Análise bibliométrica do uso da imunoinformática na produção de protótipos de vacina contra o SARS-CoV-2
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Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRN |
Texto Completo: | https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/50308 |
Resumo: | A paralisação global em decorrência da Covid-19 demandou um grande esforço para produção de uma vacina eficaz, entretanto, os meios de vacinologia convencionais são lentos e onerosos. Por outro lado, a imunoinformática tem o potencial de auxiliar a encurtar o tempo e reduzir os custos. Este estudo propôs uma análise bibliométrica do uso de técnicas da imunoinformática no desenvolvimento de protótipos de vacina contra o SARS-CoV-2, a partir do software VOSviewer usando dados extraídos do Web of Science. Entre os materiais bibliométricos mapeados, destacam-se: [i] quantitativo global de artigos científicos, identificando os países mais produtivos; [ii] organizações/instituições mais produtivas; [iii] autores e documentos mais influentes; [iv] rede de cocitação de autores; [v] rede de coautoria entre países; [vi] rede de palavras-chaves. Fizeram parte do levantamento 138 documentos, onde a Índia foi o país mais produtivo, com destaque às suas universidades Adamas e Fakir Mohan. Bhattacharya teve o artigo mais citado, sendo referenciado 226 vezes, enquanto Doytchinova foi o autor que mais serviu como fonte, sendo mencionado em 96 oportunidades dos 138 itens em análise. Apesar de 45 nações terem sido relatadas, 85% do material recuperado foi conferido a apenas 6 países, mostrando uma tendência de parceria entre autores de diferentes territórios, destes o Paquistão foi o mais colaborativo, dividindo 15 registros em co-autoria dos 20 que foram publicados. As palavras-chaves mais usadas, presentes no mínimo em de 50% dos documentos, foram: SARS-CoV-2, imunoinformática e predição. Os resultados forneceram as principais tendências de pesquisa, além de revelar a quantificação e distribuição global dos estudos em imunoinformática no desenvolvimento de possíveis vacinas contra o SARS-CoV-2. |
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Este estudo propôs uma análise bibliométrica do uso de técnicas da imunoinformática no desenvolvimento de protótipos de vacina contra o SARS-CoV-2, a partir do software VOSviewer usando dados extraídos do Web of Science. Entre os materiais bibliométricos mapeados, destacam-se: [i] quantitativo global de artigos científicos, identificando os países mais produtivos; [ii] organizações/instituições mais produtivas; [iii] autores e documentos mais influentes; [iv] rede de cocitação de autores; [v] rede de coautoria entre países; [vi] rede de palavras-chaves. Fizeram parte do levantamento 138 documentos, onde a Índia foi o país mais produtivo, com destaque às suas universidades Adamas e Fakir Mohan. Bhattacharya teve o artigo mais citado, sendo referenciado 226 vezes, enquanto Doytchinova foi o autor que mais serviu como fonte, sendo mencionado em 96 oportunidades dos 138 itens em análise. Apesar de 45 nações terem sido relatadas, 85% do material recuperado foi conferido a apenas 6 países, mostrando uma tendência de parceria entre autores de diferentes territórios, destes o Paquistão foi o mais colaborativo, dividindo 15 registros em co-autoria dos 20 que foram publicados. As palavras-chaves mais usadas, presentes no mínimo em de 50% dos documentos, foram: SARS-CoV-2, imunoinformática e predição. Os resultados forneceram as principais tendências de pesquisa, além de revelar a quantificação e distribuição global dos estudos em imunoinformática no desenvolvimento de possíveis vacinas contra o SARS-CoV-2.The global stoppage due to Covid-19 demanded a great effort to produce an effective vaccine, however, conventional vaccinology means are slow and costly. On the other hand, immunoinformatics has the potential to help shorten time and reduce costs. This study proposed a bibliometric analysis of the use of immunoinformatics techniques in the development of vaccine prototypes against SARS-CoV-2, using the VOSviewer software using data extracted from the Web of Science. Among the mapped bibliometric materials, the following stand out: [i] global quantitative of scientific articles, identifying the most productive countries; [ii] more productive organizations/institutions; [iii] most influential authors and documents; [iv] author co-citation network; [v] co-authorship network between countries; [vi] keyword network. 138 documents were part of the survey, where India was the most productive country, with emphasis on its Adamas and Fakir Mohan universities. Bhattacharya had the most cited article, being referenced 226 times, while Doytchinova was the author who most served as a source, being mentioned in 96 opportunities of the 138 items under analysis. Although 45 nations were reported, 85% of the retrieved material was conferred to only 6 countries, showing a trend of partnership between authors from different territories, of which Pakistan was the most collaborative, sharing 15 records in co-authorship of the 20 that were published. The most used keywords, present in at least 50% of the documents, were: SARS-CoV-2, immunoinformatics and prediction. The results provided key research trends, as well as revealing the quantification and global distribution of immunoinformatics studies in the development of possible vaccines against SARS-CoV-2.Universidade Federal do Rio Grande do NorteBiomedicinaUFRNBrasilDepartamento de Biofísica e FarmacologiaAttribution-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessCNPQ::CIENCIAS BIOLOGICASImunoinformáticaBibliometriaVOSviewerVacinaCovid-19AnáliseImmunoinformaticsBibliometricsVOSviewerVaccineCovid-19AnalysisAnálise bibliométrica do uso da imunoinformática na produção de protótipos de vacina contra o SARS-CoV-2Bibliometric analysis of the use of immunoinformatics in the production of vaccine prototypes against SARS-CoV-2info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALAnaliseBibliometrica_Pereira_2022.pdfAnaliseBibliometrica_Pereira_2022.pdfapplication/pdf6839082https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/50308/1/AnaliseBibliometrica_Pereira_2022.pdf290b0026cd222f0bdfeecff68885ac87MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8805https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/50308/2/license_rdfc4c98de35c20c53220c07884f4def27cMD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81484https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/50308/3/license.txte9597aa2854d128fd968be5edc8a28d9MD53123456789/503082023-01-03 17:49:06.685oai:https://repositorio.ufrn.br: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Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2023-01-03T20:49:06Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false |
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