Chinese Journal of Tissue Engineering Research ›› 2026, Vol. 30 ›› Issue (35): 9345-9354.doi: 10.12307/2026.266
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Li Huiping, Jia Huanhuan, Zhao Weibo
Received:2025-09-28
Revised:2025-12-08
Online:2026-12-18
Published:2026-04-30
Contact:
Zhao Weibo, MS, Researcher, Guangdong Provincial Biotechnology Research Institute (Guangdong Provincial Laboratory Animals Monitoring Center), Guangzhou 510663, Guangdong Province, China
About author:Li Huiping, MS, Researcher, Guangdong Provincial Biotechnology Research Institute (Guangdong Provincial Laboratory Animals Monitoring Center), Guangzhou 510663, Guangdong Province, China
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Li Huiping, Jia Huanhuan, Zhao Weibo. Animal models of Parkinson’s disease: research status and trend analysis[J]. Chinese Journal of Tissue Engineering Research, 2026, 30(35): 9345-9354.
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越明显。中国知网该领域的发文量历史最高点出现在2022年(261篇),Web of Science数据库该领域的发文量历史最高点在2024年(466篇)。整体上看,近30年来,国内外关于帕金森病动物模型研究的年度发文量呈波动上升趋势,2010年之后国际上对于帕金森病动物模型研究的关注度更高,研究成果呈快速增长态势。 2.2 帕金森病动物模型研究国家(地区)发文分析 通过CiteSpace绘制出Web of Science数据库中帕金森病动物模型研究国家(地区)合作网络图谱(图3A),图中共有99个节点、853条连接线,网络密度为0.175 8,其中节点大小代表发文数量,连接线粗细代表合作频次,节点的紫颜色代表中介中心性强度。从图中可见帕金森病动物模型研究涉及全球99个国家(地区),中国是发文量最高的国家(1 649篇),位居第二的是美国(1 642篇),其次是韩国、德国、英国、日本等。中国的帕金森病动物模型研究领域高产表现可能来自多方面因素,随着中国人口老龄化日益严重,中国政府将神经退行性疾病研究纳入“健康中国2030”及国家重点研发计划,进行预防医学基础研究的布局;再有国家在生命科学研究领域持续加大投入,增强技术平台建设,进一步推动了成果产出;另外,近年来中国加强了与国际合作,例如国内相关机构与全球帕金森病研究联盟(如非营利性帕金森病研究资助机构——美国迈克尔·J·福克斯基金会)深度合作,共享资源及发表成果等。 从帕金森病动物模型研究发文量100篇以上的15个国家及中介中心性分析来看(图3B),15个国家发文量排序分别是中国、美国、韩国、德国、英国、日本、意大利、法国、印度、加拿大、西班牙、瑞典、巴西、澳大利亚、伊朗。但从中介中心性排序来看,美国中介中心性达0.37,位居第一,其次是英国、意大利、印度、法国,中国的中介中心性仅0.07,位居第六,说明中国在帕金森病动物模型研究中虽然具有广泛影响力,但研究成果还需在数量与应用转化效能上平衡,研究质量和深度需进一步提高。 2.3 帕金森病动物模型研究发文机构分析 根据中国知网和Web of Science数据库的统计分析(表1),中国知网中发文最多的3个机构分别是上海中医药大学(131篇)、华中科技大学(113篇)、上海交通大学(83篇);Web of Science数据库中发文前3位的机构分别是哈佛大学(263篇)、法国国家健康与医学研究院(166篇)、法国国家科学研究中心(165篇)。从Web of Science数据库发文机构的中介中心性来看,美国国立卫生研究院的中介中心性最高(0.17),其次是哈佛大学(0.13)、加利福尼亚大学(0.13),可见这几个机构在该研究领域属于核心机构。总体来看,中国知网和Web of Science数据库中帕金森病动物模型领域研究的主力军均为高校,不同的是国内以中医药类高校占据主要地位,因此,学者们以动物模型为对象,从中医药视角产出不少关于帕金森病机理机制以及病症治疗等研究领域成果。 使用CiteSpace绘制帕金森病动物模型研"
究机构网络图谱(图4),中国知网的图谱有880个节点、连接线360条,网络密度为0.000 9,从连接线和网络密度可见国内各研究机构间合作较少,主要是上海中医药大学、上海交通大学及附属系统内部、本区域间的合作,国内机构间的交流与合作有待加强。Web of Science数据库图谱共有577个节点、3 315条连接线,网络密度为0.019 9,可见国际上关于帕金森病动物模型研究的机构间合作更紧密。 2.4 帕金森病动物模型研究高被引文献、期刊及学科分析 2.4.1 高被引文献分析 文献的被引频次在一定程度上反映了文献具有的学术价值和影响力。根据普赖斯的高被引论文计算公式M=0.749×,代表最高被引频次,当计算的数值≥M时,表明该文章为高被引论文[16]。按照该规则,中国知网中得出≥8.6(取整数9)的被引论文823篇,占总发文量的18.3%,被引频次最高的文献是陈忻等[17]发表的《鱼藤酮致帕金森病大鼠行为学与黑质病理损伤的关系》(被引131次)。引用文献年份主要集中在2001-2008年间,表明这一时期成果为该领域提供了重要的理论基础,并得到了同行的认可(图5A、表2)。 对Web of Science数据库中高(共)被引文献进行分析(图5B、表2),可见POEWE等 [18]发表的《Parkinson disease》被引频次最高达181次。与中国知网相比,Web of Science数据库的引用文献年份主要集中在2017-2021年间,表明Web of Science数据库中帕金森病动物模型研究成果在这一时期引起了学者的认可和关注。进一步对Web of Science数据库中高(共)被引文献进行聚类分析,共得到15个聚类(图5C),显示学者们对当前帕金森病的病理机制关注度高,如聚类#0(neuroinflammation,神经炎症)、#6(gut microbiota,肠道菌群)、#11(oxidative stress,氧化应激)等。 2.4.2 发文期刊及学科分析 根据中国知网中发文期刊及学科分析,刊文量最高的是《中国组织工程研究》(159篇),其次是《中国老年学杂志》《神经解剖学杂志》。从图6A中可见,刊文量前30篇以上的期刊有19个期刊是北大核心期刊或中国科学引文数据库(CSCD)核心期刊,表明这些期刊刊载帕金森病动物模型领域的文章质量较高。按学科领域统计发现,发文量排前6位的学科分别是神经病学、中药学、基础医学、中医学、药学、生物学,其中神经病学学科占据主要地位(图6B)。国内研究学科的中药学、中医学占据重要地位,充分体现了中国中医药学科领域的影响力。 从Web of Science数据库的高被引期刊图谱可见(图6C),被引最高的期刊是《J Neuro Sci》(3 957次),其次是《P Natl Acad Sci USA》(3 586次)、《J Neuro Chem》(3 429次),排名前10的期刊大多数位于中科院文献分区的1区或2区,JCR则分布在 Q1或Q2区,表明这些期刊刊载的帕金森病动物模型研究成果得到了业内的高度认可。从学科领域来看,Web of Science数据库中发文量分布最多的学科是神经科学、生物学、分子生物学、药理学、临床神"
经病学等(图6D)。 2.5 帕金森病动物模型研究关键词共现、聚类及突现分析 2.5.1 关键词共现分析 关键词是对文章中研究内容的高度概括,通过CiteSpace软件对样本数据进行关键词的可视化分析,能清晰地呈现出该研究领域的核心内容和重点方向。在中国知网中,帕金森病动物模型研究领域的关键词共现图谱(图7A)共形成节点906个、连接线3 238条,网络密度为0.007 9,节点越大说明关键词出现的频次越高,再结合关键词的词频分析(表3),围绕帕金森病的研究涉及最多的关键词包括大鼠、多巴胺、小鼠、氧化应激、黑质、纹状体、细胞凋亡、电针、肠道菌群等方面,涵盖帕金森病的机理研究、动物模型以及帕金森病的病症治疗等领域内容。 在Web of Science数据库中,该领域关键词共现图谱(图7B)共有977个节点、11 786条连接线,网络密度为0.024 7,与中国知网中该领域关键词共现图谱的连接线和网络密度相比,Web of Science数据库中该领域关键词共现图谱各个节点间的关联性更紧密。围绕帕金森病的研究涉及最多的关键词包括substantia nigra、oxidative stress、mouse model、dopaminergic neurons、brain、alpha synuclein、expression、neurons、rat model等,Web of Science数据库中排名前25的关键词词频都在160次以上(表"
3),表明这些关键词在该领域研究中关注度高,它们的重要性和影响力也越高。 2.5.2 关键词聚类分析 在关键词共现分析基础上,使用CiteSpace软件的“Clusters”工具,以LLR(对数极大似然率)算法得到中国知网和Web of Science数据库中该领域的关键词聚类图谱(图8)。中国知网中该领域的关键词聚类分析共得到9个聚类结果(图8A),聚类模块值Q为0.386 9 (Q > 0.3),聚类平均轮廓值S为0.769 2 (S > 0.5),表明聚类结果的结构是显著的,聚类效果可信度高。在9个主题聚类中,#1(移植)、聚类#7(左旋多巴)、聚类#9(电针)主要是研究帕金森病的病症治疗内容;聚类#2(氧化应激)、聚类#4(多巴胺)、聚类8(纹状体)主要与帕金森病机制研究相关;聚类#5(动物)、聚类#6(小鼠)主要与实验动物及动物模型实验相关。 Web of Science数据库中该领域的关键词聚类分析中共得到7个聚类结果(图8B),聚类模块值Q为0.296 1 (Q≈0.3),聚类平均轮廓值S为0.595 4 (S > 0.5),表明聚类基本合理且可信。聚类#0(basal ganglia)、聚类#1(oxidative stress)、聚类#3(pathology)主要为帕金森病机制研究;聚类#2(transplantation)、聚类#4(parkinsons disease)、聚类#6(disease)、聚类#5(monoamine oxidase)主要与疾病和治疗相关。 从中国知网和Web of Science数据库中该领域关键词聚类可见,学者们对帕金森病机制研究的关注度高,特别是氧化应激可能成为帕金森病研究的重要方向。 2.5.3 突现关键词分析 突现词反映的是一段时间内受到相关研究领域学者们高度关注的关键词,也代表一段时期内该领域的研究热点、研究趋势及未来研究方向,突现词强度是衡量关键词突现程度的重要指标,突现词强度值越高,代表该关键词在特定时间段内的突现程度越显著。通过CiteSpace软件,设置Burstdetectio参数Y[0,1] =0.5(表4,5),表中蓝色线条代表突现年度,红色线条代表在这一区间段的高被引频率。从中国知网中共得到20个突现词(表4),其中神经炎症(突现度19.77)的突现强度最高,其次是肠道菌群(突现度18.03),说明这2个关键词在帕金森病的病理机制研究过程中被学者们广泛关注;另外,关键词铁死亡(突现度8.28)近年来(2022-2024年)在帕金森病等神经退行性疾病中的研究呈突现状态。 从Web of Science数据库中的突现词来看(表5),substantia nigra(突现度44.87)、rat brain(突现度28.07)、basal ganglia(突现度26.01)、gut microbiota(突现度19.98)、neuroinflammation(突现度19.64)、neurotrophic factor(突现度19.56)、messenger rna(突现度18.18)、1 methyl 4 phenyl 1(突现度17.87)、rat(突现度17.62)呈现出较高的突现度,成为学者们在帕金森病研究过程中广泛关注的内容。2019-2024年,Web of Science数据库中有5个突现关键词,分别是neuroinflammation、nlrp3 inflammasome、Mitochondrial dysfunction、gut microbiota,主要与炎症、肠道菌群相关。 综上可见,神经炎症、肠道菌群在帕金森病等神经退行性疾病中的研究可能成为该领域未来一段时期内的研究热点。"
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