簡単な例

(1)ビブリオメトリック・アプローチを研究に使用し、(2)過去20年間に出版され、(3)英語で書かれたジャーナル論文のメタデータ・コレクションをダウンロードしたいとします。

ワークフローは主に4つのステップで構成されています。

クエリの作成
クエリの有効性をチェックする
ドキュメントのメタデータ集のダウンロード
ダウンロードしたオブジェクトを、「読める」「使える」形式に変換する

デフォルトでは、NCBIのAPIシステムへのアクセスは無料で、必ずしも「APIキー」を必要としません。この場合、NCBIはユーザーが1秒間に3回しかリクエストできないように制限している。APIキー」を登録したユーザーは、1秒間に最大10回のリクエストを行うことができます。

APIキーの取得はとても簡単で、“my ncbi account” (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/account/) に登録し、“account settings page” (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/account/settings/) のボタンをクリックするだけです。

APIキーを取得したら、引数api_key=“your API key”を設定し、そうでなければ api_key=NULL を設定します。

訳注: オリジナルでは上の例は api_key=“NULL” となっていましたが、ダブルクォーテーションがあると動作しません。下のように、 api_key=NULL とします。

# API key を持っている場合
api_key <- "your API key"

# API key を持っていない場合
api_key = NULL

第1段階: クエリの作成

まず最初に、NCBI PubMed システムに提出するクエリを定義します。例えば、英語で過去20年間に出版された、計量書誌学的分析を用いた雑誌記事のコレクションをダウンロードしたいとします。問い合わせ言語に翻訳すると、以下のような記述になります。

bibliometric またはその派生語を、タイトルまたは Abstract に含んでいる: “bibliometric*[Title/Abstract]”
英語で書かれている “english[LA]”
論文とされている: “Journal Article[PT]”
2000 年から 2020 年に出版された: “2000:2020[DP]”

これらの要素をブール演算子 “AND” で結合すると、最終的なクエリが得られます。

query <- "bibliometric*[Title/Abstract] AND english[LA] AND Journal Article[PT] AND 2000:2020[DP]"

第2段階: クエリの有効性の確認

さて、私たちのクエリによってどれだけのドキュメントが検索されたかを知りたいと思います。

そのためには pmQueryTotalCount という関数を使います。

res <- pmQueryTotalCount(query = query, api_key = api_key)

res$total_count

# [1] 2921

res$query_translation

[1] "(bibliometric[Title/Abstract] OR bibliometrica[Title/Abstract] OR bibliometrical[Title/Abstract] OR bibliometrically[Title/Abstract] OR bibliometricas[Title/Abstract] OR bibliometrician[Title/Abstract] OR bibliometricians[Title/Abstract] OR bibliometricly[Title/Abstract] OR bibliometrico[Title/Abstract] OR bibliometricos[Title/Abstract] OR bibliometrics[Title/Abstract] OR bibliometrics'[Title/Abstract] OR bibliometricsmethod[Title/Abstract] OR bibliometricstrade[Title/Abstract]) AND english[LA] AND Journal Article[PT] AND 2000[PDAT] : 2020[PDAT]"

訳注: オリジナルでは、res$query_translation は D$query_translation となっていました。D は、この後で定義するので、res としました。

第3段階: ドキュメント・メタデータのコレクションのダウンロード

クエリを変更することもできますし、コレクション全体または一部のダウンロードを継続することもできます（res$total_countよりも低いリミット引数を設定します）。

イメージとしては、2921件のドキュメントからなるコレクション全体をダウンロードすることにしました。

D <- pmApiRequest(query = query, limit = res$total_count, api_key = NULL)

# Documents  200  of  2921 
# Documents  400  of  2921 
# Documents  600  of  2921 
# Documents  800  of  2921 
# Documents  1000  of  2921 
# Documents  1200  of  2921 
# Documents  1400  of  2921 
# Documents  1600  of  2921 
# Documents  1800  of  2921 
# Documents  2000  of  2921 
# Documents  2200  of  2921 
# Documents  2400  of  2921 
# Documents  2600  of  2921 
# Documents  2800  of  2921 
# Documents  2921  of  2921

関数 pmApiRequest は、5つのオブジェクトで構成されるリスト D を返します。

“data”. PubMed データベースからダウンロードした書誌的なメタデータコレクションを含む xml 構造のリストです。
“query”. ユーザーが作成したオリジナルのクエリを含む文字オブジェクトです。
“query_translation”. NCBI の自動用語翻訳システムにより翻訳され、PubMed データベースに登録されたクエリを含む文字オブジェクトである。
“records_downloaded”. ダウンロードされたレコードの総数を示す整数オブジェクトで、“data”に格納されています。
“total_counts”. クエリにマッチしたレコードの総数を示す整数オブジェクトである（“query_translation” オブジェクトに格納されている）。

第4段階: ダウンロードしたオブジェクトを、「読める」「使える」形式に変換する

xml-構造化オブジェクトから「古典的な」データフレームへの変換

最後に、xml 構造化オブジェクト D をデータフレームに変換します。ケースはドキュメントに、変数は bibliometrix Rパッケージ で使用されているフィールドタグに対応します ( https://CRAN.R-project.org/package=bibliometrix, https://bibliometrix.org/, https://github.com/massimoaria/bibliometrix )。

M <- pmApi2df(D)

str(M)

# 'data.frame': 2918 obs. of  27 variables:
 # $ AU    : chr  "DU L;LUO S;LIU G;WANG H;ZHENG L;ZHANG Y" "DUAN L;ZHU G" "YANG C;WANG X;TANG X;BAO X;WANG R" "FERHATOGLU SY;YAPICI N" ...
 # $ AF    : chr  "DU, LIANG;LUO, SHANXIA;LIU, GUINA;WANG, HAO;ZHENG, LINGLI;ZHANG, YONGGANG" "DUAN, LI;ZHU, GANG" "YANG, CHENGXIAN;WANG, XUE;TANG, XIAOLI;BAO, XINJIE;WANG, RENZHI" "FERHATOGLU, S YÄ±LMAZ;YAPICI, N" ...
 # $ TI    : chr  "THE 100 TOP-CITED STUDIES ABOUT PAIN AND DEPRESSION." "MAPPING THEME TRENDS AND KNOWLEDGE STRUCTURE OF MAGNETIC RESONANCE IMAGING STUDIES OF SCHIZOPHRENIA: A BIBLIOME"| __truncated__ "RESEARCH TRENDS OF STEM CELLS IN ISCHEMIC STROKE FROM 1999 TO 2018: A BIBLIOMETRIC ANALYSIS." "A BIBLIOMETRIC ANALYSIS OF THE ARTICLES FOCUSING ON THE SUBJECT OF BRAIN DEATH PUBLISHED IN SCIENTIFIC CITATION"| __truncated__ ...
 # $ SO    : chr  "FRONTIERS IN PSYCHOLOGY" "FRONTIERS IN PSYCHIATRY" "CLINICAL NEUROLOGY AND NEUROSURGERY" "TRANSPLANTATION PROCEEDINGS" ...
 # $ SO_CO : chr  "SWITZERLAND" "SWITZERLAND" "NETHERLANDS" "UNITED STATES" ...
 # $ LA    : chr  "ENG" "ENG" "ENG" "ENG" ...
 # $ DT    : chr  "JOURNAL ARTICLE" "JOURNAL ARTICLE" "JOURNAL ARTICLE" "JOURNAL ARTICLE" ...
 # $ DE    : chr  "BIBLIOMETRIC REVIEW;CITATION;CITATION ANALYSIS;DEPRESSION;PAIN;TOP-CITED" "BIBLIOMETRIC ANALYSIS;CO-OCCURRENCE ANALYSIS;MAGNETIC RESONANCE IMAGING;SCHIZOPHRENIA;SOCIAL NETWORK ANALYSIS;S"| __truncated__ "BIBLIOMETRICS;ISCHEMIC STROKE;PUBLICATIONS;STEM CELLS;VOSVIEWER" "" ...
 # $ ID    : chr  "" "" "" "" ...
 # $ MESH  : chr  "" "" "" "" ...
 # $ AB    : chr  "WITH THE ESTIMATED HIGH PREVALENCE IN THE POPULATION, THE TWO SYMPTOMS OF PAIN AND DEPRESSION THREATEN THE WELL"| __truncated__ "RECENTLY, MAGNETIC RESONANCE IMAGING (MRI) TECHNOLOGY HAS BEEN WIDELY USED TO QUANTITATIVELY ANALYZE BRAIN STRU"| __truncated__ "MANY STUDIES HAVE EVALUATED THE SAFETY AND EFFICACY OF STEM CELLS AS THERAPEUTIC AGENTS FOR ISCHEMIC STROKE. WE"| __truncated__ "ALTHOUGH THE TOPIC OF BRAIN DEATH (BD) HAS BEEN INCREASING IN POPULARITY CONSIDERABLY IN RECENT YEARS BY THE SN"| __truncated__ ...
 # $ C1    : chr  "DEPARTMENT OF PERIODICAL PRESS AND NATIONAL CLINICAL RESEARCH CENTER FOR GERIATRICS, WEST CHINA HOSPITAL, SICHU"| __truncated__ "DEPARTMENT OF PSYCHIATRY, THE FIRST AFFILIATED HOSPITAL OF CHINA MEDICAL UNIVERSITY, SHENYANG, CHINA.;DEPARTMEN"| __truncated__ "DEPARTMENT OF NEUROSURGERY, PEKING UNION MEDICAL COLLEGE HOSPITAL, PEKING UNION MEDICAL COLLEGE & CHINESE ACADE"| __truncated__ "DEPARTMENT OF ANESTHESIOLOGY AND REANIMATION, UNIVERSITY OF HEALTH SCIENCES DR. SIYAMI ERSEK TRAINING AND RESEA"| __truncated__ ...
 # $ CR    : chr  "NA" "NA" "NA" "NA" ...
 # $ TC    : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 # $ SN    : chr  "1664-1078" "1664-0640" "1872-6968" "1873-2623" ...
 # $ J9    : chr  "FRONT PSYCHOL" "FRONT PSYCHIATRY" "CLIN NEUROL NEUROSURG" "TRANSPLANT. PROC." ...
 # $ JI    : chr  "FRONT PSYCHOL" "FRONT PSYCHIATRY" "CLIN NEUROL NEUROSURG" "TRANSPLANT. PROC." ...
 # $ PY    : num  2019 2020 2020 2020 2020 ...
 # $ VL    : chr  "10" "11" "192" NA ...
 # $ DI    : chr  "10.3389/fpsyg.2019.03072" "10.3389/fpsyt.2020.00027" "10.1016/j.clineuro.2020.105740" "10.1016/j.transproceed.2020.01.034" ...
 # $ PG    : chr  "3072" "27" "105740" NA ...
 # $ UT    : chr  "32116876" "32116844" "32114325" "32111384" ...
 # $ PMID  : chr  "32116876" "32116844" "32114325" "32111384" ...
 # $ DB    : chr  "PUBMED" "PUBMED" "PUBMED" "PUBMED" ...
 # $ AU_UN : chr  "DEPARTMENT OF PERIODICAL PRESS AND NATIONAL CLINICAL RESEARCH CENTER FOR GERIATRICS, WEST CHINA HOSPITAL, SICHU"| __truncated__ "DEPARTMENT OF PSYCHIATRY, THE FIRST AFFILIATED HOSPITAL OF CHINA MEDICAL UNIVERSITY, SHENYANG, CHINA.;DEPARTMEN"| __truncated__ "DEPARTMENT OF NEUROSURGERY, PEKING UNION MEDICAL COLLEGE HOSPITAL, PEKING UNION MEDICAL COLLEGE & CHINESE ACADE"| __truncated__ "DEPARTMENT OF ANESTHESIOLOGY AND REANIMATION, UNIVERSITY OF HEALTH SCIENCES DR. SIYAMI ERSEK TRAINING AND RESEA"| __truncated__ ...
 # $ AU_CO : chr  "NA" "NA" "NA" "NA" ...
 # $ AU1_CO: chr  "NA" "NA" "NA" "NA" ...

bibliometrix を使ったコレクションの概要

さて、いくつかの bibliometrix 関数を使って、書誌コレクションの概要を知ることができます。

bibliometrix は、サイエンメトリクスおよびビブリオメトリクスの定量的研究のためのRツールであり、すべての主要なビブリオメトリクス分析法 ( https://CRAN.R-project.org/package=bibliometrix, https://bibliometrix.org/, https://github.com/massimoaria/bibliometrix ) を含みます。

まず、bibliometrix パッケージをインストールしてロードします。:

install.packages("bibliometrix")
library(bibliometrix)

コレクションに関する主な情報

次に、pubmed コレクションにいくつかのメタデータを追加し、biblioAnalysis 関数と summary 関数を使用して、データフレームの記述的な分析を行います。

M <- convert2df(D, dbsource = "pubmed", format = "api")

results <- biblioAnalysis(M)
summary(results)

# Main Information about data
# 
#  Documents                             2918 
#  Sources (Journals, Books, etc.)       1275 
#  Keywords Plus (ID)                    2245 
#  Author's Keywords (DE)                4212 
#  Period                                2000 - 2020 
#  Average citations per documents       0 
# 
#  Authors                               8854 
#  Author Appearances                    12928 
#  Authors of single-authored documents  229 
#  Authors of multi-authored documents   8625 
#  Single-authored documents             307 
# 
#  Documents per Author                  0.33 
#  Authors per Document                  3.03 
#  Co-Authors per Documents              4.43 
#  Collaboration Index                   3.31 
#  
#  Document types                     
#  BIOGRAPHY                         4 
#  CASE REPORTS                      2 
#  COMMENT                           8 
#  COMPARATIVE STUDY                 97 
#  EDITORIAL                         2 
#  ENGLISH ABSTRACT                  1 
#  EVALUATION STUDY                  19 
#  HISTORICAL ARTICLE                82 
#  INTRODUCTORY JOURNAL ARTICLE      2 
#  JOURNAL ARTICLE                   2694 
#  LETTER                            3 
#  REVIEW                            4 
#  
# 
# Annual Scientific Production
# 
#  Year    Articles
#     2000       10
#     2001        8
#     2002       10
#     2003       16
#     2004       18
#     2005       27
#     2006       37
#     2007       24
#     2008       43
#     2009       58
#     2010       73
#     2011       93
#     2012      121
#     2013      158
#     2014      172
#     2015      225
#     2016      254
#     2017      276
#     2018      380
#     2019      544
#     2020      159
# 
# Annual Percentage Growth Rate 14.83383 
# 
# 
# Most Productive Authors
# 
#    Authors        Articles Authors        Articles Fractionalized
# 1      SWEILEH WM       62     SWEILEH WM                   25.40
# 2      ZYOUD SH         59     ZYOUD SH                     18.74
# 3      AL-JABI SW       48     HO YS                        13.89
# 4      HO YS            34     AL-JABI SW                   13.00
# 5      YOON DY          27     HUH S                         9.33
# 6      SAWALHA AF       26     BORNMANN L                    9.29
# 7      WANG Y           26     SMITH DR                      9.00
# 8      ZHANG Y          24     ÅŽENEL E                      7.70
# 9      BORNMANN L       22     YEUNG AWK                     6.22
# 10     KHOSA F          22     SHAMIM T                      6.00
# 
# 
# Top manuscripts per citations
# 
#                                        Paper          TC TCperYear
# 1  DU L, 2019, FRONT PSYCHOL                           0         0
# 2  DUAN L, 2020, FRONT PSYCHIATRY                      0         0
# 3  YANG C, 2020, CLIN NEUROL NEUROSURG                 0         0
# 4  FERHATOGLU SY, 2020, TRANSPLANT. PROC.              0         0
# 5  CHEN L, 2020, PHYTOMEDICINE                         0         0
# 6  KUNZE KN, 2020, AM J SPORTS MED                     0         0
# 7  CUOCOLO R, 2020, INSIGHTS IMAGING                   0         0
# 8  WU M, 2020, J. MATERN. FETAL. NEONATAL. MED.        0         0
# 9  LEE IS, 2020, J PAIN RES                            0         0
# 10 SANT'ANNA FH, 2020, INT. J. SYST. EVOL. MICROBIOL.  0         0
# 
# 
# Corresponding Author's Countries
# 
#   Country Articles Freq  SCP MCP MCP_Ratio
# 1      NA     2918    1 2918   0         0
# 
# 
# SCP: Single Country Publications
# 
# MCP: Multiple Country Publications
# 
# 
# Total Citations per Country
# 
#   Country      Total Citations Average Article Citations
# 1           NA               0                         0
# 
# 
# Most Relevant Sources
# 
#                                                       Sources        Articles
# 1  PLOS ONE                                                               106
# 2  SCIENTOMETRICS                                                          67
# 3  WORLD NEUROSURGERY                                                      55
# 4  ENVIRONMENTAL SCIENCE AND POLLUTION RESEARCH INTERNATIONAL              36
# 5  INTERNATIONAL JOURNAL OF ENVIRONMENTAL RESEARCH AND PUBLIC HEALTH       34
# 6  MEDICINE                                                                31
# 7  NEURAL REGENERATION RESEARCH                                            29
# 8  BMJ OPEN                                                                26
# 9  JOURNAL OF THE MEDICAL LIBRARY ASSOCIATION : JMLA                       26
# 10 PEERJ                                                                   25
# 
# 
# Most Relevant Keywords
# 
#    Author Keywords (DE)      Articles Keywords-Plus (ID)     Articles
# 1      BIBLIOMETRICS              667  BIBLIOMETRICS             1545
# 2      BIBLIOMETRIC ANALYSIS      331  HUMANS                    1518
# 3      BIBLIOMETRIC               172  PERIODICALS AS TOPIC       592
# 4      CITATION ANALYSIS          123  BIOMEDICAL RESEARCH        483
# 5      H INDEX                     97  PUBLISHING                 419
# 6      PUBLICATIONS                84  JOURNAL IMPACT FACTOR      323
# 7      CITATIONS                   81  PUBLICATIONS               252
# 8      CITATION                    69  RESEARCH                   252
# 9      WEB OF SCIENCE              66  UNITED STATES              219
# 10     SCIENTOMETRICS              64  FEMALE                     174

```

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