在很久很久以前，当我还在用perl的时候，有一个TGen-EUtils的perl模块，可以去爬PubMed，我喜欢用它来画所谓的pubmed趋势，比如说我在2012年的时候，就画了各个组学技术的pubmed趋势，通过每一年的文章发表量来看某个技术到底火不火，走势怎么样。

当年microarray还特别猛，但显然可以看到二代测序必须要火，也可以看到proteomics在吹了几年牛B之后，有回落的趋势。

然而这个模块，后来就找不到了，网上原来的下载地址都失效了。在我准备用RCurl去抓Pubmed数据然后用XML包来解析的时候，我发现了RISmed这个包，于是我就简单地封装了一下，又可以愉快地爬pubmed的数据了。

在2014年上public health的课的时候，每个学生要选一个病毒去介绍，我当时选了RSV，开篇我就用个pubmed趋势图来讲一下Influenza和RSV。

RSV的研究是很稳定的，而流感基本上是有暴发就有大量文章出现。大家都对流感有了解，看这图都知道和事实很吻合。

蓝色的线条是H5N1，2005-2006年有过暴发，2009年也同样有过暴发，在2006年之后文章量持续高涨，直到H7N9出现，而且在这个期间，两个高峰正好对应于两次暴发。

而H7N9在2013年在中国有暴发，同样文章量一下子就上去了，而且这个是亚洲的lineage，之前的文章量都是0，这是个新的高致病性病毒株。

最近我把这个函数放在了yyplot里，如果你想重复出上面这张图，很简单的代码就可以实现：（为什么search term要双引号，请参考 文档）

library(yyplot)
term <- c('"H7N9"', '"H5N1"', '"RSV"')
pm <- pubmed_trend(term, year=2001:2014)
plot(pm)

如果你想了解某个领域的研究情况和发展趋势，你可以用它来参考。比如说你老板给了几个方向，你不知道该如何选择，画个趋势出来，是不是就心里有点谱了？

当然你也可以用它来画出某个研究人员，历年来发表文章的数目，比如想看我每年发多少篇文章，下面这行代码给你答案：

pubmed_trend("Yu Guangchuang[Full Author Name]", 2010:2016)

我在博士毕业论文里，也用了一把pubmed trend：

这个图我用来说明随着测序技术的发展，序列越来越多，phylogeny是研究序列的重要工具，有关phylogeny的文章也越来越多，而且我画了三段，1996年pyrosequencing测序方法提出，2004年454测序仪发布，这两个时间段都是拐点。我在写论文里可以用，你写开题报告、写基金都能用好么！