中医药大学。表中显示山东中医药大学和南京中医药大学半衰期都超过了10，说明这两个机构的引文有效价值比较大。图3（c）展示的是机构共现图谱，节点间的连线代表着合作强度，从图中可知山东中医药大学虽发文量较多，但是与其他机构间的合作较少，南京中医药大学、浙江中医药大学与其他机构联系及合作强度较高。并且从图3C中可以看出该领域的研究主要分布在经济发达的东部及南部地区（如山东中医药大学，南京中医药大学）。

总之，本次药食同源中药抗肿瘤研究中VOSviewer和Citespace得到了基本一致的可视化图谱。同源的数据通过两款可视化软件绘制出了类似的结果，充分的证明了此次可视化分析研究的正确性。但是就两者的研究过程来比较，VOSviewer图谱形成的速度比较快，成图效果比较美观，但聚类的方式只是按照来颜色划分。而Citespace可以调大量的参数去完善图谱，这一点是VOSviewer所不具有的，Citespace还可以通过多种算法从数据中提取信息，生成不同种聚类标签，从而构造出各种不同类型网络图谱来进行分析。

3  结  论

本文以文献计量相关理论为出发点，对7 366篇药食同源类中药抗肿瘤文献进行知识图谱研究，得出以下结论：

（1）从十五规划以来，国家高度重视中医药文化，相关发文量在近年来逐年增多，我国的药食同源类中药抗肿瘤领域研究越来越深入，发文量越来越多。

（2）研究热点也越来越丰富，其中白花蛇舌草、黄芪等中药在抗肿瘤方面研究比较深入，并形成了以其为中心的聚类研究热点。

（3）药食同源类中药抗肿瘤的研究主要集中在中医药院校，没有形成较大的合作网络。而且大多文献产出分布在经济发达的东部及南部地区，西部地区在相关领域的研究较少。

（4）在图谱中该领域发文的作者间连线较少，研究者之间合作强度不大。

总之，从研究结果来看药食同源类中药抗肿瘤领域的研究还只是停留在起步阶段，没有进入快速地发展期，研究热点只有少数几味中药且各研究机构间的合作不强。因此下一步应该做的就是加强该领域中相关中药的研究，以加快该领域研究的发展，并且要加强各研究机构间的合作和区域间的合作。本研究使用知识图谱可视化的方法对药食同源类中药抗肿瘤领域进行多重维度的分析，为该领域深入研究提供参考。

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作者简介：昂文胜（1999.10—），男，汉族，安徽宣城人，本科在读，研究方向：生物医学工程;通讯作者：杨银凤（1986.03—），女，汉族，安徽合肥人，副教授，博士，研究方向：中医药信息学。