血糖生成指数(glycemic index，GI)又称升糖指数，由加拿大JENKINS教授团队于1981年首次提出，是一个跨食品和跨医学的概念[1]。GI反映摄入含碳水化合物的食物引起血糖升高的速度和幅度，也是全球唯一公认的食物生理指标。通过人体试食实验可计算出不同食物的GI值，营养学上食物按GI值高低分为低GI食物(GI≤55)、中GI食物(55
该研究为了解GI领域的研究现状、热点方向及发展趋势，利用CiteSpace联合VOSviewer对纳入的国内外文献资料进行可视化分析，通过对该领域研究现状及发展方向的客观分析及预测，精确掌握GI领域的前沿热点及研究态势，为从事GI研究的科研工作者及相关机构提供参考与依据。
1 资料与方法
1.1 数据来源
通过Web of Science(WOS)核心合集(https://access.clarivate.com/)检索外文学术文献，在高级检索框，检索条件为“标题”，以“glycemic index”OR“glycaemic index”OR“GI”为检索式，检索建库至2022年4月10日的所有关于GI的相关文献。
通过中国知网(CNKI)(https://www.cnki.net/)检索中文学术文献，在高级检索框，以“主题(精确)”为检索条件，以“血糖生成指数”OR“升糖指数”OR“血糖指数”为检索式，检索建库至2022年4月10日科技领域内所有关于GI的相关文献。
1.2 数据纳入及排除标准
纳入的文献均为学术期刊论文，排除硕博士论文、科普论文、会议摘要、征稿公告、报纸简评、行业指南及重复发表文献等。
1.3 研究方法
CiteSpace是由美籍华人陈超美博士团队主导开发的一款文献分析工具[7]，用于特定领域的中英文献的可视化分析。VOSviewer是由荷兰莱顿大学VAN ECK及WALTMAN团队开发的侧重于科学知识可视化的软件功能，常用于大规模数据分析，且可视化图谱展示力强，同时具备Citespace缺失的耦合分析、共被引分析等功能。在本研究中结合两套软件对数据处理的可视化效果进行优势互补，综合分析。
综合利用VOSviewer及CiteSpace5.8R3软件对WOS及CNKI获取的文献进行知识图谱可视化分析，并利用EndnoteX9、Excel 2010等软件对文献数据进行统计分析。从共现网络、聚类网络、关键词突现等可视化图谱，整体分析国内外关于GI相关研究概况，同时通过共现网络理清各主题单元的相互关联，为后续在该领域进行深入研究及创新成果转化提供方向。
2 结果与分析
2.1 文献检索情况及发表趋势
经过WOS数据库共到检索2 333篇文献，经人工筛选共纳入1 430篇论文，从国家分布来看，美国、英国、澳大利亚、加拿大及意大利为发表量前五的国家。最早发表相关理论的是1981年，由多伦多大学JENKINS等专家提出，其理论思想沿用至今。通过CNKI数据库共检索到551篇，经查阅论文摘要人工剔除不符合要求的文献182篇，共369篇符合纳入标准。我国关于GI的最早研究是1986年由杜寿玢等[8]营养专家以24种食物引起健康受试者的血糖和血胰岛素的波动作为研究内容发布，是我国GI领域研究的基础。
从论文发表趋势来看，1992年前国内外在GI领域发文量普遍较低，因此将分析年限界定为1992—2022年期间，最终，WOS纳入1 389篇有效文献，CNKI纳入365篇有效文献，并绘制发文趋势图(图1)。从图1可知，WOS发文量普遍高于CNKI，1992—2002年，国内外发文量较少，尤其CNKI数据库。
图1 1992—2022年度发文数量趋势图
Fig.1 1992—2022 Trend chart of annual publications
2002—2019年发文量逐渐增加，尤其WOS发文量增幅大，CNKI发文量总体增加相对平稳。2019—2021年增加迅速，因2022年统计不全，在2020该领域国内外发文量已达到峰值，WOS发文97篇，CNKI发文35篇，这可能是饮食相关的慢性病高发病率及GI指导饮食选择科学证据的日趋明晰，促使该领域成为研究热点。
2.2 关键词共现网络可视化分析
利用VOSviewer对1 389篇国外文献的关键词进行可视化分析，分析类型设置为co-occurrence(共现)，分析组为all keywords(全部关键词)，计数方法为full counting(全计数)，关键词出现最小频率设置为20，经人为纠错及筛查形成128个关键词，每个关键词间共形成5 128条复杂的关联网络线，具体见图2。随着时间颜色由深变浅，关键词圆圈越大代表出现的频率越高或文献越多，网络线粗细表示关键词圆圈间的强弱关系，越粗关联性越强。
图2 外文文献中关键词共现网络图
Fig.2 Co-occurrence network display of keywords on GI in English literatures
利用CiteSpace5.8R3对365篇中文文献的关键词进行可视化分析，详见图3。共形成390个节点，805条网络连线，节点越大，关键词出现的频率越高。聚类模块值(Q值=0.670 8)>0.3意味着聚类结构显著，聚类平均轮廓值(S值=0.907 5) >0.7表示聚类内部同质性好，聚类结果可信[9]。
将图3中关键词可视化结果进行量化，遴选词频前10的关键词。表1中关键词的连线数和中心性是反映关键词间的关联强弱，代表其重要程度，连线数越多中心性越大，圆圈越大，核心地位越高，中心性<0.1表示处于相对较低水平。WOS数据库中除glycemic index作为主题关键词外，影响GI高低的食物成分如“carbohydrate”“dietary fiber”等，与身体指标相关的“glucose”“insulin”“glycemic load”等，与饮食管理相关的“foods”“diet”等，GI研究的重点慢病领域为“obesity”。CNKI数据库中，糖尿病作为GI研究慢病的重点领域，影响GI高低的因素“抗性淀粉”，“淀粉”，“淀粉食材”，“烹调方法”“杂粮主食”等研究较多，“餐后血糖”“体外消化性”等基础研究也相对较多。我国作为农业大国，低GI的水稻品种改良、培植也是其中一个研究方向，但目前中心性低，在该领域影响力小。
图3 中文文献中关键词共现网络图
Fig.3 Co-occurrence network display of keywords on GI in Chinese literatures
表1 词频前10的关键词
Table 1 Top 10 keywords on word frequency
序号WOS文献CNKI文献关键词词频连线数关键词词频中心性1glycemic index5933 393血糖生成指数1810.912carbohydrate2911 988糖尿病760.313glucose2781 747抗性淀粉460.144risk2581 716淀粉390.15insulin2211 431体外消化性320.036foods2301 371淀粉食材290.07glycemic load1991 372餐后血糖280.068diet1761 156烹调方法280.09obesity1761 127水稻280.010dietary fiber1661 102杂粮面条280.0
2.3 作者共现网络可视化分析
作者共现图谱反映该领域研究团队的合作关系。利用VOSviewer对WOS数据库作者进行分析，分析类型设置为co-authorship(共作者)，author(作者)为分析组，计数方法为full counting(全计数)，作者出现最小频率设置为5，形成117个作者，连线147条，4个作者聚团，详见图4。作者聚团内部及聚团之间分布集中，交流合作紧密，关联度高。利用CiteSpace5.8R3对CNKI数据库作者进行分析，网络共现图谱详见图5。共形成453个节点，627条网络连线，6个协作聚团，以“范志红、杨月欣、陈朝刚、张文青”等作为核心呈网络状散布，聚团内部合作关系紧密，但聚团间分布离散，交流合作少。
图4 WOS数据库作者共现网络图
Fig.4 Co-occurrence network of authors on GI in English literatures
图5 CNKI数据库作者共现网络图
Fig.5 Co-occurrence network of authors on GI in Chinese literatures
数据库中发文量前10的作者见表2。悉尼大学的BRAND-MILLER教授团队发文量最多(70篇)，且文献总被引频次最高，研究方向主要是澳大利亚食品GI数据库的构建及GI在不同疾病中的应用等[10]。发文量前10位的高产作家占到总发文量的19.15%(266/1 389)，构成国外GI领域的核心技术力量。CNKI数据库发文量以中国农业大学的范志红团队最多，文献的研究方向多以健康人作为研究对象，探讨含淀粉类主食与血糖反应的关系。杨月欣、王竹团队更多从理论或基础层面探讨食物GI的营养学意义。陈超刚、严励、张文青、黄德芳、孙建琴等团队主要从临床病人入手，研究食物GI对病人血糖的影响。段盛林团队以低GI食品的开发为主要研究方向。以上高产作者均为营养学领域著名专家，其研究方向代表了目前GI领域的热点方向与发展趋势。
表2 发文量前10的作者
Table 2 Top 10 authors on publications
序号WOS文献CNKI文献作者篇数占比/%总被引频次作者篇数占比/%研究方向1Brand-miller JC705.045 868范志红154.11食物营养研究2Wolever TMS372.662 777杨月欣143.84食物成分和营养学评价研究3Jenkins DJA271.942 985陈超刚113.01临床营养4Astrup A241.731 781严励 92.47内分泌系统疾病5La Vecchia C191.371 012王竹 82.19食物营养与功能评价6Augustin LSA181.302 102张文青82.19临床营养7Brighenti F181.301 140黄德芳71.92临床营养8Martinez JA181.30580孙建琴71.92临床营养9Louie JCY181.30343段盛林61.64重组技术与功能食品研发10Buyken AE171.22748苏宜香61.64妇幼人群营养〛
2.4 所属研究机构分析
研究作者所属机构可反映科研实力及研究侧重。对数据库中的作者所属机构进行分析，详见表3。WOS数据库发文数最多的悉尼大学(Univ Sydney),为81篇，以BRAND-MILLER教授团队为首的学术研究为构建食物血糖生成指数数据库及血糖指数研究服务中心(SUGiRS)提供了科学的证据。其次多伦多大学、哥本哈根大学、哈佛大学等世界名校文献产出量较高。我国在该领域发表的外文文献共计78篇，其中香港中文大学(CHINESE UNIVERSITY OF HONG KONG)发文量最多，达15篇(共被引频次为185)，以Stephen Heung-sang WONG及陈亚军教授团队的研究为主。CNKI数据库发文量前10的机构以高校、医院为主，其次为疾控中心及研究所，其中中国农业大学范志红团队发文量最多，占到总量的4.11%。其次为中山大学及附属医院，占到3.56%。纵观全局，来自于企业的发文量仅有26篇(7.12%)，且多依托科研机构、高校、医院等联合发表，独立拥有自主学术成果的较少，其中与中国食品发酵工业研究院、中国疾病预防控制中心营养与健康所等机构合作较多。这说明相关企业在该领域科研能力相对薄弱，还需强化与科研院所合作，提高产品的健康内涵。
表3 发文量前10的机构
Table 3 Top 10 institutes on publications
序号WOS文献CNKI文献机构名称发文数百分比/%机构名称发文数百分比/%1Univ Sydney(悉尼大学)815.83中国农业大学154.112Univ Toronto(多伦多大学)584.18中山大学及附属医院133.563Univ Copenhagen(哥本哈根大学)322.30中国疾病预防控制中心123.294Harvard Univ(哈佛大学)322.30新疆医科大学及附属医院113.015St Michaels Hosp(圣迈克医院)302.16山西医科大学及附属医院92.476Univ Milan(米兰大学)271.94江南大学82.197Maastricht Univ(马斯特里赫特大学)221.58复旦大学及附属医院82.198Univ Navarra(纳瓦拉大学)211.51中国食品发酵工业研究院71.929Brigham & Womens Hosp(布里翰妇女医院)201.44扬州大学61.6410Univ Naples Federico II(那不勒斯费德里克二世大学)171.22中南大学及附属医院51.37
2.5 期刊分析
通过分析发文数量及文献被引频次找出该领域的核心期刊，可大致评估文章的科研证据强度及可信度，发文量前10的期刊见表4。从表4中可以看出，WOS数据库发文量前10的期刊主要方向为营养学、临床营养学、食品科学、糖尿病等期刊，反映了国外关于GI的研究主要集中在以上几个学科。将CNKI数据库文献按照中国科学引文数据库来源期刊目录(2021—2022年度)中核心库期刊进行归类，其中属核心库期刊的文献共计121篇，占总量33.15%，这代表了中文文献的学术权威。其发文量≥10篇的期刊分别是中国粮油学报、营养学报、中国食品学报、食品科学、卫生研究，发文量占总量的17.53%(64/365)。发文方向主要是淀粉类结构、消化特性等对GI或血糖的影响、GI对慢病人群的干预效果、GL等，是国内在该领域的研究重点。
表4 发文量前10的期刊
Table 4 Top 10 journals on publications
序号WOS文献CNKI文献期刊名称发文数百分比/%期刊名称发文数百分比/%1Am J Clin Nutr(美国临床营养学杂志)966.91中国粮油学报215.752BRIT J NUTR(英国营养学杂志)825.90营养学报123.293NUTR(营养学)543.89中国食品学报113.014EUR J CLIN NUTR(欧洲临床营养杂志)503.60食品科学102.745DIABETES CARE(糖尿病护理)312.23卫生研究102.746J NUTR(营养学杂志)292.09肠外与肠内营养71.927INT J FOOD SCI NUTR(国际食品科学与营养杂志)261.87中国糖尿病杂志61.648J FOOD SCI TECH MYS(迈索尔食品科学与技术杂志)241.73中国慢性病预防与控制61.649EUR J NUTR(欧洲营养学杂志)211.51食品与发酵工业51.3710FOOD CHEM(食品化学)211.51食品与生物技术学报30.82
2.6 聚类分析
采用Citespace对WOS数据库及CNKI数据库的文献进行聚类分析，时间设置为为1992年1月—2022年4月，以1年为时间切片度。Node Type选择为keyword，以LLR算法进行聚类标签。
WOS数据库中文献可视化图谱详见图6。共形成8个聚类模块，Q=0.405，聚类合理有效，各聚类相互遮蔽重叠，提示不同的聚类间虽有差异但关联紧密，围绕主题进行不同角度的研究。为详细了解各聚类标签下的研究主题，对文献进行归纳总结，详见表5。各聚类的S值为0.596～0.829。表示聚类内部一致性高，结果信度高。#0、#4偏重于食物GI的基础研究；#5、#6探讨GI对人体生化指标影响的研究；#1、#2、#3、#7偏重于GI与疾病的研究。
图6 WOS数据库关键词聚类可视化图谱
Fig.6 Clustering network display of keywords on GI in English literatures
表5 WOS数据库血糖生成指数文献中关键词聚类分析
Table 5 Clustering analysis of keywords on GI literatures from WOS database
聚类ID节点数轮廓值(S)生成年份聚类标签(LLR)研究主题01290.7042007resistant starch抗性淀粉对GI值影响及机制的研究1890.7662007glycemic load血糖负荷指数对慢性疾病的影响2890.5962009pregnancyGI在妊娠期饮食管理中的研究3760.7152008cardiovascular disease心血管疾病与GI的研究4710.7092003dietary carbohydrates膳食碳水化合物质量与GI的相关研究5650.8581999blood glucoseGI与生化指标相关研究6650.7782001insulinGI与胰岛素相关研究7320.8292008insulin resistanceGI与胰岛素抵抗相关研究
CNKI数据库中文文献关键词可视化图谱详见图7。共形成10个聚类模块，同图6类似，各聚类相互交叉重叠，研究内容既有联系又有差别。对各聚类标签下的研究主题进行归纳总结，详见表6。各聚类的S值在0.827～0.984，比外文文献聚类内部一致性和可信度更高。不同的数据库研究的主题具有相似性，如#0、#7、#9偏重于影响食物GI的基础性研究；#1、#2、#4探讨GI对人体生化指标的影响；#3、#5、#8偏重于低GI膳食结构与糖尿病的研究；#6为低血糖生成指数水稻的培育研究。
图7 CNKI数据库关键词聚类可视化图谱
Fig.7 Clustering network display of keywords on GI in Chinese literatures
表6 CNKI数据库血糖生成指数文献中关键词聚类分析
Table 6 Clustering analysis of keywords on GI literatures from CNKI database
聚类ID节点数轮廓值(S)生成年份聚类标签(LLR)研究主题0580.9732014血糖生成指数血糖生成指数综合研究1430.9302007血糖反应烹调方法、淀粉类食材等对血糖的反应程度2380.8272006餐后血糖不同碳水化合物质量的主食对餐后血糖的影响程度3360.8632008糖尿病低血糖生成指数膳食对糖尿病患者影响4260.8422013血糖低血糖生成指数对临床病人生化指标的影响5260.88320082型糖尿病低血糖生成指数膳食对糖尿病患者影响6250.9282005水稻低血糖生成指数水稻培育7240.8712010抗性淀粉抗性淀粉添加对食物血糖生成指数的影响8220.9112011血糖负荷血糖负荷指数在不同人群中的应用9150.9842019配比低血糖生成指数食品的配方设计
2.7 突现分析
关键词突现分析是GI热点领域持续时间段及发展趋势探索的有效方法。采用Citespace进行可视化分析，将控制板中Burstness的γ参数设置为1，均形成多个关键词突现，分别选取突现强度前15的关键词进行分析，详见图8及图9。国外论文研究较早聚焦于食物GI与血糖、胰岛素反应、血糖反应等身体生化指标的研究，并持续较长的时间。随后GI与慢性疾病的研究成为该领域的热点，将循证医学理念引入GI领域也成为2013—2019年的研究热点，而近几年研究热点主要偏重于影响GI的碳水化合物的理化性质、消化率等，并将持续研究。国内该领域学术论文在1992—2004年间主要集中在低GI食品的搭配、加工工艺、原料遴选、低GI农作物的培育等方向，随后GI与疾病，影响GI的碳水化合物基础研究等成为热点。近几年估计血糖生成指数(expected glycemic index，eGI) 将持续成为研究热点。eGI是碳水化合物吸收速率的评价指标[11]，常用于评价谷类及豆类食物中碳水化合物吸收率指标，与GI相比，测试成本低，方法更简单[12-13]，目前广泛用于低GI食品开发中。
图8 WOS数据库关键词的突现分析(排名前15)
Fig.8 Analysis on the emergence graph of keywords from WOS database(top 15)
图9 CNKI数据库关键词的突现分析(排名前15)
Fig.9 Analysis on the emergence graph of keywords from CNKI database(top 15)
3 结论与讨论
通过对GI领域相关文献分析，近20年是其高速发展的阶段，特别是GI与糖尿病[14-15]、肥胖[16]、心血管疾病[17-18]、癌症[19-20]、癫痫[21]等疾病的研究已获得充足的科学证据。国外相关文献的发表量、影响力、被引频次，团队实力等均超过国内研究团队。国内外相关研究方向大致相似，主要集中在影响食物GI值因素的基础研究、低GI食品的研发与验证、食物GI对慢病人群的干预效果及作用机制、不同类别的碳水化合物理化性质的研究等方面。其中，GI应用于慢病尤其是糖尿病、肥胖患者的饮食管理的研究相对较多。外文文献相对偏基础与理论，而我国学者对于GI领域的研究在基于国外学术成果的基础上，偏向于打造适合于我国国民健康发展的GI研究新模式，总体偏应用，也形成了稳定且实力强劲的学术团队与机构，取得了较多的研究成果，但由于影响食物GI的因素繁多、食物GI对健康的影响机制复杂，研究手段单一孤立等因素，还应继续加强研究的深度与广度，既要契合营养导向型农业及食物的发展方向，又要有与前沿的科研视角相结合，如GI与肠道菌群、代谢通路等，同时兼顾在实际人群健康管理策略的成效，增强GI研究领域的科学性、精准性及有效性。
从产业发展来看，随着低GI饮食与健康研究的新数据新成果的公开，整个大健康行业对低GI饮食管理、低GI食品的开发和检测关注度高。基础作物研究、产品配方开发、产品认证评价等方面是GI热点领域。企业在技术产业化、产品市场化等方面推动GI行业的发展。目前国内低GI食品的种类集中，覆盖面窄，以代餐粉、乳类、饼干、面点类等为主，效果评价层次不齐，为体现产品真实属性，科学界应引导企业在开发产品时，不仅考虑食品GI值，还需多结合食品整体营养结构、GL值、能量和营养成分等因素。
目前在新西兰、澳大利亚等国家已有健全的的GI食品法规标准[22]，我国虽在该领域也取得一定的成就，如2019年以来《食物血糖生成指数测定方法》《低GI食品认证实施规则》《低GI食品认证标志》等的发布，低GI食品开始具备法律效力，但仍然存在法规不健全、宣传力度差、产业化发展滞后等现象，在实际应用中，很多产品开发者忽视低GI食品的营养结构，为了实现产品的低GI，而加入大量油脂及添加剂等，出现一些不健康的隐患。也有一些生产者及消费者不能理性和辩证地看待低GI食品营养属性，GI的发展还未达到期待的水平。总之，在如今人类疾病谱巨变及大健康产业兴起的背景下，食品的GI属性在食品开发、慢病防治、健康管理、农作物培育等方向将迎来新的发展机遇。
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