查詢PubMed的另一種選擇-PubReMiner
最近更新日期:2025年8月5日
PubMed PubReMiner (http://hgserver2.amc.nl/cgi-bin/miner/miner2.cgi)是由荷蘭學者Jan Koster自行開發的文獻分析工具,可以將我們透過 Pubmed 所查詢到的結果按照不同欄位加以分析、統計,包括出版年份、來源期刊、作者、國家、MeSH…等欄位,很適合需要分析大量 PubMed 結果或挖掘相關期刊資訊時使用。
透過PubReMiner的統計分析,可以幫助我們了解檢索後所得到的文章群,主要發表於哪些期刊、有哪些作者為該領域專家、常用哪些關鍵字、多歸類於哪些MeSH標題、以及發表的年份趨勢…等。
以查詢 2019 至 2020 年間有關自閉症(autism)與 DNA 的研究為例,可於檢索欄輸入關鍵詞 autism and dna,並選擇將檢索範圍限縮於標題(Title)與摘要(Abstract),同時設定檢索年份區間,即可取得相應文獻資料。
依上述條件可得到檢索結果如下:
各欄所代表意義:
表1:顯示各年代發表的文章數。
表2:顯示檢索結果之來源期刊排序。
表3:顯示檢索結果出現頻率高的作者排序。
表4:顯示檢索結果中,各關鍵字DISORDER*、GENE*、DISEASE *、BRAIN*等出現的頻率。
表5:顯示檢索結果中較常出現的MeSH標題詞表排序。
表6:顯示檢索結果中,文章所標註的具化學或藥理特性的物質資訊。
表7:顯示檢索結果之文獻類型統計。
表8:顯示檢索結果之作者所屬國家統計。
如果在分析結果中發現感興趣的新項目,例如 MeSH 標題中的特定概念,您可以將其勾選後加入查詢條件,再次進行限縮搜尋。這樣可以更聚焦於特定子議題,例如與自閉症相關的某幾個研究面向(如下圖)。
Refine後的檢索結果如下:
想進一步查看這些文章的詳細內容,只需點選上方的 「Goto PubMed with query」 圖示
,系統便會自動將檢索結果導回 PubMed,即可瀏覽完整文獻資料。
PubReMiner提供了相較於傳統 PubMed 不同的檢索視角。透過統計分析與欄位排序,能協助使用者在面對龐大資料時更有效地篩選與聚焦相關文獻,作為檢索策略的補充與參考。
想知道更多關於PubReMiner的說明,請見: PubReMiner Help (FAQ)
【延伸閱讀】PubMed完整教學懶人包
by Chiao-Lun Chen
update by Wen-Chi Huang 2020/1/15, Feng-I Lin 2025/8/5







