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引言

脂质组学与代谢组学已成为解析、诊断2型糖尿病、阿尔茨海默病、恶性肿瘤、肾功能损伤等人类疾病的核心研究手段。本研究依托Scopus数据库数据，结合多数据库交叉验证，采用文献计量与文本挖掘方法，系统梳理2004—2024年相关领域的学科发展脉络。

juanemmanuel@tec.mx

#文献计量分析 #生物信息学 #疾病诊断 #脂质组学 #代谢组学 #多组学整合 #科学图谱 #文本挖掘

材料与方法

本研究对9,628篇有效文献进行数据规整，借助Bibliometrix、Scimago Graphica、OpenRefine软件及自主编写R脚本开展分析，筛选高产期刊、科研人员、国家与研究机构，并绘制学科主题结构及关键词演变图谱。研究突破传统文献计量指标局限，融合量化变化规律与语义、概念图谱，追踪该领域技术方法与临床转化的发展历程。为保证结果稳健可靠，在Web of Science核心合集、PubMed数据库开展同等检索，通过跨库比对验证期刊、国别排名及时序、研究热点的一致性。

数据源与检索策略

图1适配文献计量改良PRISMA规范的文献筛选、数据清洗与分析全流程

结果

该领域年发文增速达32.6%，科研产出高速增长；美国与中国发文量位居全球首位，欧洲多国紧随其后。阿尔茨海默病、肥胖、乳腺癌是传统重点研究方向，人工智能、多组学整合、孟德尔随机化为新兴前沿热点。液相色谱-质谱、气相色谱-质谱、核磁共振等检测技术及各类代谢疾病始终是领域研究核心；而肠道菌群与新冠互作、氧化应激-肿瘤关联等小众方向，成为新兴交叉研究领域。

文献基础统计信息

表12004—2024年数据集基础描述性统计汇总

年度科研产出变化

图2 脂质组/代谢组疾病诊断领域年度发文量分布及2025年多项式拟合预测

文献刊载来源（期刊）

表2本领域发文量TOP20期刊指标汇总

研究作者

表3领域高产作者科研指标统计

图3 作者-关键词-刊载期刊3维关联分析图

研究国家

表4全球各国发文计量参数统计

图4

全球科研产出国别分布图（A）、跨国科研合作关联矩阵图（B）

领域高被引文献

表5领域TOP20高被引文献信息统计

高频关键词及关键词时序演化

图5 2011—2024年研究热点时序气泡图

图6 疾病关键词动态演化图

A：疾病大类年度发文分布；

B：重点疾病关键词时间热力分布图

关键词共现网络分析

图7 作者关键词共现聚类网络图

主题图谱分析

图8 研究主题4分区分类图谱

主题时序演化图谱

图9 分时段学科主题演化脉络图

多数据库结果交叉验证

图10 Scopus与WoSCC、PubMed年度发文相关性验证散点图

A：Scopus vs WoSCC；

B：Scopus vs PubMed

讨论

总体来看，脂质组学与代谢组学正逐步向整合化、计算化研究体系发展，临床诊断潜力突出；亟需建立经过验证的生物标志物、标准化数据分析流程与公共数据库，推动相关成果落地临床转化。

数据

https://doi.org/10.5281/zenodo.20089065

详细总结

思维导图（mindmap）

参考

Front Physiol. 2026 May 19:17:1727465. doi: 10.3389/fphys.2026.1727465.

A bibliometric and text-mining analysis of lipidomics and metabolomics in human disease

260519lipid_metabo.pdf

注：AI辅助创作，如有不当欢迎指出。内容仅供参考，不构成任何建议。