主题：【第十二届原创】可视化图谱分析近半年色谱文献——以CNKI数据为例

大数据已经在很多领域有了应用，通过数据来观察、分析相应的数据，获取数据背后的信息。分析行业如果运用大数据的模式，可以对分析、研究、质控、方法开发等提供一些指导。由于大数据运用的工具很多，本文主要运用“数据可视化”软件，对色谱进行数据分析和筛选。
数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。（百度资料摘引）色谱行业发展至今，在众多分析领域有着广泛地运用。呈现无数的分支。色谱类的文章也有着无数研究的对象和领域。同时色谱分析的文章，汗牛充栋，如何去快速把握色谱分析领域，色谱关注对象，色谱的应用，数据可视化工具也许是一个方法。
本文主要运用数据可视化软件“vosviewer”，运用“中国知网（cnki）”数据，以“色谱”为主题词，分析2019年480多篇文献。（因为CNKI权限不够，只能下500篇）
先上图。



图1 色谱文献密度图
我们首先看下密度图。密度图主要是显示近期（2019年）色谱研究的热点。我们可以看到“高效液相色谱法”其密度最大。其次“含量测定”，“固相萃取”，“含量测定”“指纹图谱”“气相色谱”“农药残留”等关键词密度也较大。说明这些领域的研究在近期是热点。

标签	呈现次数
高效液相色谱法	65
高效液相色谱	44
含量测定	30
固相萃取	21
指纹图谱	20
气相色谱	20
气相色谱法	19
hplc	15
quechers	14
农药残留	14
质量标准	13
液相色谱-串联质谱法	11
离子色谱法	11
质量控制	11
超高效液相色谱-串联质谱	10
分析	7
化学成分	7
检测	7
超高效液相色谱-串联质谱法	7
高效液相色谱-串联质谱	7
不确定度	6
土壤	6
残留溶剂	6
绿原酸	6
薄层色谱法	6
超高效液相色谱	6
丹参	5
地表水	5
残留	5
气相色谱-质谱	5
液相色谱	5
离子色谱	5
芦丁	5
薄层色谱	5
黄芩苷	5
gc-ms/ms	4
二极管阵列检测器	4
代谢组学	4
内标法	4
农药	4
提取工艺	4
有关物质	4
检测方法	4
正交试验	4
水产品	4
汽油	4
液相色谱-串联质谱	4
特征图谱	4
色谱	4
质量评价	4
超高效液相色谱法	4
连翘苷	4
连翘酯苷a	4
阿魏酸	4
食品	4
饮用水	4
饲料	4
高效液相	4
高效液相色谱-串联质谱法	4
tlc	3
一测多评法	3
丹参酮ⅱa	3
兽药残留	3
农产品	3
去氢木香内酯	3
双酚a	3
含量	3
含量检测	3
基质效应	3
尿	3
有机酸	3
木香烃内酯	3
柱前衍生	3
残留量	3
气相色谱-串联质谱法	3
气相色谱质谱法	3
水杨酸	3
测定	3
甘草苷	3
甜味剂	3
生物碱	3
甲醇	3
石油化工	3
研究进展	3
芍药苷	3
苯	3
茶叶	3
蜂蜜	3
血液	3
血药浓度	3
衍生化	3
迷迭香酸	3
鉴别	3
阳离子	3
顶空	3
黄芩素	3
黄酮	3

图2 色谱文献联系图
我们再来看文献联系图。我们知道，色谱有很多领域，近年来色谱研究的领域越来越广，研究领域之间有些什么关联，这些关联中，我们可以获得哪些信息呢？
我们试从几个关键词来进行分析。
一、蜂蜜

首先我们先来看“蜂蜜”。蜂蜜在图谱上联系着“高效液相色谱”“液相色谱—串联质谱法”和“甜味剂”。这告诉我们两个信息。蜂蜜检测近期主要运用“高效液相色谱”和“液相色谱—串联质谱”方法。而蜂蜜主要研究在于甜味剂的测试。这就让我想起10多年前我搞蜂蜜研究，还是专注在兽药残留和农药残留方面。而近期的研究表明，甜味剂的添加与否和含量也许是蜂蜜分析的关注点。
二、黄芩苷

从图上看，黄芩苷分析主要关注的是方法，质量和相关物质。我们看到黄芩苷测试主要运用“高效液相色谱”“超高效液相色谱”两种方法。主要关注在“含量测定”和“质量评价”上。而和黄芩苷相关联的物质有“绿原酸”“连翘苷”“黄芩素”“甘草苷”。这就能够让研究者很快地掌握“黄芩苷”分析的关注点和方法。
三、芦丁

我们知道，芦丁中含有黄酮，其主要的活性成分是黄酮的功效。所以，在芦丁分析中，黄酮检测很重要。其次是方法。芦丁检测主要运用“高效液相色谱”“超高效液相色谱”两种方法。芦丁主要还是在“含量分析”“特征图谱”两个领域有研究。
四、衍生化

衍生化是一种提升色谱分析的方法。衍生化主要在“高效液相色谱”和“气相色谱-质谱”领域运用，在“尿”“血液”分析运用衍生化比较多。
五、内标法

在大学学习中，我们接触到“内标法”是最准确的测试方法，主要用在气相色谱的含量分析。通过可视化谱图，我们看到，内标法也确实用在“气相色谱”“气相色谱-串联质谱”。内标法由于是最准确的测试方法，所以，其在“不确定度”计算有着应用。同时在测试“茶叶”“汽油”“苯”物质含量有运用。我估计这些文章是学校给学生进行测试训练，学习内标法文献。
六、薄层色谱

薄层色谱在日常的色谱分析中，应用不多。然而从图谱中，我们可以观察到薄层色谱的应用关联。薄层色谱和高效液相色谱的关联，也许运用薄层色谱进行HPLC的预实验或者运用TLC进行物质的预分离。同时薄层色谱和含量分析，质量控制和质量分析关系，说明薄层色谱在这些领域有着应用。绿原酸和薄层色谱的联系，说明了TLC 是否在近期用在绿原酸的分析上。
通过这些关联分析，我们通过点击关心的关键词，看出相应关键词联系的领域，从而能够快速地了解相关领域。
对于仪器公司，我觉得可以关注这些内容。首先是色谱方法。从“关联图”中，我们可以看到，液相色谱的应用达到了压倒性的优势。我们也可以观察到关联图各圆圈有着不同的颜色。这些颜色表面了不同的关注领域，“簇”。根据青青草的粗浅认识，绿色仿佛和药物分析有关。我发现绿色中主要涉及了高效液相色谱，质量分析，还有相关的药物成分，如绿原酸，阿魏酸，连翘苷等，还用到了薄层色谱（TLC）。很明显，绿色区域可能是药物提取和药物质量控制有关系。土黄色估计和分析定量方法，主要是气相色谱定量有关，其中有农药残留，不确定度，气质联用，茶叶，苯等测试。深蓝色，估计和提取方法主要是固相萃取方法有关。这些信息，我觉得可以为色谱仪器销售，色谱仪器公司进行精准为客户提供售后，售前服务提供一点点信息。
由于VOSVIEWER软件是运用关键词进行统计和关联性分析，所以，我觉得它有着自身分析和归类的优势，也可以让我们准确地去把握一些色谱分析的信息，为我们相关情报分析人员提供一种工具。以下我将VOSVIEWER工具分析的原始数据提供给大家，供读者再分析。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               

id	label	cluster	weight<Links>	weight<Total  link strength>	weight<Occurrences>	score<Avg.  pub. year>
30	gc-ms/ms	4	4	4	4	2019
37	hplc	2	15	25	15	2019
66	quechers	1	10	19	14	2019
78	tlc	2	4	6	3	2019
97	一测多评法	2	3	3	3	2019
118	不确定度	4	7	7	6	2019
131	丹参	10	5	5	5	2019
133	丹参酮ⅱa	2	6	7	3	2019
153	二极管阵列检测器	3	3	5	4	2019
190	代谢组学	8	2	2	4	2019
223	兽药残留	9	2	3	3	2019
224	内标法	4	7	8	4	2019
226	农产品	9	3	4	3	2019
228	农药	1	5	6	4	2019
230	农药残留	9	11	14	14	2019
243	分析	6	5	7	7	2019
264	化学成分	2	3	5	7	2019
289	去氢木香内酯	7	5	8	3	2019
294	双酚a	6	1	1	3	2019
327	含量	5	2	2	3	2019
329	含量检测	3	3	3	3	2019
330	含量测定	7	21	41	30	2019
361	固相萃取	3	16	25	21	2019
363	土壤	1	8	9	6	2019
370	地表水	3	4	6	5	2019
374	基质效应	1	3	5	3	2019
459	尿	8	4	4	3	2019
544	指纹图谱	2	14	27	20	2019
562	提取工艺	10	2	3	4	2019
592	有关物质	11	5	5	4	2019
606	有机酸	3	4	4	3	2019
612	木香烃内酯	7	5	8	3	2019
638	柱前衍生	4	3	4	3	2019
665	检测	9	5	7	7	2019
666	检测方法	1	3	3	4	2019
683	正交试验	10	3	4	4	2019
686	残留	1	6	6	5	2019
688	残留溶剂	6	3	3	6	2019
689	残留量	3	3	3	3	2019
705	气相色谱	6	10	13	20	2019
708	气相色谱-串联质谱法	4	4	4	3	2019
711	气相色谱-质谱	8	5	5	5	2019
724	气相色谱法	4	15	20	19	2019
727	气相色谱质谱法	6	1	1	3	2019
757	水产品	4	3	3	4	2019
759	水杨酸	5	4	4	3	2019
771	汽油	4	4	6	4	2019
792	测定	5	3	4	3	2019
804	液相色谱	8	2	2	5	2019
806	液相色谱-串联质谱	9	1	2	4	2019
807	液相色谱-串联质谱法	1	9	11	11	2019
868	特征图谱	5	5	6	4	2019
896	甘草苷	7	8	8	3	2019
899	甜味剂	1	5	5	3	2019
906	生物碱	1	4	5	3	2019
919	甲醇	3	4	4	3	2019
961	石油化工	6	3	3	3	2019
967	研究进展	4	2	2	3	2019
1000	离子色谱	11	4	7	5	2019
1001	离子色谱法	3	4	4	11	2019
1047	绿原酸	2	12	20	6	2019
1098	色谱	9	1	1	4	2019
1107	芍药苷	12	3	4	3	2019
1109	芦丁	5	7	7	5	2019
1132	苯	4	5	6	3	2019
1149	茶叶	4	4	4	3	2019
1192	薄层色谱	2	7	11	5	2019
1193	薄层色谱法	3	5	10	6	2019
1204	蜂蜜	1	3	3	3	2019
1209	血液	8	3	3	3	2019
1214	血药浓度	1	2	2	3	2019
1215	衍生化	8	4	4	3	2019
1234	质量控制	11	7	12	11	2019
1235	质量标准	2	13	21	13	2019
1237	质量评价	7	5	7	4	2019
1248	超高效液相色谱	1	9	9	6	2019
1252	超高效液相色谱-串联质谱	1	8	12	10	2019
1253	超高效液相色谱-串联质谱法	4	3	3	7	2019
1268	超高效液相色谱法	5	4	4	4	2019
1275	连翘苷	2	10	14	4	2019
1276	连翘酯苷a	2	9	14	4	2019
1277	迷迭香酸	2	7	10	3	2019
1321	鉴别	10	2	2	3	2019
1338	阳离子	11	2	5	3	2019
1344	阿魏酸	2	7	7	4	2019
1363	顶空	3	3	3	3	2019
1376	食品	3	4	4	4	2019
1383	饮用水	3	4	4	4	2019
1384	饲料	1	4	5	4	2019
1400	高效液相	6	5	5	4	2019
1403	高效液相色谱	2	25	39	44	2019
1406	高效液相色谱-串联质谱	3	4	4	7	2019
1408	高效液相色谱-串联质谱法	1	1	1	4	2019
1421	高效液相色谱法	5	31	60	65	2019
1447	黄芩素	7	5	7	3	2019
1448	黄芩苷	7	9	12	5	2019
1454	黄酮	5	3	3	3	2019