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ChatGPT联合大数据分析中国工程化细胞及干细胞的研究热点

引言(来源于ChatGPT)

工程化细胞及干细胞的研究是现代生物医学领域的重要前沿,涉及再生医学、组织工程、癌症治疗等多个方面。以下是一些当前的研究热点及未来发展方向:

研究热点

  1. 细胞重编程技术:- 诱导多能干细胞(iPSCs)技术的应用和优化,探索如何从成体细胞高效生成多能干细胞。
  2. 基因编辑技术:- CRISPR/Cas9等基因编辑工具的开发和应用,推动对干细胞的功能研究以及对遗传疾病的治疗。
  3. 组织工程:- 利用工程化细胞构建3D组织或器官,尤其在器官移植和再生医学方面的应用。
  4. 干细胞分化机制:- 研究干细胞向特定细胞类型的分化机制,以提高治疗效果和细胞治疗的安全性。
  5. 干细胞与免疫系统的相互作用:- 探索干细胞在免疫调节中的作用,特别是在自身免疫疾病和炎症反应中的潜在应用。
  6. 合成生物学:- 应用合成生物学方法,设计和构建具有特定功能的工程化细胞,用于药物递送和疾病模型。

未来发展方向

  1. 个性化医疗:- 结合患者的基因组信息,开发个性化的干细胞治疗方案,以提高疗效和减少副作用。
  2. 临床应用与转化研究:- 加强基础研究向临床应用的转化,推动干细胞疗法的临床试验和实际应用。
  3. 智能化细胞:- 开发能够响应特定信号或环境变化的“智能”工程化细胞,以实现更精确的治疗。
  4. 生物材料与细胞结合:- 研究新型生物材料与干细胞的结合,以改善细胞移植后的存活率和功能。
  5. 伦理与法规问题:- 随着干细胞研究的进展,相关的伦理和法律框架需要不断完善,以确保研究的安全性和合规性。
  6. 跨学科合作:- 促进生物学、工程学、计算机科学等多学科的融合,推动工程化细胞及干细胞研究的创新。

工程化细胞及干细胞的研究正在快速发展,未来的发展不仅依赖于技术的进步,也需要综合考虑伦理、法律和社会因素。通过多学科合作和临床转化,我们有望在再生医学和细胞治疗领域取得更大突破。

大数据分析

检索数据库:Medline

检索工具:文献鸟/PubMed

检索时间:2024-09-07

检索词:(stem cells or stem cell) AND China [ad]

1.论文概况

近年来,中国已经发表了96118篇Medline收录的工程化细胞及干细胞相关研究文章,我们对其收录的9996文章进行大数据分析,包括2023年发表的2135篇及2024年最新发表的7838篇文章。使用ChatGPT进一步了解工程化细胞及干细胞的研究热点。

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2.工程化细胞及干细胞研究中国活跃的机构:四川大学发文255篇、浙江大学(181篇)、中南大学(176篇)、南方医科大学(167篇)、同济大学(140篇)、首都医科大学(140篇)、上海交通大学医学院(125篇)、华中科技大学(117篇)、北京大学人民医院(112篇)、复旦大学(110篇),等等。

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工程化细胞及干细胞研究中国发文活跃的医院: 华西医院发文126篇,北京大学人民医院(115篇)、浙江大学附属第一医院(89篇)、苏州大学附属第一医院(88篇)、血液学研究所及血液病医院(77篇)、华西口腔医院(76篇)、同济医学院附属协和医院(75篇)、湘雅医院(69篇),等等。

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3.工程化细胞及干细胞研究中国作者发文期刊:

从发文来看,发表来自中国工程化细胞及干细胞研究文章数量较多的期刊有Stem Cell Res Ther (IF: 7.1)、Nat Commun (IF: 14.7)、Heliyon (IF: 3.4)、Front Immunol (IF: 5.7)、Adv Sci (Weinh) (IF: 15.8)、Stem Cell Res (IF: 0.8)、Int J Mol Sci (IF: 4.9)、J Nanobiotechnology (IF: 10.6)等。

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4.工程化细胞及干细胞研究中国活跃的学者及其关系网

工程化细胞及干细胞研究中国的活跃专家:浙江大学医学院Hu, Yongxian;浙江大学Huang, He;中国科学院Li, Wei;中国医学科学院Liu, Guanghui;厦门大学Xu, Ren;上海交通大学Zhang, Bing等在该研究领域较为活跃。还有更多优秀的研究者,限于篇幅,无法一一列出。

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本数据分析的局限性:

A. 本报告为“文献鸟”分析工具基于PubMed数据库,仅以设定检索词的检索结果,在限定的时间和文献数量范围内得出,并由此进行的可视化报告。

B. “文献鸟”分析工具的大数据分析目的是展示该领域近期研究的概况,仅为学术交流用;无任何排名意义。

C. “文献鸟”分析工具的大数据分析中的关于活跃单位、作者等结果的统计排列,只统计第一作者的论文所在单位的论文数量;即,论文检索下载后,每篇论文只保留第一作者的单位,然后统计每个单位的论文数。当同一单位有不同拼写时,PubMed会按照两个不同单位处理。同理作者排列,只统计第一作者和最后一位作者署名发表的论文数。如果作者的名字有不同拼写时,会被PubMed检索平台会按照不同作者处理。

D. 本文结论完全出自“文献鸟”分析工具,因受检索词、检索数据库收录文献范围和检索时间的局限性,不代表本刊的观点,其中数据内容很可能存在不够精准,也请各位专家多多指正。

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