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乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一，在欧美国家多发，在我国，尤其是经济发达地区的发病率也呈明显上升趋势。经调研，发现大量研究表明乳腺癌的发生发展与各种蛋白酶密切相关。 Weqner MS等人证实，雌激素上调乳腺癌细胞神经酰胺合成酶的表达可能与乳腺癌细胞的增殖及肿瘤的发展有关[1]；Laderoute KR等人证明，5'-AMP-activated蛋白酶通过调节乳腺癌肿瘤葡萄糖代谢的方式促进乳腺癌细胞的增殖生长[2]。本文的研究目的是为了帮助研究人员及时、准确地发现该领域研究前沿，制定未来发展策略。

国内外研究人员常使用共词分析方法探测研究前沿，如Ryosuke L.Ohniwa等选取增长率高的MESH术语，用共词的方法将它们分组，通过不同的时间窗比较探究生命科学领域的研究前沿[3]；沈思等基于主题模型定义抽取表征主题不同发展阶段的特征词，利用特征词概率变化分析主题的冷热变化，证明该方法可提供较为准确的热点主题和发展趋势[4]；齐凤青[5]等人利用WOS检索的文献进行共词分析，分析医学信息学研究现状。但以往的共词分析方法得到的主题往往语义不明确，含义模糊不清。基于双聚类的方法则可以实现对类团含义的揭示，清晰展示研究前沿。本文借助于双聚类算法对乳腺癌相关酶研究文献进行分析，实现行和列的同时聚类，从行和列两个维度共同分析，比较不同时间窗内聚类结果的变化，发现乳腺癌相关酶研究的前沿内容。

1 数据和方法

1.1 数据来源

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