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聚类期刊最新视觉报道_世界公认十大顶级学术期刊(2024年11月全程跟踪)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：热点更新日期：2024-11-27

聚类期刊

Citespace新版，功能大升级！ Citespace 最新版本 6.3.R3 提供了多种常见的分析功能，包括关键词共现分析、关键词聚类、关键词突现等。以下是一些主要分析类型：关键词共现分析：通过关键词之间的共现关系，揭示研究领域的热点和趋势。关键词聚类：将关键词进行聚类，展示不同研究领域或主题的分布。关键词突现：识别在特定时间段内突然出现的关键词，反映研究领域的动态变化。国家合作分析：通过国家间的合作网络，展示国际研究合作的关系和模式。机构合作分析：分析不同机构之间的合作情况，揭示研究机构的合作关系和影响力。作者合作分析：通过作者之间的合作网络，展示学术界的研究合作模式。作者共被引分析：分析作者之间被引用的关系，反映学术影响力。期刊双图叠加：将期刊的引用关系和共被引关系叠加，展示期刊之间的复杂关系。期刊耦合分析：通过期刊之间的耦合关系，揭示不同期刊之间的关联性。期刊共被引分析：分析期刊之间被引用的关系，反映期刊的影响力。参考文献共被引分析：通过参考文献之间的共被引关系，揭示研究之间的关联性。参考文献聚类：将参考文献进行聚类，展示不同研究领域或主题的分布。参考文献突现：识别在特定时间段内突然出现的参考文献，反映研究领域的动态变化。主题词共现分析：通过主题词之间的共现关系，揭示研究领域的热点和趋势。主题叠加分析：将主题词进行叠加，展示不同研究领域或主题的分布。新版特色功能包括聚类依赖和聚类分离，进一步提升了数据分析的精度和深度。

GBD数据库分析：快速、精准、全面想要深入了解GBD数据库的强大功能吗？我们提供专业且高效的GBD数据库分析服务，让您在一周内获得精美的图表展示。我们的团队利用最新的联合危险因素数据，为您呈现2021年最新的健康趋势。 𐟌 描述性分析：我们提供全球、亚组、性别、年龄以及SDI和GBD区域的详细描述，让您对数据有更全面的了解。 𐟓ˆ 趋势性分析：从全球到国家，我们覆盖所有趋势分析，包括性别、年龄、SDI区域和GBD区域，让您掌握未来的预测趋势。 𐟔 聚类与预测分析：我们运用多种模型，如APC、BAPC、ARIMA和ES等，进行聚类分析和预测分析，为您的健康研究提供有力支持。 𐟓Š 前沿分析：我们不仅提供数据分析，还进行相关分析和危险因素分析，帮助您深入了解数据的深层含义。 𐟖‹️ 文章撰写与润色：我们不仅为您分析数据，还能提供选题文章思路设计，全套分析出图表，润色全篇文章，让您的研究更加专业。 𐟓š 数据分析出图：我们提供原始数据，撰写文章，并为您解答期刊中的疑问。我们还提供代码数据代下载及一对一指导，确保您的研究过程顺利进行。 𐟌Ÿ 全包出图：我们的服务涵盖所有分析内容，质量彰显实力，让您的研究更加深入。选择我们的GBD数据库分析服务，让您的研究更加高效、精准和全面。

𐟓Š Citespace图谱大揭秘！𐟔 𐟎蠦𗱥…妎⧴⃩tespace可视化图谱制作，知网数据与WOS双剑合璧，为你揭示作者共现、机构共现、关键词共现的奥秘！𐟒ᠤ𛎥…𓩔聚类到关键词时区，再到关键词时间线，每一个节点都承载着丰富的信息。𐟓Œ 不仅如此，突现关键词、文献共被引、作者共被引、期刊共被引等数据也一应俱全，助你全面了解研究领域的前沿动态。𐟚€ 现在就开启你的Citespace图谱之旅吧！𐟌Ÿ

𐟓š CiteSpace术语大揭秘！𐟔 𐟓Œ Time slice：探索不同时间段的文献关系，就像打开历史的切片。 𐟓Œ Author/Institution/Country：深入了解作者、机构和国家间的合作网络。 𐟓Œ Term/Keyword/Category：挖掘主题词、关键词和学科间的共现关系。 𐟓Œ Paper/Grants：分析文献间的耦合关系，以及基金对研究的影响。 𐟓Œ Cited reference/author/journal：探究文献的被引情况，以及作者和期刊的影响力。 𐟔 Pathfinder network scaling（PFNET）和Minimum spanning tree（MST）：两种强大的网络分析算法，帮助你更清晰地理解文献间的关系。 𐟎蠔hreshold/Fond size/Node size：设置阈值，调整字体和节点大小，让你的可视化结果更加美观和清晰。 𐟓Š Network/Density/Modularity：通过这些指标，评估网络的复杂性和聚类的显著性。 𐟓Œ Silhouette：聚类平均轮廓值，用于评估聚类的合理性。 𐟓Œ Betweenness centrality：中介中心性，识别网络中的关键节点。 𐟓Œ TF*IDF/Log-likelihood rate/Mutual information：这些加权算法用于提取聚类标签词，帮助你更准确地理解文献的主题。现在，你是否对CiteSpace的术语有了更深入的了解呢？𐟤” 赶快试试CiteSpace，探索文献间的奥秘吧！𐟌Ÿ

【中国科学院微生物研究所研究揭示「气象变化驱动城市大气病毒组遗传多样性」】中国科学院微生物研究所研究员温廷益团队研究了北京近地表的大气病毒遗传多样性阐明了不同天气条件下城市上空DNA病毒群落组成与气象变化之间的作用关系，明确了潜在的生物标志物，解析了新型病毒特征、辅助代谢网络以及病毒-宿主关系，揭示了大气病毒群落的生态作用及其可能的传播方式。相关研究近日发表于《先进科学》期刊。土壤、水体、冰川及动植物等来源的病毒，包括流感、冠状病毒等致病病毒，能够通过气溶胶远距离扩散和传播，从而对环境和生态健康造成潜在的危害。但由于空气病毒样本收集困难、缺乏标准标记基因以及检测工具，空气病毒组的丰度、群落组成、代谢特征及传播机制等尚不清楚。因此，开展空气病毒组学研究对于理解它们在生态系统及人类和动植物健康中的作用很有必要。温廷益团队与中国农业大学合作，从13个空气样本中收集了263.5Gb数据开展病毒宏基因组研究。通过组装和分析12484个病毒（聚类到221个病毒属、47个病毒科、19个病毒目和15个病毒纲），鉴定出12个候选病毒分属于新的病毒目、科和属。这些大气病毒携带多种辅助代谢基因，参与核糖、dNDP、dNTP和辅因子的生物合成以及糖和氨基酸的降解利用，在病毒DNA复制和在大气环境存活过程中发挥关键作用。进一步研究发现，大气病毒群落的组成受天气条件影响，其主要生物标志物为有尾噬菌体。在晴天和雨天中，单链DNA复单病毒占比69%~78%，而在多云和雾霾天气中，双链DNA病毒的有尾噬菌体占比70%~78%，这一比例接近人类和动物肠道中的有尾噬菌体丰度。病毒-宿主关系分析显示，80%以上大气病毒可能感染弯曲杆菌和肠杆菌，在雾霾天气中比例更高。研究揭示了病毒有可能通过气溶胶在动物和城市上空之间传播，为理解大气病毒遗传多样性、传播方式和生态作用提供了新的认识。网页链接

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