ANÁLISIS BIBLIOMÉTRICO Y USO DE HERRAMIENTAS DE MINERIA DE TEXTOS

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Herramientas para Meta-análisis y Minería de Textos

Ali Baba PubMed

Esta aplicación sirve para crear una red entre regis...
Fig 14. Términos relevantes en la búsqueda realizada dentro de la categoría Drugs y Disease.

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Fig 15. a) Diagráma del número de Resultados pertenecientes...
Referencias:

1. Bowen RL, Atwood CS. Living and dying for sex. A theory of aging based on the modulation of cell cycle

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Análisis bibliométrico y uso de herramientas de mineria de textos para el estudio del envejecimiento de células dendríticas

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Análisis bibliométrico y uso de herramientas de mineria de textos para el estudio del envejecimiento de células dendríticas

  1. 1. ANÁLISIS BIBLIOMÉTRICO Y USO DE HERRAMIENTAS DE MINERIA DE TEXTOS PARA EL ESTUDIO DEL ENVEJECIMIENTO DE CÉLULAS DENDRÍTICAS. Fernando Galicia E-investigación bibliográfica en Ciencias Biomédicas Licenciatura en Investigación Biomédica Básica Semestre 2010-2 Profesoras: Layla Michán Lyssania Macias Introducción El envejecimiento de un organismo es un proceso natural en el que las capacidades y respuestas fisiológicas del mismo disminuyen con el paso del tiempo (1). De entre estos cambios, uno de los sistemas fisiológicos más afectados, es el sistema inmunitario (2). Recientemente, diversos grupos de investigación alrededor del mundo han estudiado la relación entre el sistema inmune y el envejecimiento, haciendo descubrimientos sorprendentes. Entre ellos, la relación entre la vejez, el sistema inmune (y en específico con el tipo celular dendrítico) y diversas patologías crónicas como el cancer, diabetes, artritis y enfermedades neuro-degenerativas (3) (4). Con el fin de entender la forma en que los trabajos científicos sobre este tema se han desarrollado a lo largo de los últimos años, se realizo un análisis bibliométrico de los resultados obtenidos al realizar una búsqueda en las bases de datos MedLine, Scopus y Web of Knowledge. Adicionalmente, se usaron las aplicaciones ArrowSmith, FACTA y AliBABA para ejemplificar el uso y utilidad de las herramientas de minería de textos en el estudio de este tema. Metodología Se buscó en la página de Web of knowledge en las bases de datos Science Citation Index y Conference Proceedings Citation Index- Science con los términos de búsqueda: aging AND “dendritic cells”. Los resultados fueron restringidos al tema “Inmunología”. Para la búsqueda en MedLine se usó la apliación de Pubmed con los mismos términos de búsqueda, sin restringir los resultados. En el caso de Scopus la búsqueda fue similar a la de Pubmed. Resultados Se obtuvieron los siguientes resultados, los cuales son presentados ordenados por Autor, Revista, Año e
  2. 2. 0 1 2 3 4 0.5 1.5 2.5 3.5 4.5 12 16 0 4 8 Autor: JOURNAL OF IMMUNOLOGY LINTON, PJ Revista: JOURNAL OF LEUKOCYTE BIOLOGY AGRAWAL, S TRENDS IN IMMUNOLOGY IMMUNOLOGICAL REVIEWS BA LOGH, P INFECTION AND IMMUNITY J JOURNAL OF CLINICAL IMMUNOLOGY LUST GA RTEN, SEMINARS IN IMMUNOLOGY TEW, JG VACCINE CELLULAR & MOLECULAR IMMUNOLOGY BE LKAID, Y CRITICAL REVIEWS IN IMMUNOLOGY CURRENT OPINION IN IMMUNOLOGY CAMPBELL, D HUMAN IMMUNOLOGY DOMINGUEZ, AL IMMUNOLOGY LETTERS INTERNATIONAL IMMUNOLOGY FIKRIG, E INTERNATIONAL JOURNAL OF IMMUNOPATHOLOGY AND PHARMACOLOGY GOLDBERG, GL Análisis bibliométrico en Web of Sciences: GRIZZLE, WE IKEHARA , S KOVACS, EJ Institución (sólo se muestra los 30 registros con valores más altos). MA LETT O, B MILTON, MK Fig 1. Gráfica de la frecuencia de Autores en los resultados de una búsqueda en Web of Sciences. Fig 2. Gráfica de la frecuencia de Revistas en los resultados de una búsqueda en Web of Sciences.
  3. 3. 0.5 1.5 2.5 0 1 2 Año: 10 12 14 16 0 2 4 6 8 ABBOTT LABS ALBERT EINSTEIN COLL MED AUSTRIAN ACAD SCI Institución: BAYLOR COLL MED BIOMATH & STAT SCOTLAND CHILDRENS HOSP CHILDRENS HOSP RES FDN CINCINNATI CHILDRENS HOSP CISA INIA CLIN PRAIRIE COLUMBIA COLL CHICAGO COLUMBIA UNIV CORNELL UNIV DARTMOUTH COLL DEPT VET AFFAIRS MED CTR EASTERN VIRGINIA MED SCH EMORY UNIV FDN MARQUES DE VALDECILLA FORSCHUNGZENTRUM BORSTEL GEORGE WASHINGTON UNIV HOSP UNIV MARQUES DE VALDECILLA HOSP UNIV REINA SOFIA IMMUNEX CORP INNSBRUCK UNIV INST PASTEUR Fig 3. Gráfica de la distribución temporal de los resultados de una búsqueda en Web of Sciences. Fig 4. Gráfica de la cantidad de publicaciones por Institución en la búsqueda en Web of Sciences. INT MED CTR JAPAN IST RIC CODIVILLA PUTTI 1986 1994 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 JULIUS MAXIMILIANS UNIV JUNTENDO UNIV
  4. 4. 10 12 0 2 4 6 8 10 20 30 40 0 GRUBECK-LOEBENSTEIN B J Immunol Autor: TAKAI T J Invest Dermatol Revista: KIKUCHI T Exp Gerontol NUKIWA T Immunology NAKAMURA A Mech Ageing Dev SZAKAL AK Eur J Immunol TEW JG Transplantation ROMANI N J Allergy Clin Immunol SAIJO Y Blood AGRAWAL A Cell Tissue Res AGRAWAL S Trends Immunol AKIYAMA K Clin Exp Immunol GOLDSTEIN DR Diabetes GUPTA S SUZUKI T J Leukoc Biol VEGA JA Proc Natl Acad Sci U S A ANDARINI S Arch Oral Biol Análisis bibliométrico en Pubmed. AYDAR Y Br J Dermatol BALOGH P J Dermatol Sci BIRAGYN A J Exp Med ENDO S Nat Immunol FUJIHASHI K Semin Immunol GARCIA-SUAREZ O Aging Cell SAURWEIN-TEISSL M Am J Physiol Lung Cell Mol Physiol SCHULER G Ann N Y Acad Sci THOMSON AW Arterioscler Thromb Vasc Biol WICK G Arthritis Res Ther Fig 5. Gráfica del número de publicaciones por revista de una búsqueda en Pubmed. BONDADA S Autoimmunity BURTON GF Br J Haematol Fig 6. Gráfica de la frecuencia de autores en los resultados de una búsqueda en Pubmed. CASTLE SC Cancer Res EBIHARA S Cell Immunol
  5. 5. 10 15 20 25 30 35 40 0 5 20 40 60 80 0 100 120 Año: País: 2010 UNITED STATES 2009 JAPAN 2008 AUSTRIA 2007 GERMANY 2006 UNITED KINGDOM 2005 ITALY 2004 FRANCE 2003 SPAIN 2002 CHINA 2001 AUSTRALIA 2000 CANADA 1999 NETHERLANDS 1998 SWEDEN 1997 BELGIUM 1996 BRAZIL DENMARK 1995 SERBIA 1994 SWITZERLAND 1993 ARGENTINA 1992 COLOMBIA 1991 FINLAND 1990 ISRAEL 1989 KOREA 1988 NORWAY Fig 7. Gráfica de la distribución temporal de los resultados de una búsqueda en Pubmed. 1987 PORTUGAL 1986 TAIWAN 1985 Fig 8. Gráfica de la distribución geográfica (país) de los resultados de una búsqueda en Pubmed. TIMOR 1984
  6. 6. 10 20 30 40 50 60 70 80 90 0 10 20 30 40 50 0 Año: 2010 Journal of Immunology 2009 Journal of Investigative Dermatology Revista: 2008 Experimental Gerontology 2007 Journal of Neuroscience Immunology 2006 Transplantation 2005 Mechanisms of Ageing and Development 2004 Neuroscience 2003 Trends in Immunology 2002 Neurobiology of Aging 2001 Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 2000 Journal of Allergy and Clinical Immunology Cell and Tissue Research 1999 Blood 1998 European Journal of Immunology 1997 Análisis bibliométrico en Scopus. Journal of Leukocyte Biology 1996 Journal of Virology 1995 Neuroscience Letters 1994 Immunity and Ageing 1993 Journal of Neurophysiology Annals of the New York Academy of Sciences 1992 Cerebral Cortex 1991 Infection and Immunity 1990 Science 1989 Journal of Experimental Medicine Vaccine Fig 9. Gráfica del número de publicaciones por revista de una búsqueda en Scopus. 1988 1987 European Journal of Neuroscience Fig 10. Gráfica de la distribución temporal de los resultados de una búsqueda en Scopus. Clinical and Experimental Immunology 1986 Diabetes 1985 Aging Cell 1984 Journal of Comparative Neurology 1980 1973
  7. 7. 10 12 0 2 4 6 8 0 5 10 15 20 VA Medical Center Grubeck-Loebenstein, B. Autor: University of Tokyo Tew, J.G. Inserm Szakal, A.K. Osterreichische Akademie Der Wissenschaften Vega, J.A. Institución: Yale University School of Medicine Garcia-Suarez, O. UC Irvine Romani, N. Medizinische Universitat Innsbruck Agrawal, S. Medical College of Virginia Agrawal, A. University of Toronto Esteban, I. Universität Erlangen-Nürnberg Pabst, R. Duke University School of Medicine Balogh, P. Universität Tübingen Wimalasena, J. University of Michigan Medical School Castle, S.C. University of Washington Seattle Naves, F.J. Massachusetts General Hospital Pawelec, G. Harvard Medical School Keenan, J.A. Trudeau Institute Hannestad, J. University of Pennsylvania, School of Medicine Burton, G.F. Universidad de Oviedo, Facultad de Medicina Aydar, Y. Kyoto University Caudle, M.R. University of Pittsburgh Medical Center Thomson, A.W. University of Pittsburgh Gupta, S. Oregon Health and Science University Stossel, H. University of California, San Francisco Shultz, L.D. Medizinische Hochschule Hannover MHH Tesar, B.M. Heinrich Heine Universität Kosco, M.H. University of Connecticut Health Center Fig 12. Gráfica de Número de publicaciones por Institución de una búsqueda en Scopus. Grolleau-Julius, A. Fig 11. Gráfica de la frecuencia de autores en los resultados de una búsqueda en Scopus. Baylor College of Medicine Kalady, M.F. Virginia Commonwealth University Schuler, G. Tokyo Medical and Dental University Saida, K. Sidney Kimmel Cancer Center Yung, R.L.
  8. 8. Herramientas para Meta-análisis y Minería de Textos Ali Baba PubMed Esta aplicación sirve para crear una red entre registros de una búsqueda en PUBMED usando términos como tipos celulares, enzimas, enfermedades, proteinas, genes, etc, incluidos en estos registros (5). En la siguiente figura se muestra la red obtenida al analizar 20 registros de la búsqueda “dendritic cells” AND aging*. Fig 13. Red de interacciones entre los términos más relevantes de una búsqueda en Pubmed creada por Ali Baba. FACTA: Finding Associated Concepts with Text Analysis Facta es una herramienta de minería de textos que nos sirve para identificar asociaciones entre conceptos mencionados en artículos de una búsqueda de PUBMED. La aplicación separa los resultados en categorías semánticas, muy útiles para identificar lo que uno esté buscando (6). Las siguientes imágenes muestras los resultados de las categorías Drug y Disease (relevantes para el tema estudiado) usando como términos de entrada “dendritic cells” AND aging*.
  9. 9. Fig 14. Términos relevantes en la búsqueda realizada dentro de la categoría Drugs y Disease. ArrowSmith Esta herramienta busca conceptos comunes entre dos conjuntos diferentes de artículos. En la primera búsqueda se define la literatura A, en la segunda la literatura C, a partir de ambas el programa genera una lista con la literatura B con un recopilado de frases y palabras claves que se encuentran en los títulos de ambas, que se ordenan por relevancia y se pueden restringir a determinadas características semánticas, como regiones anatómicas, enfermedades o fármacos (7). Aquí se muestran los resultados usando como término A: “dendritic cells” y como término C: aging.
  10. 10. a) b) Fig 15. a) Diagráma del número de Resultados pertenecientes a la búsqueda A, C y los pertenecientes a ambas listas. b) Lista de términos B que arroja ArrowSmith con la búsqueda de ejemplo. Discusión El análisis de los resultados muestra claramente que hay poca información sobre este tema ya que como la mayoría de las áreas de investigación que requieren un enfoque multidiciplinario, esta es un área de reciente interés. Pero por otro lado, observando los resultados (ver Gráficas de Años) también es evidente que es un tema de reciente creación y con una tendencia al alza. La mayoría de estos estudios han sido publicados en The Journal of Immunology, una revista especializada en temas de inmunología con un buen nivel de impacto, lo que demuestra que aunque el tema es nuevo, se le ha tomado muy en cuenta y las grandes revistas están dispuestas a invertir en ello y difundir los resultados sobre este tema. Las gráficas de autores e instituciones, no muestran que haya un autor o institución dominante en el tema, lo que abre posibilidades a que nuevos laboratorios e investigadores entren al área sin quedar relegados o excluidos.Como nota aparte, es digno de mencionarse que se encontró diferencia en los resultados obtenidos haciendo las búsquedas en las diferentes bases de datos. Esto puede deberse también a lo reciente del tema y a que aún no se haya establecido una forma adecuada de clasificar los documentos sobre este tema de estudio, aparte de las diferencias intrínsecas entre las bases de datos. En conjunto, estos resultados muestran que el estudio del envejecimiento del sistema inmune es un nuevo campo de estudio que ha tomado relevancia en los últimos años en el cuál puede haber muchas oportunidades de desarrollo.
  11. 11. Referencias: 1. Bowen RL, Atwood CS. Living and dying for sex. A theory of aging based on the modulation of cell cycle signaling by reproductive hormones. [Internet]. Gerontology. 50(5):265-90.Available from: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15331856 2. Desai A, Grolleau-Julius A, Yung R. Leukocyte function in the aging immune system. [Internet]. Journal of leukocyte biology. 2010 ;87(6):1001-9.Available from: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/20200405 3. Bukovsky A, Caudle MR, Carson RJ, Gaytán F, Huleihel M, Kruse A, et al. Immune physiology in tissue regeneration and aging, tumor growth, and regenerative medicine. [Internet]. Aging. 2009 ;1(2):157- 81.Available from: http://www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi? artid=2830052&tool=pmcentrez&rendertype=abstract 4. Larbi A, Fülöp T, Pawelec G. Immune receptor signaling, aging and autoimmunity. [Internet]. Advances in experimental medicine and biology. 2008 ;640312-24.Available from: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19065799 5. Plake C, Schiemann T, Pankalla M, Hakenberg J, Leser U. AliBaba: PubMed as a graph. [Internet]. Bioinformatics (Oxford, England). 2006 ;22(19):2444-5.Available from: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/16870931 6. Tsuruoka Y, Tsujii J, Ananiadou S. FACTA: a text search engine for finding associated biomedical concepts. [Internet]. Bioinformatics (Oxford, England). 2008 ;24(21):2559-60.Available from: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/18772154 7. Layla M, Calderon R, et all. Aplicaciones de la Web para recuperación y análisis de literatura de PubMed.

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