深作眼科の手術 動画で見る深作眼科の手術 https://www.fukasaku.jp/movie/
Proliferative Diabetic Retinopathy Vitrectomy Tips and Tricks / RDP Trucos https://www.youtube.com/watch?v=0pQDUivh4ks
Live Surgical Demonstration: Proliferative Diabetic Retinopathy https://www.youtube.com/watch?v=pLCUZ3o3Tcg
研究力分析において出版された論文数のグラフを良く見かけますが、よくよくみると論文の数という生データではなくて、「論文シェア」のグラフであることが多いことに気づきました。生データだと基本的に増加傾向にあるため、相対的な変化が見にくくなるからだと思います。
ここでの論文数シェアとは、日本の国公私立大学の全論文数（分数カウント法）に占めるシェアを意味する。第1グループの上位4大学の論文数シェアは4.5％以上を占めている。（【論文数シェア(2009～2013年の論文数, 自然科学系)を用いた大学のグループ分類】 科学技術指標2019科学研究のベンチマーキング2019 2019年８月22日文部科学省科学技術・学術政策研究所）
「世界の論文投稿状況…主要国の動向（１）…各国の論文数と論文シェアの推移」が、「日本および世界の論文投稿状況の分析」（東京大学評価支援室インスティテューショナル・リサーチ担当船守美穂2012年3月6日 PDF）に示されていました。「論文数の推移（1981‐2010）」を見ると、中国の激増ぶりが凄いのですが、「論文数の世界シェアの推移（1981‐2010）」としてみると、アメリカの下落傾向が顕著に見えます。
中国が増加しているのだから、その分、シェアは他の国はすべて落ちるわけで、シェアの下落が実際を正しく反映しているともいえません。特に、注意が必要かなと思ったのは、粗悪な学術誌が新しく発刊され続けている現実をどう考えるかです。新興勢力の論文数増加が仮に粗悪な学術誌へ掲載された論文数でほとんど説明される場合には、「シェア」での表現はあまり意味を持たなくなります。
PubMedで所属を〇〇大学として年を指定して検索すると、その年1年間の発表論文数がわかります。これを各年度ごとにやって、例えば過去10年間の推移をみてみると、3倍くらいにも増加していました。これは一体どういうことでしょうか。例えば、
(“Kyoto University”[Affiliation]) AND ((“2011/01/01″[Date – Publication] : “2011/12/31″[Date – Publication])) のような検索クエリで検索した結果、
となり、10年で2.6倍にも増えていました。
グラフに描いてみると、増加の特徴が直観的につかめて面白いと思いました。2010年から2013年までは単調に増えています。2013年から2019年にかけては、成長が年々鈍化しているのがわかります。そして、2020年にハッとまた目覚めたかのように伸びています。2013年や2019年に、京大では一体何が起きていたのでしょうか？何か研究力増強のためのテコ入れがあったのかもしれません。
細かなパターンはさておいて、こんなに論文数は年を追うごとに増えていくものなのでしょうか。
図表4-1-1は、全世界の論文量の変化である。1980年代前半に比べ現在は、世界で発表される論文量は約3.5倍になっており、世界で行われる研究活動は一貫して量的拡大傾向にある。なお、この間において、分析に用いたデータベースに収録されるジャーナルは順次変更されると共に、ジャーナルの数も拡大してきている。論文数の拡大にはこの要因の寄与も含まれている。(科学技術・学術政策研究所)
科学技術・学術政策研究所が分析した上のデータの解釈を見ると、確かに増加傾向みたいです。学術誌の数が増加したため、論文の数も必然的に増加しているという理解でいいようです。
一つの学術誌に関しては掲載できる論文数はあまり変わっていないとしたら、全体の論文数増加は、新たに生まれ続ける学術誌の数でしか説明できません。
しかし、雑誌の数の増加はいいとして、一人の研究者が書く論文数が増えたのでしょうか？それとも研究者の数が増えたから論文数が増えているのでしょうか？これは恐らく両方あるだろうと思います。いまどき、論文の数もキャリア形成の際に重要になるため、データを小出しにして論文数を稼いだり、メインの論文が出たあとで、中途半端に余ったデータで小さな論文を出すということがあります。そういう受け皿になる雑誌が増えたおかげで、論文数が増えているということも言えるでしょう。
Global scientific output doubles every nine years (07 May 2014 | 16:46 GMT blog.nature.com)にも解説がありました。
Over the past 10 years, the number of PubMed-indexed papers published each year in PMC-OAS has grown, with the most recent years showing an exponential growth (Fig. 7).（Journal of Biomedical Semantics volume 6, Article number: 38 (2015)）
上の論文数の推移をみると、確かに3倍くらいは軽く増えていました。別の文献を見ると、論文出版数の増加を言う際にWeb of Scienceなどを引用するのは間違いである。なぜなら毎年3%くらい収載する雑誌の数が増えているからと指摘しています。収載する雑誌が増えても、過去にさかのぼって論文を検索してくれるのであれば問題ないのではないでしょうか。
It’s clearly wrong to cite the growth of academic databases, such as Thomson Reuters Web of Science, which has increased its coverage by around 3% per year (barring occasions when the database incorporates a flood of new journals). That dramatically undercounts the true expansion: no database captures everything.
PubMedの歴史を説明した論文がありました。ここでPubMedで論文数が増えている要因を分析しています。
The increase in the number of searches was accompanied by a continuous increase in the number of records (i.e. the articles, abstracts and books included in the database) added in PubMed, as did those of other databases (Larsen & von Ins, 2010). A more dramatic increase in their numbers has occurred since 2004, when the number of records was approximately 15
million. By the first half of 2014 approximately 9.9 million more records have been added in Pubmed (a 66% increase from 2004), as evident from PubMed identification number (PMID) (http://www.nlm.nih.gov/bsd/licensee/baselinestats.html). This increase could be attributed to the increase in the number of researchers or an increase in their productivity. An analysis of several databases showed that despite the increase in literature, the productivity of scientists decreased, as shown by the number of papers per unique author (Larsen & von Ins, 2010). An analysis of PubMed records for the period 1978–2001 concluded that the growth of medical literature should be attributed to clinical research, while a shift away
from basic science was observed (Druss & Marcus, 2005). Simultaneously, an increase in new journal titles (the term used in PubMed for journals) was observed (3173 more titles in 2013 – new or due to title changes – compared to 2003)
(http://www.nlm.nih.gov/bsd/licensee/baselinestats.html), which might denote an increased demand for articles or a limited space in the available journals for the generated research. （An analysis of factors contributing to PubMed’s growth K.Z. Vardakas et al. / Journal of Informetrics 9 (2015) 592–617 有料）
上の話と若干食い違って見えるデータが、論文公表実態調査報告 2019 年度 （公開版）（大学図書館コンソーシアム連合 （JUSTICE） 2020 年 2 月 28 日）の中に にありました。これによれば、
国内研究者が Reprint Author となった公表論文数は 7 万件前後であり， 2012 年から 2017 年の 6 年間でほぼ横ばいである。
とのこと。データはWeb of Scienceで、ここではreprint Author（コレスポンディングオーサー）論文に限定しているので、条件が異なるのですが、それにしても大きな食い違いです。
PubMEDとWeb of Scienceとでは収載している雑誌が多少異なるはずですが、それとは別に、検索条件でどんな文書を含めたかでも結果が変わってきます。文書の種類を何も限定せずにPubMED検索してしまうと、RetractionのNoticeや、ただの短いCommentなども拾ってしまうようです。PubMEDとWeb of Scienceとで条件を揃えて検索することがそもそもかなり難しいようですね。
近年爆発的に増加しているオープンアクセスジャーナルをどれくらい収載しているかの差かもしれないと思って、MDPI社の発行するジャーナルの数を調べてみました。MDPIの説明によれば、全部で304個のジャーナルを発行しているそうです。そのうちPUBMEDに収載されているのが76個。Web of Science収録が161個です。ですから、PUBMED検索結果のほうが多いことは、これでは説明がつきません。
病態機序（びょうたいきじょ）：病気ができあがっていく仕組み。（難病情報センター）
機序とは、メカニズムのことです。言葉が短いのでスペースが限られる科研費の課題名や紙面などでは多用されます。
病態機序という言葉の使い方を知るために、KAKENデータベースから「病態機序」をタイトルに含むものを抽出してみました。
砂糖を取り過ぎると糖尿病になりやすいの？という疑問を感じたので、論文をあれこれ調べていたら、PLOS ONEのこんな論文を見つけました。
The relationship of sugar to population-level diabetes prevalence: an econometric analysis of repeated cross-sectional data. Basu S1, Yoffe P, Hills N, Lustig RH PLOS ONE February 27, 2013 https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0057873
ちょっと古い論文なので、その後、この論文を引用した論文も調べてみました。
テレメディシン（telemedicine）は、患者と医師が離れた場所にいて、通信手段を用いて診察を行うことです。テレヘルス（telehealth）もテレメディシンと同じ意味で使われますが、もう少し広義です。
Is Telemedicine The Future Of Health Care? 2020/05/17 CNBC
ユビキチン化は、タンパク質分解の仕組みだと覚えていたのですが、話はそう単純ではなくて蛋白質分解以外の役割も新たに見つかってきて、だいぶややこしい話になっています。
ユビキチンによるタンパク質の翻訳後修飾は、プロテアソーム依存的な分解だけでなく、シグナル伝達やDNA修復、タンパク質の輸送、さらにはオートファジー・リソソーム系による分解など広汎な生命機能を制御することが明らかになってきた。（ユビキチンに関する研究 蛋白質代謝プロジェクト）
ユビキチン修飾系は、E1（ユビキチン活性化酵素）、E2（ユビキチン結合酵素）、E3（ユビキチンリガーゼ）の3種の酵素活性を介して、標的タンパク質のLys残基側鎖に8.6kDaの低分子量球状タンパク質であるユビキチンをイソペプチド結合的に付加する翻訳後修飾系です。ヒトには2種のE1、約50 種のE2、約600種のE3が存在し、E3がユビキチン化すべき標的タンパク質を時空間特異的に識別するという最も重要な役割を担っています。（大阪市立大学 研究内容）
Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３の役割の説明がわかりやすい図。一番大事なのはE3で、E3が基質特異性を発揮すると同時にE2に結合しているユビキチン（Ub）を標的タンパク質に転移します。
（図の転載元：老年医学の展望 ユ ビキチ ンシグナ リングとその生物学的意義）
ユビキチン化された標的タンパク質は、通常は分解されるわけですから、E3の役割は、ゴミとなったものに「ゴミ」とタグ付けするようなものでしょう。もしＥ３が突然変異などにより機能しなくなってしまうと、そのＥ３の役割分担になっていた標的がゴミ化したときにゴミとして捨てることができなくなり、そのゴミが細胞内に蓄積してしまって障害を生じることになります。
E3は標的特異性があることから、標的の数だけE3にも種類があります。パーキンソン病の原因遺伝子であるパーキンparkinと言うタンパク質は、E3ユビキチンリガーゼの一種で、その標的なミトコンドリアのタンパク質です。パーキンに変異があって機能しなくなると、ミトコンドリアタンパク質のゴミとなったものが溜まってしまい、ミトコンドリアが機能できなくなってしまいます。
生化学 第８５巻 第６号，pp.４０５―４１３，２０１３ ポリユビキチン鎖を標的とした NF-κB の新たな調節機構 に、ユビキチン鎖の多様性とその生理作用がわかりやすくまとまっていました。
新学術領域研究ユビキチンネオバイオロジー（H24~H28年度）という新学術領域研究があったくらいに、ユビキチンの構造と機能の多様性は奥が深いです。このサイトにある、図1．ユビキチン修飾の構造多様性と機能 (2017年現在）もわかりやすい。
造影剤は、X線検査やMRIなど様々な画像診断において濃淡を強調するために用いられる物質のことです。
ヨードは、ヨウ素（iodine)の別名。原子番号53の元素。期待がすみれ色であることから、すみれを意味するギリシャ語にちなんで名づけられた。
キレートの構造から、線状型（直鎖型）と環状型とに分類される。直鎖型は安定性が低く、最近は使われなくなってきているそうです。
線状型
環状型
もともと毒性があるガドリニウムは速やかに体外へ排出されるようにキレート構造を付与されているが、2013年にGdの脳での沈着が報告されたことから、安全性への懸念が生じている。