Fetch PMC Citation Info

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 can’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
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6350986	PMC6350986	30695054	6	2019-01-29
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6667890	PMC6667890	31322267	5	2019-07-16
6667917	PMC6667917	31322259	6	2019-07-10
6667919	PMC6667919	31322274	9	2019-07-16
6668076	PMC6668076	31384178	20	2019-07-30
6668118	PMC6668118	31384179	4	2019-07-30
6668183	PMC6668183	31366403	3	2019-07-31
6668488	PMC6668488	31396262	5	2019-07-24
6668497	PMC6668497	31328722	9	2019-07-22
6669062	PMC6669062	31175806	10	2019-06-08
6669135	PMC6669135	31165884	14	2019-06-05
6669530	PMC6669530	31288459	3	2019-07-08
6670017	PMC6670017	31162796	4	2019-06-27
6670195	PMC6670195	31366407	15	2019-07-31
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6675031	PMC6675031	31372228	3	2019-05-24
6675086	PMC6675086	31369587	8	2019-08-01
6675544	PMC6675544	31341109	8	2019-07-25
6675985	PMC6675985	31371537	1	2019-08-01
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6676175	PMC6676175	31410115	12	2019-07-03
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6676546	PMC6676546	31391772	10	2019-07-28
6676637	PMC6676637	31370801	1	2019-08-01
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6676650	PMC6676650	31452721	8	2019-07-09
6676651	PMC6676651	31452775	2	2019-07-15
6676656	PMC6676656	31452735	11	2019-06-28
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6676665	PMC6676665	31452788	12	2019-07-11
6676667	PMC6676667	31452738	0	2019-07-05
6676716	PMC6676716	31402959	3	2019-07-12
6676725	PMC6676725	31402952	3	2019-06-27
6676736	PMC6676736	31402962	5	2019-07-11
6676742	PMC6676742	31404307	4	2019-07-15
6676748	PMC6676748	31402953	2	2019-06-27
6677090	PMC6677090	31402929	7	2019-07-26

plot(df$Pubdate,df$NumCites)
mylm <- lm(df$NumCites ~ df$Pubdate)
abline(mylm,col="red")

summary(mylm)

## 
## Call:
## lm(formula = df$NumCites ~ df$Pubdate)
## 
## Residuals:
##    Min     1Q Median     3Q    Max 
## -10.46  -5.58  -2.75   1.62 486.91 
## 
## Coefficients:
##               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
## (Intercept) 447.436299 141.325949   3.166  0.00158 **
## df$Pubdate   -0.024413   0.007851  -3.110  0.00191 **
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 17.54 on 1498 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.006414,   Adjusted R-squared:  0.005751 
## F-statistic: 9.671 on 1 and 1498 DF,  p-value: 0.001908

cor.test(df$NumCites , as.numeric(df$Pubdate))

## 
##  Pearson's product-moment correlation
## 
## data:  df$NumCites and as.numeric(df$Pubdate)
## t = -3.1098, df = 1498, p-value = 0.001908
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -0.1301751 -0.0295958
## sample estimates:
##         cor 
## -0.08008928

saveRDS(df,"cites_data.rds")

Session information

sessionInfo()

## R version 4.1.2 (2021-11-01)
## Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
## Running under: Ubuntu 20.04.3 LTS
## 
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## BLAS:   /usr/lib/x86_64-linux-gnu/openblas-pthread/libblas.so.3
## LAPACK: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/openblas-pthread/liblapack.so.3
## 
## locale:
##  [1] LC_CTYPE=en_US.UTF-8       LC_NUMERIC=C              
##  [3] LC_TIME=en_US.UTF-8        LC_COLLATE=en_US.UTF-8    
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##  [7] LC_PAPER=en_US.UTF-8       LC_NAME=C                 
##  [9] LC_ADDRESS=C               LC_TELEPHONE=C            
## [11] LC_MEASUREMENT=en_US.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C       
## 
## attached base packages:
## [1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     
## 
## other attached packages:
## [1] anytime_0.3.9    kableExtra_1.3.4 XML_3.99-0.8     reutils_0.2.3   
## 
## loaded via a namespace (and not attached):
##  [1] Rcpp_1.0.7        highr_0.9         bslib_0.3.1       compiler_4.1.2   
##  [5] jquerylib_0.1.4   bitops_1.0-7      tools_4.1.2       digest_0.6.28    
##  [9] jsonlite_1.7.2    evaluate_0.14     lifecycle_1.0.1   viridisLite_0.4.0
## [13] rlang_0.4.11      rstudioapi_0.13   yaml_2.2.1        xfun_0.26        
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## [29] magrittr_2.0.1    scales_1.1.1      htmltools_0.5.2   assertthat_0.2.1 
## [33] rvest_1.0.1       colorspace_2.0-2  stringi_1.7.5     RCurl_1.98-1.5   
## [37] munsell_0.5.0