基于Web of Science对运动干预肠道菌群研究的可视化分析*

付玉洁，郭佳宝，钟卫权，陈炳霖

（徐州医科大学，江苏徐州 221018）

长期以来的实践表明，单纯以疾病治疗为中心或单纯依靠医疗卫生部门的健康促进干预不能有效改善民众的健康问题[1]。运动作为慢性疾病的一种非药物疗法，其有效性在康复医学及运动科学领域已被广泛证实，但运动促进健康的机制尚待完善。肠道菌群是寄生在宿主肠道内的各种微生物群，不同人体间肠道菌群的组成及各菌种间丰度均存在极大差异，但其结构相对稳定，对维持机体正常生理代谢功能具有重要作用[2]。因此，肠道菌群的变化能反映机体健康状态。然而，肠道菌群的平衡状态易受到外界环境和宿主自身因素影响，如饮食、药物和运动等[3]。证据表明，适当运动可以显著改变肠道菌群的结构，进而影响机体健康[4]。因此，近年来运动与肠道菌群的关系成为运动科学和康复医学的研究热点。基于此，有必要对运动干预肠道菌群的相关研究进行文献计量学分析，根据现有研究基础来识别研究热点和前沿，也为该领域未来的研究提供方向。

Web of Science是全球领先的获取学术信息的跨学科数据库，其中的子数据库SCIE包含自然科学、工程技术、临床医学等方面的178个学科，是全球最权威的自然科学引文数据库。CiteSpace是美国德雷塞尔大学陈超美博士基于引文分析理论开发的可视化分析软件，被全球众多学者所应用，其通过文章合著分析、关键词共现分析、文献共被引分析能将文献大数据转化为可视化知识图谱与知识网络。文献计量学是指应用数学和统计学方法，定量分析文献量及作者分布规律、词频分布等，并据此较为科学地预测学科发展趋势。

为进一步明确该领域的研究现状、热点及演变历史，本文通过检索Web of Science，利用Excel、CiteSpace等软件拟将复杂的相关文献数据转化为直接、客观、真实的可视化知识图谱并结合文献计量学知识进行分析，以期为相关研究人员提供数据参考。

1 资料与方法

1.1 检索方法 本研究数据来源于Web of Science，数据库选择Web of Science核心数据库，检索式为TS=(exercise OR physical activity OR sports OR train*OR walk*OR jog*OR swim*OR running*OR treadmill OR endurance"Tai chi"OR"dance*"OR"yoga"OR"qigong")AND TS=("gut microbiota"OR"gut microflora"OR"gut microbiome"OR"intestinal flora"OR"intestinal bacteria")，时间不限，其他均为系统默认参数，进行高级检索最终共检索到1258篇文献，检索日期为2021年4月12日。利用Web of Science的结果分析功能，筛选文献并将对应数据以文本形式导入Microsoft Excel 2019，以记录内容为全记录与引用的参考文献的纯文本形式从Web of Science导入CiteSpace（版本为5.7.R5W）。

1.2 文献计量 利用Excel分析文献年发表量并绘制条形图，将要导入CiteSpace的文献规范为可识别的“download_”形式，进行合著分析、关键词共现分析和被引分析[5]。最终，符合分析条件的文献为1236篇。

1.3 参数设置 在CiteSpace软件中，时间分段设置为建库至2021年，“Years Per Slice”设为“1”，根据预想结果可分别勾选“Author”、“Institution”、“Country”、“Keyword”、“Cited Author”、“Cited Journal”等，“Pruning”中勾选“Pruning sliced networks”，其他均为系统默认参数。在CiteSpace图谱中，节点为圆圈或十字，各关系节点的连线即代表存有合作或共现关系，中介中心性代表节点在网络中重要性。数据库可视化分析中，节点越大代表内容越关键或者出现频次越高（关键词或作者），节点颜色可自行调整，不具特殊意义。

1.4 观察指标 文献年发表量、主要文章类型、国家合著、机构合著、作者合著与被引、期刊合著与被引、主要资助基金项目。

2 结果

2.1 文献发表量Web of Science数据库内共检到1258篇文献，时间跨度从1994年至2021年。表1显示，其中384篇（排名第一）属于美国，206篇（排名第二）属于中国，128篇属于（排名第三）意大利。中心性上，美国居于首位，英国其次，爱沙尼亚位于第三，见表2。国内外相关文献最早开始出现于1994年，1995～1999年无相关文献的发表。由图1可知，自2000年起文献发表量基本呈现逐年增多的趋势。

表1 不同国家的文献发表量与中心性

图1 不同年份的文献发表量

2.2 核心作者分析 文献发表量排名前10的作者见表2。O'Sullivan O发表了15篇文献居于首位，Huang CC发表了13篇位居第二。根据N=0.749ηmax^（1/2）计算该领域核心作者最低发文量（N为核心作者最低发文量，ηmax为最高产作者的发文量）。经计算N≈2.90，取整数为3，核心作者人数有282人，累计核心作者的发文量为1149篇，占总文献量的91.33%＞50%，根据普赖斯定律，核心作者的发文量应占文献总数的一半，故该领域已形成核心作者团队[6]。作者合著网络共现图谱（图2）显示，该领域已形成较多核心研究团队，其中Huang CC、Huang WC、Hsu YJ等高产作者为一个团队，O'Sullivan O、Cotter PD、Shanahan F等高产作者为一个团队。Anand Dayama所在团队虽然文献发表量有限，但人数至少有15人，团队成员多，具有一定发展潜力。由表2可知，Turnbaugh PJ所著文献被引用频次最高，高达285次，Ley RE位居第二，Cani PD第三，Turnbaugh PJ所著文献具有一定的学术价值。

图2 作者合著网络共现图谱

表2 不同作者发文量及被引量

2.3 关键词共现分析

2.3.1 关键词年份分布 除去与检索策略相关的“gut microbiota”和“exercise”还有与之意义相似的“intestinal microbiota”、“microbiota”、“microbiome”、“physical activity”，频次前三的关键词为“obesity”219次、“inflammation”171次、“diet”153次，见表3；高频次关键词主要集中于2005～2016年，见图3。

表3 高频次关键词及其最早出现年份

图3 文献关键词共现年份分布图谱

2.3.2 关键词聚类分析 图4为关键词聚类分析结果。关键词分为#0～#12的13个聚类，依次为益生菌、抑郁症、肥胖、细菌、运动、自身免疫、肠道菌群、氧化应激、儿童、多样性、动物模型。

图4 关键词聚类分析图谱

2.3.3 关键词聚类时间线分析 由图5可知：在13个聚类中，2010～2013年间，#0、#1、#2聚类中关键词出现频率高，2006～2015年间共引较多；#7、#8、#9、#10、#11、#12同一聚类中关键词共引时间跨度较大。

图5 关键词聚类时间线分析图谱

2.4机构合著分析 图6为机构合著网络共现图谱，相关的文献主要来源于发达国家和发展中国家。表4显示来源于Harvard University的文献有49篇，排名第一，其次为University of Illinois 26篇，University of Copenhagen以21篇位居第三。文献发表量和中心性显示，Harvard University在该领域具有较强的学术影响力。

表4 文献所属机构

图6 机构合著网络共现图谱

2.5 研究各期刊发表相关文献情况 相关文献主要分布于营养类、生物类、生理类、运动类期刊。NUTRIENTS发表量最多，以59篇居于首位，其次为PLOS ONE，发表30篇，SCIENTIFIC REPORTS位列第三，见表5。高产期刊的影响因子均较大，说明该领域的研究文献具有一定价值。PLOS ONE被引用次数最多，达852次，NATURE位居第二，P NATL ACAD SCI USA仅次于NATURE，被引频次排名前十的期刊如表5。NUTRIENTS虽然文献发表量多但被引频次相对较小，根据普赖斯定律，核心期刊最低文献量N=0.749ηmax^（1/2）≈5.75，取整数为6，载文量6篇及以上共有31本，累计刊载相关文献量有370篇，占文献总量的29.41%＜50%，故该领域尚未形成核心期刊。

表5 不同期刊发文量及被引量

2.6 主要资助基金项目分析 从资助项目来源分析，美国国立卫生研究院（NIH）和美国卫生和公众服务部（HHS）并列第一，支持产出文献183篇，国家自然科学基金（NSFC）资助量位居第二，支持产出文献122篇，欧盟委员会以支持产出文献76篇居于第三，见表6。

表6 基金资助排名前十的机构

3 讨论

3.1 发文分析 运动影响肠道菌群相关研究的数量基本呈现自2000年起逐年增多的趋势，2017～2020年增长幅度较大。美国、中国、意大利发文量最多，文献贡献率大。其中，中心性数据显示了文献的学术影响力，该数值越大，代表文献影响力越大。结果表明，美国、英国、德国在该研究领域具有较强的学术影响力。我国发文量仅次于美国但中心性上尚未进入前十，这提示该领域文献发表量多但学术影响力稍低，需要进一步加强与其他国家的学术合作。从机构合著网络共现图谱（图6）结果显示，发表文献量最多的机构和合作较为密切的机构有部分重合，且均主要分布在美国地区，说明美国十分注重机构的科研联动性。该领域形成了较多核心研究团队，Huang CC、Huang WC、Hsu YJ等高产作者为一个团队，O'Sullivan O、Cotter PD、Shanahan F等高产作者为一个团队。另外，在资金支持上，美国国立卫生研究院和美国卫生与公众服务部支持产出文献量远超国家自然科学基金委员会，说明我国和美国在该领域资助量上存在差距。

3.2 研究热点与前沿 本文就“运动干预肠道菌群”对Web of science数据库进行检索，得到1258篇文献。根据关键词出现频次，发现目前运动干预肠道菌群的研究热点主要集中在肥胖、饮食、炎症。肠道菌群与肥胖、糖尿病等代谢性疾病的相关性早已被证实。研究表明，肠道菌群能够与宿主基因、饮食等相互作用来调节肥胖与改善糖尿病等代谢综合征[7]。运动是预防糖尿病的重要方法，但某些患者却不能从运动中获益。Greenhill C等[8]通过对糖尿病前期人群的运动干预发现，肠道菌群及其代谢产物是决定运动改善糖代谢及胰岛素敏感性的重要因素，个体肠道菌群特征可准确预测该参与者从运动干预中获益的可能性。另有学者提出，肠道菌群组成的变化可能是人类新陈代谢改变的原因，若能识别关键菌种，将能创建一个“健康”细菌的数据库，未来可根据临床的需要来操纵细菌，让肠道菌群成为治疗肥胖等代谢性疾病的靶点[9]。此外，研究表明肠道菌群与炎症之间也存在联系，炎症会导致肠道菌群失调，而持续的肠道菌群失调与又将进一步促进炎症，二者之间可能会形成恶性循环。因此，肠道菌群在炎症调控方面发挥的作用，可能是运动防治相关慢性病的重要机制[10-11]。根据聚类分析发现，关键词可分为13个聚类。其中，“益生菌”聚类簇集比较集中。肠道菌群存在双歧杆菌、乳酸杆菌等益生菌和肠球菌、肠杆菌等致病菌。肠道菌群失调时，益生菌减少，致病菌增多。此外，益生菌能够通过Toll样受体促进Th1细胞分化，进而改变黏膜免疫系统，改善肠黏膜屏障功能，增加肠道菌群多样性[12]。若能通过运动增加益生菌在肠道菌群中的比重，不仅能改善肠道菌群的多样性，也能缓解炎症相关的慢性病。另外，“抑郁症”是排第二的聚类簇集。肠道菌群被认为在胃肠道环境和中枢神经系统的双向交流中起着重要作用，肠道菌群能通过神经、免疫、内分泌、代谢等途径，即“脑-肠”轴，来影响中枢神经系统。研究表明，抑郁症与肠道菌群之间存在双向交流，肠道菌群结构异常可引起炎症反应产生更多炎症因子进入中枢神经系统，激活小胶质细胞，引起抑郁症发作[13]。抗生素、慢性应激及饮食均能通过紊乱肠道菌群来加大抑郁风险。并且，最新研究表明部分传统抗抑郁药物也可能是通过“脑-肠”轴来治疗抑郁。目前，治疗抑郁症的药物如SSRI、SNRI普遍存在缺陷[14]。有研究显示，跑步运动能有效抑制“脑-肠”轴的神经免疫作用，有助于肠上皮屏障（IEB）明显改善，通过运动干预以肠道菌群为靶点预防和治疗抑郁症可为一种新的参考[15-18]。

3.3 总结 本研究通过利用CiteSpace与Web of Science数据库提供的统计功能进行了文献计量分析，发现基于肠道菌群的运动干预研究属于新兴话题，具有较广的发展前景。然而，该领域目前研究方向虽多，但各方向文献量较少，表现出研究力量分散的特点。另外，我国在该领域文献发表量多但影响力较小，尚缺乏国际间合作。本文首次对运动干预肠道菌群进行文献计量分析，但仍然存在一些局限性。因CiteSpace软件仅能支持单个数据库的可视化分析，故仅对Web of Science单一数据库进行检索分析，然而中文数据库和其他语种数据库该领域相关研究也具有重要的学术地位，研究结果可能存在偏倚。但Web of Science数据平台发表的运动与肠道菌群的研究在一定程度代表了该领域的国际最高水平，因此研究结果具备一定可靠性，可作为后续研究的参考依据。