摘要：干细胞治疗：近年来，干细胞在骨再生中的应用受到了广泛关注。特别是间充质干细胞（MSCs）因其分化潜力和免疫调节能力而成为研究的焦点。
引言（来源于ChatGPT）
研究热点
1. 干细胞治疗：近年来，干细胞在骨再生中的应用受到了广泛关注。特别是间充质干细胞（MSCs）因其分化潜力和免疫调节能力而成为研究的焦点。
2. 生物材料与支架设计：新型生物材料的开发和支架设计对于骨组织工程至关重要。可以促进细胞黏附、增殖和分化的材料正在不断涌现，如改性聚合物和生物陶瓷。
3. 生长因子的应用：生长因子，如骨形态发生蛋白（BMPs）和血小板来源生长因子（PDGF），对于骨再生的促进作用受到了研究人员的重视。
4. 生物打印技术：3D生物打印技术的新进展为个性化骨再生提供了新的可能性，使得定制化的骨支架能够根据患者的具体需求而成。
5. 基因疗法：利用基因编辑技术（如CRISPR/Cas9），研究人员探索通过基因疗法直接调节骨代谢和再生的潜能。
发展趋势
1. 跨学科合作：未来的研究将更加注重生物学、材料科学、工程学和临床医学等领域的跨学科合作，以推动骨再生技术的创新。
2. 个性化医疗：随着精准医学的进步，个性化的骨再生治疗方案将成为研究的主要方向，根据患者的具体情况定制治疗方案。
3. 智能材料：发展智能新材料，能够响应体内生理环境并自动调节其性能，将为骨再生提供更为有效的解决方案。
4. 长期疗效监测：未来的研究将更加关注再生骨组织的长期生存率与功能，通过现代成像技术和生物标志物监测其修复过程。
5. 临床转化：加强基础研究与临床应用之间的联系，推动骨再生产品从实验室走向市场，为患者提供更有效的治疗选择。
这些研究热点和发展趋势表明，骨再生领域正迎来快速发展的机遇，将为骨折修复和相关疾病提供新的解决方案。
大数据分析
检索数据库：Medline
检索工具：文献鸟/PubMed
检索时间：2024-12-14
检索词：(bone regeneration OR bone AND regeneration) AND China[ad]
1.论文概况
近年来，中国研究者已经发表了17866篇Medline收录的骨再生相关研究文章，我们对其最新收录的9999篇文章使用ChatGPT进一步了解骨再生的研究热点。
其中，中国研究者独立发表了9342篇文章，美国是与中国研究者合作最密切的国家，合作发表了394篇文章；其次是德国、日本和荷兰。
2.骨再生研究领域中活跃的中国院校及研究机构：四川大学 (659篇)、上海交通大学医学院 (251篇)、浙江大学 (214篇)、华中科技大学 (176篇)、南方医科大学 (174篇)、首都医科大学 (173篇)、空军军医大学 (146篇)、中南大学 (139篇)、武汉大学 (132篇)、同济大学 (131篇)、北京大学口腔医学院及医院 (128篇)、山东大学 (110篇)、复旦大学 (108篇)，等等。
3.骨再生研究领域发文活跃的中国医疗机构：华西口腔医院 (361篇)、上海第九人民医院 (244篇)、齐鲁医学院口腔医学院及口腔医院 (150篇)、北京大学口腔医学院及口腔医院 (147篇)、同济医学院协和医院 (145篇)、华西医院 (118篇)，等等。
4.骨再生研究领域中国作者发文较多的国际期刊：
从发文来看，发表中国来自骨再生研究领域文章数量较多的国际期刊有Front Bioeng Biotechnol (IF: 4.3) (291篇)、Bioact Mater (IF: 18) (263篇)、ACS Appl Mater Interfaces (IF: 8.3) (222篇)、Adv Healthc Mater (IF: 10) (217篇)、Int J Biol Macromol (IF: 7.7) (187篇)、J Mater Chem B (IF: 6.1) (183篇)、ACS Biomater Sci Eng (IF: 5.4) (178篇)、Stem Cell Res Ther (IF: 7.1) (164篇)、Acta Biomater (IF: 9.4) (150篇)等。
5.骨再生研究领域活跃的中国学者及其关系网
骨再生研究领域活跃的学者：四川大学Zhang, Xingdong、中国科学院Wu, Chengtie、上海交通大学Cui, Wenguo、华东理工大学Liu, Changsheng、华中科技大学Liu, Guohui、上海交通大学Jiang, Xinquan等等在该研究领域较为活跃。还有更多优秀的研究者，限于篇幅，无法一一列出。
本数据分析的局限性：
A. 本报告为“文献鸟”分析工具基于PubMed数据库，仅以设定检索词的检索结果，在限定的时间和文献数量范围内得出，并由此进行的可视化报告。
B. “文献鸟”分析工具的大数据分析目的是展示该领域近期研究的概况，仅为学术交流用；无任何排名意义。
C. “文献鸟”分析工具的大数据分析中的关于活跃单位、作者等结果的统计排列，只统计第一作者的论文所在单位的论文数量；即，论文检索下载后，每篇论文只保留第一作者的单位，然后统计每个单位的论文数。当同一单位有不同拼写时，PubMed会按照两个不同单位处理。同理作者排列，只统计第一作者和最后一位作者署名发表的论文数。如果作者的名字有不同拼写时，会被PubMed检索平台会按照不同作者处理。
D. 本文结论完全出自“文献鸟”分析工具，因受检索词、检索数据库收录文献范围和检索时间的局限性，不代表本刊的观点，其中数据内容很可能存在不够精准，也请各位专家多多指正。
来源：中国组织工程研究杂志