Exploring the Trends in Multiomics Research: A Comprehensive Bibliometric Analysis with Interactive Visualization Tools (BiblioMaps)

Abstract

Objective: This study introduces BiblioMaps, a web-based platform designed to facilitate the bibliometric analysis of multiomics research. It enables the visual exploration of the field’s thematic and structural development, global publication trends, key research topics, leading authors and institutions, and patterns of international collaboration. Material and Methods: A total of 5,835 articles were retrieved from the Web of Science database and analyzed in terms of publication year, country of origin, authorship, keywords, and subject categories. Thematic and structural visualisations were created using the BiblioMaps platform, which offers an interactive mapping interface accessible at http://ankara.baskent.edu.tr/~muratkocak/ Results: The highest number of publications was recorded in 2024 (31.57%), followed by 2023 (19.95%) and 2022 (17.36%). China emerged as the leading contributor, accounting for 50.78% of the total output, while the United States (23.67%) and the United Kingdom (5.98%) ranked second and third, respectively. Approximately 26.21% of the studies involved international collaborations. The most prolific authors were Wang Y, Zhang Y, and Li Y. Keyword analysis revealed that terms such as “expression” (18.63%), “gene expression” (6.96%), and “cancer” were among the most frequently used, indicating a strong emphasis on biological processes and disease-oriented studies. The most active journals publishing in this domain were Scientific Reports, Nature Communications, and the International Journal of Molecular Sciences. Conclusion: The field of multiomics is rapidly evolving and has become a significant area of research on a global scale. BiblioMaps provides valuable support for researchers, educators, and policymakers by helping to identify emerging trends, knowledge gaps, and opportunities for collaboration.

Keywords

• Multiomics
• bibliometric analysis
• science mapping
• bibliomaps
• interactive visualization
• research collaboration

Multiomik Araştırmalarındaki Eğilimlerin İncelenmesi: Etkileşimli Görselleştirme Araçları (BiblioMaps) ile Kapsamlı bir Bibliyometrik Analiz Çalışması

Abstract

Amaç: Bu çalışmanın amacı, BiblioMaps adlı etkileşimli haritalama aracı kullanılarak kapsamlı bir bibliyometrik analiz yoluyla multiomik araştırmalarının tematik ve yapısal eğilimlerini incelemektir. Bu doğrultuda, alandaki küresel eğilimler, öne çıkan konular, etkili yazarlar, kurumlar ve uluslararası iş birliği ağları analiz edilmiştir. Gereç ve Yöntemler: Web of Science veri tabanından toplanan 5.835 makale, yayın yılı, ülke, yazar, anahtar kelime ve konu kategorilerine göre analiz edilmiştir. Tematik ve yapısal görselleştirmeler BiblioMaps platformu üzerinden sağlanmıştır. Etkileşimli haritaya http://ankara.baskent.edu.tr/~muratkocak/ bağlantısından ulaşılabilir. Bulgular: En fazla yayın 2024 yılında gerçekleşmiş (%31,57), bunu sırasıyla 2023 (%19,95) ve 2022 (%17,36) yılları takip etmiştir. Yayınların %50,78’i ile Çin en yüksek katkıyı sunarken; Amerika Birleşik Devletleri (%23,67) ve Birleşik Krallık (%5,98) onu izlemiştir. Çalışmaların yaklaşık %26,21’inde uluslararası iş birliklerine yer verilmiştir. En üretken yazarlar sırasıyla Wang Y, Zhang Y ve Li Y olarak belirlenmiştir. Anahtar kelime analizi; “expression” (%18,63), “gene expression” (%6,96) ve “cancer” gibi baskın terimlerin ön plana çıktığını göstermekte, bu da alanın biyolojik süreçler ve hastalık odaklı temalara yöneldiğini ortaya koymaktadır. En aktif akademik dergiler ise Scientific Reports, Nature Communications ve International Journal of Molecular Sciences olarak öne çıkmaktadır. Sonuç: Multiomik alanı hızlı bir gelişim içinde olup küresel ölçekte önemli bir araştırma alanıdır. BiblioMaps gibi etkileşimli araçlar, bilimsel eğilimlerin yapısal ve tematik analizine değerli katkılar sunmaktadır. Araştırmacılar, eğitimciler ve politika yapıcılar için ortaya çıkan eğilimlerin, bilgi boşluklarının ve potansiyel iş birliklerinin belirlenmesinde değerli bir kaynak sunmaktadır.

Keywords

• Multiomik
• bibliyometrik analiz
• bilim haritalaması
• bibliomaps
• etkileşimli görselleştirme
• araştırma iş birliği

References

1. Grauwin S, Jensen P. Mapping scientific institutions. Scientometrics 2011;89(3):943-54. google scholar
2. Lopes AC, Macedo E, Paiva E. Mapping researches on curriculum in Brazil. Journal of the American Association for the Advancement of Curriculum Studies (JAAACS) 2006; 1(2) google scholar
3. Claveau F, Gingras Y. Macrodynamics of economics: A bibliometric history. History Pol Econ 2016;48(4):551-92. google scholar
4. Cobo MJ, Lopez-Herrera A.G, Herrera-Viedma E, Herrera F. Science mapping software tools: Review, analysis, and coop-erative study among tools. J Am Soc Infor Sci Tech 2011;62(7):1382-402. google scholar
5. Caillou P, Renault J, Fekete JD, Letournel AC, Sebag M. Cartolabe: A web-based scalable visualization of large document collections. IEEE Computer Graphics Appl 2020;41(2):76-88. google scholar
6. Kang H, Plaisant C, Lee B, Bederson BB. Netlens: iterative exploration of content-actor network data. Infor Visualization 2007;6(1):18-31. google scholar
7. Leydesdorff L, Rafols I. A global map of science based on the ISI subject categories. J Am Soc Infor Sci Tech 2009; 60(2):348-62. google scholar
8. Chen C. CiteSpace II: Detecting and visualizing emerging trends and transient patterns in scientific literature. J Am Soc Infor Sci Tech 2006;57(3):359-77. google scholar

9. Bastian M, Heymann S, Jacomy M. Gephi: An open source software for exploring and manipulating networks. Int AAAI Conference on Weblogs and Social Media 2009;3(1):361-2. google scholar
10. Herron RE, Bynum DW, Francis PJ. The Scİ2 tool: Extracting and visualizing temporal patterns from publicly funded research portfolios. Proceedings of the 14th International Conference on Scientometrics and Informetrics 2011;1:231-42. Garfield E. Historical structure of journal knowledge domains: Enhancing HistCite’s global view with data from the Chemical Abstracts file. Curr Contents Connect 2004;17(49):3-9. google scholar
11. Subelj L, Furlan S, Bajec M. An expert system for detecting Automobile Insurance fraud using social network analysis. Expert Syst App 2010;38(1):1039-52. google scholar
12. Sinha A, Shen Z, Song Y, Ma H, Eidelman Y, Yessenalina A. An overview of Microsoft academic graph. Proceedings of the 24th International Conference on Worldwide Web Companion 2015:722-4. google scholar
13. Van Eck NJ, Waltman L, Software survey: VOSviewer, a computer program for bibliometric mapping. Scientometrics 2010;84(2):523-38. google scholar
14. Grauwin S, Beslon G, Fleury E, Franceschelli S, Robardet C, Rouquier J-B, et al. Complex systems science: dreams of universality, interdisciplinarity reality. J Am Soc Inf Sci Technol 2012;63(7):1327-38. google scholar
15. Börner K, Klavans R, Patek M, Zoss AM, Biberstine JR, Light R. Design and Update of a Classification System: The UCSD Map of Science. PLoS ONE 2012;7(7):e39464. Koçak M, Garcıa-Zorita C, Marugân-Lâzaro S, Çakır MP, Sanz-Casado E. Mapping and clustering analysis on neuroscience literature in Turkey: a bibliometric analysis from 2000 to 2017. Scientometrics 2019;121(3):1339-66. google scholar