单细胞测序研究科学计量学分析（2016-2021）

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单细胞测序推动了基因组医学的发展，本研究报告从Web of Science核心数据库提取文献数据，并基于科学计量学方法对2016-2021年该领域的主要论文进行简要分析。

1、每年论文发表量

自2016到2021年第一季度，单细胞测序相关主要论文（不含会议摘要、综述和论著等）为832篇，文章发表量呈上升趋势。2016年发表58篇，2020年发表288篇，2021年第一季度为49篇。

2、论文被引用情况

自2016到2021年第一季度，单细胞测序相关主要论文（不含会议摘要、综述和论著等）总共被引用16903次，引用率呈上升趋势。2016年引用次数为157次，2020年达到7809次，2021年一季度为1781次。

3、引用文献分析

自2016到2021年第一季度，引用率最高的10篇文献如下表。研究主要涉及肿瘤学、免疫学、单细胞测序方法改进、空间转录分析以及生物信息学等研究方向。

Title	Authors	Publication name
Landscape of Infiltrating T Cells in Liver Cancer Revealed by Single-Cell Sequencing	Zheng, Chunhong, et al.	CELL
Comparative Analysis of Single-Cell RNA Sequencing Methods	Ziegenhain, Christoph, et al.	MOLECULAR CELL
Single-Cell RNA Sequencing of Microglia throughout the Mouse Lifespan and in the Injured Brain Reveals Complex Cell-State Changes	Hammond, Timothy R, et al.	IMMUNITY
Batch effects in single-cell RNA-sequencing data are corrected by matching mutual nearest neighbors	Haghverdi, Laleh, et al.	NATURE BIOTECHNOLOGY
Pooling across cells to normalize single-cell RNA sequencing data with many zero counts	Lun, Aaron T. L., et al.	GENOME BIOLOGY
Three-dimensional intact-tissue sequencing of single-cell transcriptional states	Wang, Xiao, et al.	SCIENCE
Seq-Well: portable, low-cost RNA sequencing of single cells at high throughput	Gierahn, Todd M., et al	NATURE METHODS
Parallel single-cell sequencing links transcriptional and epigenetic heterogeneity	Angermueller, Christof, et al.	NATURE METHODS
Single-cell barcoding and sequencing using droplet microfluidics	Zilionis, Rapolas, et al.	NATURE PROTOCOLS
The heterogeneity of human CD127(+) innate lymphoid cells revealed by single-cell RNA sequencing	Bjorklund, Asa K., et al.	NATURE IMMUNOLOGY

4. 研究领

域自2016到2021年第一季度，研究主要涉及生物医学工程、生物化学及分子生物学、遗传学、细胞生物学、生物信息学、肿瘤学、微生物和免疫学、神经生物学、心血管病学、内分泌学、数学和计算机科学等（数据来自Web of Science）。

5. 国家和地区

自2016到2021年第一季度，研究主要来自美国、中国、英国、德国、加拿大、瑞典、荷兰、意大利、日本和澳大利亚等。

6. 研究机构

自2016到2021年第一季度，主要研究包括北京大学、中国科学院系统、剑桥大学、斯坦福大学、哈佛大学系统等。

7. 期刊出版

自2016到2021年第一季度，论文主要发表在Nature Communication、Genome Biology、Science Report等期刊上。

8.基金资助机构

自2016到2021年第一季度，基金资助主要来自NIH（285项）、HHS（285项）和中国国家自然基金（160项）。

9. 论文研究共现分析

利用论文集中关键词共同出现的情况来分析单细胞测序领域关键词之间的相关性关系，用以描述该领域的研究方向和趋势（本分析使用VOSViewer 1.6.15；相关方法学参考该软件开发者公开发表的文献：Perianes-Rodriguez, A., Waltman, L., & Van Eck, N.J.. Constructing bibliometric networks: A comparison between full and fractional counting. Journal of Informetrics. 2016；10：1178-1195.）。自2016到2021年第一季度，单细胞测序领域主要为研究单细胞测序方法学和质量控制（如SMART Seq2）、肿瘤学（如肿瘤微环境、循环肿瘤细胞和异质性）、干细胞学（如分化）和其他领域（炎症、胰岛细胞、神经细胞和视网膜等）。

从论文发表的时间轴来看，免疫肿瘤学和肿瘤微环境是单细胞测序研究的主要方向之一（黄色代表发表论文关键词较新）。

10. 论文共引用情况

以单细胞测序系统（如DropSeq），生物信息学方法和肿瘤研究形成了三个主要的论文引用类型。

小结：

● 单细胞测序成为基因组研究的快速发展的方法学和技术平台，论文发表数量仍不多，处于快速增长期。

● 肿瘤学，尤其是肿瘤微环境、免疫肿瘤治疗学（如免疫检查点药物治疗评价、CAR-T等）领域关注较多。

● 干细胞，如造血干细胞，分化是重要应用场景。

● 中国和美国在该领域处于领先地位，在中国，北京大学、中国科学院、上海交通大学等研究产出较多。

● 单细胞测序在解决细胞间差异、细胞分化等方面具有明显优势，对于数据的处理、测序方法的标准化、降低系统性偏差、临床研究等方面可能需要增加研究。

● 单细胞测序是否能用于药物开发、临床诊断和治疗值得关注。

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