Intro

Here we are going to fetch the number of citations as well as the publication date for every PMCID.

The code below fetches the number of times that A PMC has been cited.

The output format is

  1. PMCID

  2. PMID

  3. Number of cites

  4. Pubdate

library("reutils")
library("XML")
library("kableExtra")
library("anytime")

Here are the functions.

You can see that there are tryCatch expressions used to manage the occasional error that are raised by eutils queries which I canโ€™t reproduce nor debug. So for those queries I just attempt again.

cites <- function(PMID) {
  tryCatch(
    expr = {
        CITES <- elink(uid=PMID , dbFrom="pubmed", linkname = "pubmed_pubmed_citedin" )
    },
    error = function(e){ 
        CITES <- elink(uid=PMID , dbFrom="pubmed", linkname = "pubmed_pubmed_citedin" )
    },
    finally = {
      return(CITES)
    }
)}
  
get_cites <- function(PMID) {
  CITES <- cites(PMID)
  N_CITES <- length(linkset(CITES)[1]$pubmed_pubmed_citedin)
  return(c(PMID,N_CITES))
}

# test the function
PMID=30763910
res <- get_cites(PMID = PMID)
res
## [1] 30763910        5
# test a paper with 0 cites
PMID=31148949
res <- get_cites(PMID = PMID)
res
## [1] 31148949        0

Get cites for small group

Now to get results for a few PMC IDs to test the functions are working OK.

PMCIDS <- c("PMC6317205", "PMC6317219", "PMC6318854", "PMC6318897", "PMC6322516", "PMC6323737", "PMC6323741", "PMC6325784", "PMC6325795", "PMC6325889", "PMC6326702", "PMC6327033",
            "PMC6327913", "PMC6328174", "PMC6328465", "PMC6328499", "PMC6329100", "PMC6329100", "PMC6329125", "PMC6329125", "PMC6329193", "PMC6329348")


PMCIDS <- gsub("PMC","",PMCIDS)
es <- esummary(PMCIDS, "pmc",retmode = "json")

es <- content(es, "parsed")
es <- es[2]
es <- es[[1]]
es <- es[2:length(es)]

pmid <- unlist(lapply(es,function(x){
  x$articleids[1,2]
}))

pubdate <- unlist(lapply(es,function(x){
  x$pubdate
}))

df <- data.frame(PMCIDS,pmid,pubdate)

ncites <- t(sapply(df[,2],get_cites))
ncites
##          [,1]       [,2]
## 30602372 "30602372" "7" 
## 30602391 "30602391" "39"
## 30606219 "30606219" "10"
## 30606119 "30606119" "6" 
## 30655694 "30655694" "1" 
## 30616516 "30616516" "4" 
## 30616514 "30616514" "14"
## 30621695 "30621695" "2" 
## 30621620 "30621620" "11"
## 30621723 "30621723" "11"
## 30625175 "30625175" "4" 
## 30626904 "30626904" "19"
## 30662282 "30662282" "6" 
## 30629688 "30629688" "3" 
## 30662872 "30662872" "0" 
## 30662454 "30662454" "3" 
## 30630417 "30630417" "7" 
## 30630417 "30630417" "7" 
## 30630471 "30630471" "25"
## 30630471 "30630471" "25"
## 30634907 "30634907" "9" 
## 30662263 "30662263" "8"
df$ncites <- ncites[,2]
head(df)
##    PMCIDS     pmid    pubdate ncites
## 1 6317205 30602372 2019 Jan 3      7
## 2 6317219 30602391 2019 Jan 3     39
## 3 6318854 30606219 2019 Jan 3     10
## 4 6318897 30606119 2019 Jan 3      6
## 5 6322516 30655694 2019 Jan 3      1
## 6 6323737 30616516 2019 Jan 7      4
df <- df[,c(1,2,4,3)]
colnames(df) <- c("PMCID","PMID","NumCites","Pubdate")
df$PMCID <- gsub("^","PMC",df$PMCID)
df$Pubdate <- anydate(df$Pubdate)
df$NumCites <- as.numeric(df$NumCites)
str(df)
## 'data.frame':    22 obs. of  4 variables:
##  $ PMCID   : chr  "PMC6317205" "PMC6317219" "PMC6318854" "PMC6318897" ...
##  $ PMID    : chr  "30602372" "30602391" "30606219" "30606119" ...
##  $ NumCites: num  7 39 10 6 1 4 14 2 11 11 ...
##  $ Pubdate : Date, format: "2019-01-03" "2019-01-03" ...
df %>% kbl %>% kable_paper("hover", full_width = F)
PMCID PMID NumCites Pubdate
PMC6317205 30602372 7 2019-01-03
PMC6317219 30602391 39 2019-01-03
PMC6318854 30606219 10 2019-01-03
PMC6318897 30606119 6 2019-01-03
PMC6322516 30655694 1 2019-01-03
PMC6323737 30616516 4 2019-01-07
PMC6323741 30616514 14 2019-01-07
PMC6325784 30621695 2 2019-01-08
PMC6325795 30621620 11 2019-01-08
PMC6325889 30621723 11 2019-01-08
PMC6326702 30625175 4 2019-01-09
PMC6327033 30626904 19 2019-01-09
PMC6327913 30662282 6 2019-01-07
PMC6328174 30629688 3 2019-01-10
PMC6328465 30662872 0 2019-01-04
PMC6328499 30662454 3 2019-01-04
PMC6329100 30630417 7 2019-01-10
PMC6329100 30630417 7 2019-01-10
PMC6329125 30630471 25 2019-01-10
PMC6329125 30630471 25 2019-01-10
PMC6329193 30634907 9 2019-01-11
PMC6329348 30662263 8 2019-01-08
plot(df$Pubdate,df$NumCites)

mylm <- lm(df$NumCites ~ df$Pubdate)

mylm
## 
## Call:
## lm(formula = df$NumCites ~ df$Pubdate)
## 
## Coefficients:
## (Intercept)   df$Pubdate  
##  -4593.0508       0.2571

Looks like it works :)

Except reutils fails for articles with any special characters in there, looks like it is causedby improper handling of non ASCII characters by the XML parser. Solution is to use JSON format.

Get cites for all

Now to get a bunch of these.

x <- read.table("../data/PMC_2019-analysis.tsv",sep="\t",header=TRUE)
head(x)
##   Pubmed.Central.ID Article.number Allocated          Journal
## 1        PMC6317205              1      Mark     J Transl Med
## 2        PMC6317219              2      Mark     J Transl Med
## 3        PMC6318854              3      Mark BMC Med Genomics
## 4        PMC6318897              4      Mark     BMC Genomics
## 5        PMC6322516              5      Mark Cancer Manag Res
## 6        PMC6323737              6      Mark   BMC Plant Biol
##              Omics.type                Organism         Gene.set.library
## 1               RNA-seq            Homo sapiens               Not stated
## 2 Gene expression array            Homo sapiens                 GO, KEGG
## 3 DNA methylation array            Homo sapiens                       GO
## 4               RNA-seq Gymnocypris przewalskii                     KEGG
## 5 Gene expression array            Homo sapiens Ingenuity Knowledge Base
## 6 Gene expression array             Arabidopsis                       GO
##   GS.version Statistical.test.used FDR.Correction                   App.used
## 1         No               No test        No test                      DAVID
## 2         No            Not stated             No                      DAVID
## 3         No               No test        No test                    PANTHER
## 4         No            Not stated            Yes                      KOBAS
## 5         No            Not stated             No Ingenuity Pathway Analysis
## 6        Yes            Not stated             No                      topGO
##   App.Version Code.availability Background.gene.set
## 1          No              <NA>          Not stated
## 2          No              <NA>          Not stated
## 3         Yes              <NA>          Not stated
## 4          No              <NA>          Not stated
## 5          No              <NA>          Not stated
## 6         Yes                No          Not stated
##                 Assumptions.violated Gene.lists.provided
## 1 Inference without test, Background                  No
## 2                    Background, FDR                  No
## 3 Inference without test, Background                  No
## 4                         Background                 Yes
## 5                    Background, FDR                  No
## 6                    Background, FDR                 Yes
PMCIDS <- unique(x$Pubmed.Central.ID)

mycitesfunc <- function(PMCIDS) {
  PMCIDS <- gsub("PMC","",PMCIDS)
  es <- esummary(PMCIDS, "pmc",retmode = "json")
  es <- content(es, "parsed")
  es <- es[2]
  es <- es[[1]]
  es <- es[2:length(es)]
  pmid <- unlist(lapply(es,function(x){
    x$articleids[1,2]
  }))
  pubdate <- unlist(lapply(es,function(x){
    x$pubdate
  }))
  df <- data.frame(PMCIDS,pmid,pubdate)
  ncites <- t(sapply(df[,2],get_cites))
  df$ncites <- ncites[,2]
  df <- df[,c(1,2,4,3)]
  colnames(df) <- c("PMCID","PMID","NumCites","Pubdate")
  df$PMCID <- gsub("^","PMC",df$PMCID)
  df$Pubdate <- anydate(df$Pubdate)
  df$NumCites <- as.numeric(df$NumCites)
  return(df)
}

df1 <- mycitesfunc(PMCIDS[1:500])
df2 <- mycitesfunc(PMCIDS[501:1000])
df3 <- mycitesfunc(PMCIDS[1001:1500])

df <- rbind(df1,df2,df3)

df %>% kbl %>% kable_paper("hover", full_width = F)
PMCID PMID NumCites Pubdate
6317205 PMC6317205 30602372 7 2019-01-03
6317219 PMC6317219 30602391 39 2019-01-03
6318854 PMC6318854 30606219 10 2019-01-03
6318897 PMC6318897 30606119 6 2019-01-03
6322516 PMC6322516 30655694 1 2019-01-03
6323737 PMC6323737 30616516 4 2019-01-07
6323741 PMC6323741 30616514 14 2019-01-07
6325784 PMC6325784 30621695 2 2019-01-08
6325795 PMC6325795 30621620 11 2019-01-08
6325889 PMC6325889 30621723 11 2019-01-08
6326702 PMC6326702 30625175 4 2019-01-09
6327033 PMC6327033 30626904 19 2019-01-09
6327913 PMC6327913 30662282 6 2019-01-07
6328174 PMC6328174 30629688 3 2019-01-10
6328465 PMC6328465 30662872 0 2019-01-04
6328499 PMC6328499 30662454 3 2019-01-04
6329100 PMC6329100 30630417 7 2019-01-10
6329125 PMC6329125 30630471 25 2019-01-10
6329193 PMC6329193 30634907 9 2019-01-11
6329348 PMC6329348 30662263 8 2019-01-08
6329705 PMC6329705 30656220 8 2019-01-11
6329742 PMC6329742 30635789 45 2019-01-11
6329859 PMC6329859 30662538 4 2019-01-01
6329865 PMC6329865 30662525 18 2019-01-01
6330359 PMC6330359 30671521 3 2019-01-04
6330447 PMC6330447 30635036 11 2019-01-11
6331136 PMC6331136 30601803 19 2019-01-02
6331458 PMC6331458 30670964 2 2019-01-08
6331580 PMC6331580 30643161 9 2019-01-14
6332625 PMC6332625 30646953 20 2019-01-15
6332685 PMC6332685 30642348 7 2019-01-14
6333352 PMC6333352 30645614 11 2019-01-15
6333644 PMC6333644 30687265 2 2019-01-09
6333785 PMC6333785 30644420 5 2019-01-15
6333820 PMC6333820 30644396 2 2019-01-15
6335938 PMC6335938 30079703 1 2019-01-01
6336353 PMC6336353 30615681 24 2019-01-07
6336601 PMC6336601 30633156 12 2019-01-11
6336703 PMC6336703 30687390 4 2019-01-11
6337198 PMC6337198 30621186 4 2019-01-04
6337327 PMC6337327 30621053 2 2019-01-07
6338767 PMC6338767 30659253 7 2019-01-18
6338799 PMC6338799 30659203 10 2019-01-18
6339412 PMC6339412 30658590 2 2019-01-18
6339479 PMC6339479 30671313 4 2019-01-16
6339791 PMC6339791 30641486 3 2019-01-14
6339912 PMC6339912 30692926 5 2019-01-14
6340995 PMC6340995 30697201 4 2019-01-15
6341096 PMC6341096 30664621 78 2019-01-15
6341564 PMC6341564 30665429 4 2019-01-21
6341649 PMC6341649 30669963 2 2019-01-22
6341689 PMC6341689 30665415 12 2019-01-21
6341696 PMC6341696 30665359 14 2019-01-21
6341764 PMC6341764 30665420 8 2019-01-21
6342918 PMC6342918 30670680 3 2019-01-22
6344412 PMC6344412 30705616 5 2019-01-17
6344516 PMC6344516 30674993 2 2019-01-23
6345040 PMC6345040 30678647 12 2019-01-24
6345189 PMC6345189 30718962 10 2019-01-21
6346592 PMC6346592 30713538 16 2019-01-18
6346701 PMC6346701 30713550 20 2019-01-18
6347288 PMC6347288 30640898 5 2019-01-14
6347624 PMC6347624 30683880 23 2019-01-25
6347630 PMC6347630 30683853 15 2019-01-25
6347746 PMC6347746 30683112 6 2019-01-25
6348866 PMC6348866 30733969 6 2019-01-13
6348995 PMC6348995 30697465 4 2019-01-25
6349697 PMC6349697 30723491 19 2019-01-22
6350121 PMC6350121 30791746 12 2019-01-11
6350279 PMC6350279 30696482 4 2019-01-29
6350310 PMC6350310 30718987 4 2019-01-29
6350459 PMC6350459 30723413 3 2019-01-22
6350566 PMC6350566 30774662 6 2019-01-13
6350575 PMC6350575 30774750 3 2019-01-10
6350693 PMC6350693 30723592 0 2019-01-03
6350986 PMC6350986 30695054 6 2019-01-29
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6351542 PMC6351542 30696811 12 2019-01-29
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