Bibliometric analysis on the structure and function of IL17
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Interleukin17 (IL17) is an important cytokine in host defense at mucosal surfaces and also mediates many autoimmune diseases, including rheumatoid arthritis (RA). In recent years, many types of research relevant to the structure and function of IL17 have been identified. However, there is no bibliometric analysis in this research field. This study aims to explore the history, research hotspots, and emerging trends of IL17 from the perspective of the structure and function dynamics. Methods Articles relevant to IL17 in the last two decades were retrieved through the Web of Science Core Collection (WoSCC) database. The bibliometric analysis was performed by VOSview. Results A total of 882 papers in this research were analyzed from 65 countries, and the rate of published articles has increased from 2008 annually, with the USA, China, and Germany leading the research effort. Frontiers in Immunology has significantly impacted research in this field and the University of Pittsburgh was the leading institution. Gaffen, Sarah L. from the University of Pittsburgh was the most productive researcher in this field and Papp Ka from the Probity Medical Research Incorporate of Canada is the most co-cited author. The analysis of keywords showed that inflammation, expression, Th17 cells, and cytokines were the main hotspots and frontier directions of IL17. The trend of clinical application in the future is the development of new therapy drugs based on the structure of IL17 or IL17 signaling pathway molecular. Conclusions Our research summarized the developments and research trends of IL17 and would help researchers understand the research status of IL17 and provide a reference for future researchers as soon as possible.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».