Exploring the landscape of Parkinson’s disease transcriptomics: a quantitative review of research progress and future directions
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: This study leverages bibliometric analysis to uncover the research landscape and spotlight emerging trends in the field of Parkinson's disease (PD) transcriptomics. Methods: The relevant literature on Parkinson's disease and transcriptomics was retrieved from the Web of Science Core Collection database. Bibliometric analysis was conducted using VOSviewer, CiteSpace, and the Bibliometrix R package. Results: A total of 208 research articles were retrieved from January 2011 to March 2025. The number of publications has shown a steady increase, particularly from 2020 to 2024, with an average annual publication rate of 29 articles during this period. The United States and China were the leading countries in terms of publication counts, while the University of Luxembourg and McGill University were the top contributing institutions. The most impactful journals included "Nature Communications" and "NPJ Parkinson's Disease." The co-occurrence analysis of keywords revealed that "Parkinson's disease," "transcriptomics," "neurodegeneration," and "biomarkers" are current research hotspots. Citation burst analysis identified key references related to genetics, transcriptomics, and data analysis tools that have significantly influenced the field. Conclusion: This study offers the first comprehensive bibliometric analysis of Parkinson's disease (PD) transcriptomics research from 2011 to 2025. We reveal a significant surge in research activity, particularly since 2020, driven by advancements in single-cell and spatial transcriptomics. The United States and China lead in publication output, with key contributions from the University of Luxembourg and McGill University. Research hotspots include neuroinflammation, biomarker discovery, and machine learning applications, indicating a shift toward translational research. However, challenges such as data heterogeneity and high biomarker validation failure rates persist. Future research should focus on standardizing methodologies and enhancing clinical relevance. Strategic directions include multi-omics integration, global collaboration, and linking transcriptomic signatures to clinical outcomes, aiming to improve early diagnosis and personalized therapies for PD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,061 | 0,074 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».