Notice bibliographique
Résumé
Objective: To analyze the development trend and hotspot of tsRNA research based on bibliometrics.Methods: The bibliometrics method and PubMed database were used to search tsRNA literature from January 2013 to October 2024, and visualized the research contents and hotspots in this field through R packet based on Medpulse bibliometrics analysis platform.Results: a total of 314 studies on tRNA were downloaded after screening.The number of articles on tRNA has been increasing year by year, and the three countries with the most researchers are China, the United States, and Canada.The journal with the most published articles is the International Journal of Molecular Sciences, and the journal with the highest citation per article is Cell.A total of 1,856 authors have studied tRNA, with Chen Qi and Zhang Ying publishing the most articles.Conclusion:The research in this field focuses on tumor, diagnosis, biomarkers, miRNA and piRNA.Among them, "tumor", "biomarker" and "miRNA" are important keywords, which provide valuable reference for scholars in this field.It is suggested to actively strengthen international exchanges and cooperation in the future, and use modern sequencing technology to study the mechanism of tsRNA in tumor diagnosis, occurrence and development to achieve higher quality research results.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,051 | 0,209 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».