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可视化图谱分析近半年色谱文献——以CNKI数据为例

  • qingqingcao
    2019/07/24
  • 私聊

其他色谱仪综合讨论

  • 大数据已经在很多领域有了应用,通过数据来观察、分析相应的数据,获取数据背后的信息。分析行业如果运用大数据的模式,可以对分析、研究、质控、方法开发等提供一些指导。由于大数据运用的工具很多,本文主要运用“数据可视化”软件,对色谱进行数据分析和筛选。
    数据可视化,是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。为了有效地传达思想概念,美学形式与功能需要齐头并进,通过直观地传达关键的方面与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。(百度资料摘引)色谱行业发展至今,在众多分析领域有着广泛地运用。呈现无数的分支。色谱类的文章也有着无数研究的对象和领域。同时色谱分析的文章,汗牛充栋,如何去快速把握色谱分析领域,色谱关注对象,色谱的应用,数据可视化工具也许是一个方法。
    本文主要运用数据可视化软件“vosviewer”,运用“中国知网(cnki)”数据,以“色谱”为主题词,分析2019年480多篇文献。(因为CNKI权限不够,只能下500篇)
    先上图。



    图1 色谱文献密度图
    我们首先看下密度图。密度图主要是显示近期(2019年)色谱研究的热点。我们可以看到“高效液相色谱法”其密度最大。其次“含量测定”,“固相萃取”,“含量测定”“指纹图谱”“气相色谱”“农药残留”等关键词密度也较大。说明这些领域的研究在近期是热点。
    标签呈现次数
    高效液相色谱65
    高效液相色谱44
    含量测定30
    固相萃取21
    指纹图谱20
    气相色谱20
    气相色谱19
    hplc15
    quechers14
    农药残留14
    质量标准13
    液相色谱-串联质谱法11
    离子色谱11
    质量控制11
    超高效液相色谱-串联质谱10
    分析7
    化学成分7
    检测7
    超高效液相色谱-串联质谱法7
    高效液相色谱-串联质谱7
    不确定度6
    土壤6
    残留溶剂6
    绿原酸6
    薄层色谱法6
    超高效液相色谱6
    丹参5
    地表水5
    残留5
    气相色谱-质谱5
    液相色谱5
    离子色谱5
    芦丁5
    薄层色谱5
    黄芩苷5
    gc-ms/ms4
    二极管阵列检测器4
    代谢组学4
    内标法4
    农药4
    提取工艺4
    有关物质4
    检测方法4
    正交试验4
    水产品4
    汽油4
    液相色谱-串联质谱4
    特征图谱4
    色谱4
    质量评价4
    超高效液相色谱4
    连翘苷4
    连翘酯苷a4
    阿魏酸4
    食品4
    饮用水4
    饲料4
    高效液相4
    高效液相色谱-串联质谱法4
    tlc3
    一测多评法3
    丹参酮ⅱa3
    兽药残留3
    农产品3
    去氢木香内酯3
    双酚a3
    含量3
    含量检测3
    基质效应3
    尿3
    有机酸3
    木香烃内酯3
    柱前衍生3
    残留量3
    气相色谱-串联质谱法3
    气相色谱质谱法3
    水杨酸3
    测定3
    甘草苷3
    甜味剂3
    生物碱3
    甲醇3
    石油化工3
    研究进展3
    芍药苷3
    3
    茶叶3
    蜂蜜3
    血液3
    血药浓度3
    衍生化3
    迷迭香酸3
    鉴别3
    阳离子3
    顶空3
    黄芩素3
    黄酮3





    图2 色谱文献联系图
    我们再来看文献联系图。我们知道,色谱有很多领域,近年来色谱研究的领域越来越广,研究领域之间有些什么关联,这些关联中,我们可以获得哪些信息呢?
    我们试从几个关键词来进行分析。
    一、蜂蜜

    首先我们先来看“蜂蜜”。蜂蜜在图谱上联系着“高效液相色谱”“液相色谱—串联质谱法”和“甜味剂”。这告诉我们两个信息。蜂蜜检测近期主要运用“高效液相色谱”和“液相色谱—串联质谱”方法。而蜂蜜主要研究在于甜味剂的测试。这就让我想起10多年前我搞蜂蜜研究,还是专注在兽药残留和农药残留方面。而近期的研究表明,甜味剂的添加与否和含量也许是蜂蜜分析的关注点。
    二、黄芩苷

    从图上看,黄芩苷分析主要关注的是方法,质量和相关物质。我们看到黄芩苷测试主要运用“高效液相色谱”“超高效液相色谱”两种方法。主要关注在“含量测定”和“质量评价”上。而和黄芩苷相关联的物质有“绿原酸”“连翘苷”“黄芩素”“甘草苷”。这就能够让研究者很快地掌握“黄芩苷”分析的关注点和方法。
    三、芦丁

    我们知道,芦丁中含有黄酮,其主要的活性成分是黄酮的功效。所以,在芦丁分析中,黄酮检测很重要。其次是方法。芦丁检测主要运用“高效液相色谱”“超高效液相色谱”两种方法。芦丁主要还是在“含量分析”“特征图谱”两个领域有研究。
    四、衍生化

    衍生化是一种提升色谱分析的方法。衍生化主要在“高效液相色谱”和“气相色谱-质谱”领域运用,在“尿”“血液”分析运用衍生化比较多。
    五、内标法

    在大学学习中,我们接触到“内标法”是最准确的测试方法,主要用在气相色谱的含量分析。通过可视化谱图,我们看到,内标法也确实用在“气相色谱”“气相色谱-串联质谱”。内标法由于是最准确的测试方法,所以,其在“不确定度”计算有着应用。同时在测试“茶叶”“汽油”“苯”物质含量有运用。我估计这些文章是学校给学生进行测试训练,学习内标法文献。
    六、薄层色谱

    薄层色谱在日常的色谱分析中,应用不多。然而从图谱中,我们可以观察到薄层色谱的应用关联。薄层色谱和高效液相色谱的关联,也许运用薄层色谱进行HPLC的预实验或者运用TLC进行物质的预分离。同时薄层色谱和含量分析,质量控制和质量分析关系,说明薄层色谱在这些领域有着应用。绿原酸和薄层色谱的联系,说明了TLC 是否在近期用在绿原酸的分析上。
    通过这些关联分析,我们通过点击关心的关键词,看出相应关键词联系的领域,从而能够快速地了解相关领域。
    对于仪器公司,我觉得可以关注这些内容。首先是色谱方法。从“关联图”中,我们可以看到,液相色谱的应用达到了压倒性的优势。我们也可以观察到关联图各圆圈有着不同的颜色。这些颜色表面了不同的关注领域,“簇”。根据青青草的粗浅认识,绿色仿佛和药物分析有关。我发现绿色中主要涉及了高效液相色谱,质量分析,还有相关的药物成分,如绿原酸,阿魏酸,连翘苷等,还用到了薄层色谱(TLC)。很明显,绿色区域可能是药物提取和药物质量控制有关系。土黄色估计和分析定量方法,主要是气相色谱定量有关,其中有农药残留,不确定度,气质联用,茶叶,苯等测试。深蓝色,估计和提取方法主要是固相萃取方法有关。这些信息,我觉得可以为色谱仪器销售,色谱仪器公司进行精准为客户提供售后,售前服务提供一点点信息。
    由于VOSVIEWER软件是运用关键词进行统计和关联性分析,所以,我觉得它有着自身分析和归类的优势,也可以让我们准确地去把握一些色谱分析的信息,为我们相关情报分析人员提供一种工具。以下我将VOSVIEWER工具分析的原始数据提供给大家,供读者再分析。

    idlabelclusterweightweightweightscore
    30gc-ms/ms44442019
    37hplc21525152019
    66quechers11019142019
    78tlc24632019
    97一测多评法23332019
    118不确定度47762019
    131丹参105552019
    133丹参酮ⅱa26732019
    153二极管阵列检测器33542019
    190代谢组学82242019
    223兽药残留92332019
    224内标法47842019
    226农产品93432019
    228农药15642019
    230农药残留91114142019
    243分析65772019
    264化学成分23572019
    289去氢木香内酯75832019
    294双酚a61132019
    327含量52232019
    329含量检测33332019
    330含量测定72141302019
    361固相萃取31625212019
    363土壤18962019
    370地表水34652019
    374基质效应13532019
    459尿84432019
    544指纹图谱21427202019
    562提取工艺102342019
    592有关物质115542019
    606有机酸34432019
    612木香烃内酯75832019
    638柱前衍生43432019
    665检测95772019
    666检测方法13342019
    683正交试验103442019
    686残留16652019
    688残留溶剂63362019
    689残留量33332019
    705气相色谱61013202019
    708气相色谱-串联质谱法44432019
    711气相色谱-质谱85552019
    724气相色谱41520192019
    727气相色谱质谱法61132019
    757水产品43342019
    759水杨酸54432019
    771汽油44642019
    792测定53432019
    804液相色谱82252019
    806液相色谱-串联质谱91242019
    807液相色谱-串联质谱法1911112019
    868特征图谱55642019
    896甘草苷78832019
    899甜味剂15532019
    906生物碱14532019
    919甲醇34432019
    961石油化工63332019
    967研究进展42232019
    1000离子色谱114752019
    1001离子色谱344112019
    1047绿原酸2122062019
    1098色谱91142019
    1107芍药苷123432019
    1109芦丁57752019
    113245632019
    1149茶叶44432019
    1192薄层色谱271152019
    1193薄层色谱法351062019
    1204蜂蜜13332019
    1209血液83332019
    1214血药浓度12232019
    1215衍生化84432019
    1234质量控制11712112019
    1235质量标准21321132019
    1237质量评价75742019
    1248超高效液相色谱19962019
    1252超高效液相色谱-串联质谱1812102019
    1253超高效液相色谱-串联质谱法43372019
    1268超高效液相色谱54442019
    1275连翘苷2101442019
    1276连翘酯苷a291442019
    1277迷迭香酸271032019
    1321鉴别102232019
    1338阳离子112532019
    1344阿魏酸27742019
    1363顶空33332019
    1376食品34442019
    1383饮用水34442019
    1384饲料14542019
    1400高效液相65542019
    1403高效液相色谱22539442019
    1406高效液相色谱-串联质谱34472019
    1408高效液相色谱-串联质谱法11142019
    1421高效液相色谱53160652019
    1447黄芩素75732019
    1448黄芩苷791252019
    1454黄酮53332019
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  • qingqingcao

    第1楼2019/07/24

    由于VOSVIEWER可以通过连接数目以及呈现频次的筛选,我们可以将图做的更简单一些。


    这张简图,主要是提供给大家观察相应的文献关键词的大类。我们对关键词设立了条件。也就是在750篇文献中,管检测至少呈现8次。其中1463个管检测有15个关键词达到了标准。
    简图可以很清晰地看到,它分为三个簇。分别是 蓝色,红色和绿色。在分析各个簇时候,我们发现,蓝色主要是用色谱进行质量控制和含量测定区域,红色主要是色谱样品前处理,而绿色可能是色谱应用方面(指纹图谱和质量标准等)。
    计算机可以让复杂的事物简单化,让我们迅速了解2019年半年色谱行业的关注点。当然,本次工作也有其不完善,也就是所采集的数据有限,同时用的数据库也比较小。假如仪器信息网能够有相应的数据支持,运用VOSVIEWER 工具可能更能够找到其中数据背后的秘密了。
    以下是文献的原始列表局部。

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  • zyl3367898

    第2楼2019/07/24

    应助达人

    这些图也是数据可视化软件做出来的吗?又清晰又漂亮。

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  • qingqingcao

    第3楼2019/07/24

    是哒。这个软件我没学过,论文也没有用这个软件,就毕业了。我师弟用这个软件研究学科联系。我是问了师弟,知道这款软件。后来自己自学了一下。还是挺不错的。但是主要在分析中。

    zyl3367898(zyl3367898)发表:这些图也是数据可视化软件做出来的吗?又清晰又漂亮。

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  • 風痕

    第4楼2019/07/29

    应助达人

    厉害了。不知道这个软件除了关键词关联,还有没有其他处理模式?

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  • qingqingcao

    第5楼2019/07/29

    还有可以看作者的相关联系,学术机构,共期刊等都可以通过这个工具来研究。VOSviewer主要是用于跨学科研究的。因为分析行业的学科类别很多,所以,我用了这个工具。而且,我30岁之后搞的是文科,不是理科。

    風痕(yiwang520) 发表:厉害了。不知道这个软件除了关键词关联,还有没有其他处理模式?

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  • 小不董

    第6楼2019/08/03

    应助达人

    这就是大数据如何使用的一个软件,可视化,更直观,明了

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  • 小不董

    第7楼2019/08/04

    应助达人

    有个问题,使用这个软件需要把所处理的文献全部下载下来才能使用吗?

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  • qingqingcao

    第8楼2019/08/15

    不需要的。

    小不董(doxw0323) 发表:有个问题,使用这个软件需要把所处理的文献全部下载下来才能使用吗?

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