SCI論文的信息技術(shù)應(yīng)用于小麥抗病育種領(lǐng)域發(fā)展態(tài)勢分析

胡春芳，李 敏，馬曉萍，閔文江，呂軍海，馮改靜，楊蘭偉

（河北省農(nóng)林科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息與經(jīng)濟研究所，河北 石家莊 050051）

國際標(biāo)準(zhǔn)化組織（ISO）關(guān)于信息技術(shù)的定義為：針對信息的采集、描述、處理、保護、傳輸、交流、表示、管理、組織、儲存和補救而采用的系統(tǒng)和工具的規(guī)范、設(shè)計及其開發(fā)[1]。隨著計算機技術(shù)和通訊技術(shù)突飛猛進的發(fā)展，信息技術(shù)對社會活動各領(lǐng)域影響越來越大。在20世紀(jì)70年代已經(jīng)開始應(yīng)用計算機技術(shù)開展農(nóng)作物育種工作，如種質(zhì)資源管理等，并且在育種領(lǐng)域應(yīng)用得越來越廣泛和深入，如分子標(biāo)記、基因芯片、遙感監(jiān)測、紅外光譜測定、模型診斷、自動化考種機械設(shè)備普遍應(yīng)用于農(nóng)作物育種程序各環(huán)節(jié)，極大地推動了育種工作的進程。

在大數(shù)據(jù)時代，應(yīng)用文獻(xiàn)計量學(xué)方法進行海量信息的提取挖掘，已經(jīng)被越來越多的學(xué)者關(guān)注和采用。顏志輝等[2]對基于SCI數(shù)據(jù)庫2009～2013年全球關(guān)于作物轉(zhuǎn)基因育種領(lǐng)域的文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)量、被引頻次、地域分布和研究機構(gòu)分布進行了分析，揭示了轉(zhuǎn)基因研究的前3種作物及重點研究領(lǐng)域。許麗等[3]論述了2006～2015年國內(nèi)關(guān)于基因編輯育種技術(shù)的論文和專利發(fā)文量變化趨勢、地域分布、研究進展及各國監(jiān)管政策。王慧媛等[4]利用文獻(xiàn)計量學(xué)和可視化圖譜軟件，對2003～2013年國內(nèi)外關(guān)于作物分子設(shè)計育種專利和論文文獻(xiàn)從“分子設(shè)計育種”概念提出，領(lǐng)域發(fā)展的知識和技術(shù)演化，以及當(dāng)前的研究熱點與發(fā)展趨勢進行了全面分析。靳軍寶等[5]利用國際專利數(shù)據(jù)庫對生物育種專利技術(shù)進行了發(fā)展態(tài)勢分析，結(jié)果顯示，我國在生物育種領(lǐng)域?qū)＠暾埩颗琶?位，但專利總體質(zhì)量不高，排名前10位的專利權(quán)人中沒有中國企業(yè)。但是，截至目前，通過文獻(xiàn)計量學(xué)對信息技術(shù)應(yīng)用于作物育種發(fā)展態(tài)勢的相關(guān)研究尚未見報道。從國內(nèi)外發(fā)表文獻(xiàn)的視角，分析了信息技術(shù)在小麥抗病育種領(lǐng)域的發(fā)展概況和研究進展，旨為科研人員提供參考的同時，也為科研管理工作者確定發(fā)展學(xué)科方向提供情報依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)收集與研究方法

文獻(xiàn)資料來源于科學(xué)引文索引數(shù)據(jù)庫（SCI），檢索時間為2017年4月，檢索范圍為2000～2016年，檢索的主題詞為信息技術(shù)應(yīng)用于小麥作物抗病育種領(lǐng)域主要技術(shù)詞匯。結(jié)合SCI的學(xué)科分類，通過人工清洗與判讀等，終選出文獻(xiàn)數(shù)量2 580篇。由于關(guān)鍵詞是反映文章主旨和涉及領(lǐng)域最有效的標(biāo)志，運用TDA（Thomson Data Analyzer）軟件（湯森路透公司）對關(guān)鍵詞進行合并與歸類統(tǒng)計，探究信息技術(shù)在小麥抗病育種應(yīng)用領(lǐng)域研究的主要內(nèi)容；并從發(fā)文量、地域分布等方面對文獻(xiàn)進行計量分析與可視化研究。

2 結(jié)果與分析

2.1 文獻(xiàn)量變化趨勢分析

通過對2000～2016年SCI數(shù)據(jù)庫關(guān)于信息技術(shù)在小麥抗病育種領(lǐng)域應(yīng)用的相關(guān)文獻(xiàn)進行統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，2016年發(fā)文量是2000年的3.6倍，平均年增長率為8.74%，總體呈平穩(wěn)增長趨勢（圖1）。表明信息技術(shù)在小麥抗病育種領(lǐng)域應(yīng)用處于穩(wěn)步成長階段，有較大的發(fā)展空間。

圖1 2000耀2016年SCI數(shù)據(jù)庫關(guān)于信息技術(shù)在小麥抗病育種應(yīng)用的發(fā)文量Fig.1 The papers number of information technology applied to wheat disease resistance breeding research based on SCI database from 2000 to 2016

2.2 重點國家發(fā)文量

通過對2 580篇文獻(xiàn)進行國別統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，發(fā)文量＞200篇的國家分別為美國（694篇）、中國（599篇）、澳大利亞（302篇）和加拿大（208篇），其余國家發(fā)文量為100～200篇。對排名前3位國家的2000～2016年發(fā)文數(shù)量變化趨勢分析發(fā)現(xiàn)，2000～2012年美國的發(fā)文量一直保持最高，中國次之；2013～2016年中國的發(fā)文量躍居第1位，平均年增長為17.4%，增長速率最高（圖2）。表明近幾年信息技術(shù)應(yīng)用于小麥抗病育種領(lǐng)域仍然是研究的熱點，且中國在該領(lǐng)域的研究處于迅速發(fā)展時期。

圖2 2000耀2016年SIC數(shù)據(jù)庫有關(guān)信息技術(shù)在小麥抗病育種應(yīng)用領(lǐng)域研究排名前3位國家的發(fā)文量Fig.2 The papers number of the top three countries in information technology applied to wheat disease resistance breeding research based on SCI database from 2000 to 2016

2.3 主要研究機構(gòu)分析

信息技術(shù)應(yīng)用于小麥抗病育種領(lǐng)域發(fā)文量排名前20位的機構(gòu)共發(fā)表文獻(xiàn)1 878篇，其中，美國農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)研究局、國際玉米小麥改良中心、中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院、堪薩斯州立大學(xué)、加拿大農(nóng)業(yè)與農(nóng)業(yè)食品部和澳大利亞聯(lián)邦科學(xué)與工業(yè)研究組織植物工業(yè)部6個機構(gòu)的發(fā)文量＞100篇（表1）。這20個研究機構(gòu)中，美國有9個，發(fā)文量占到總數(shù)的46.2%；中國有5個，發(fā)文量占到總數(shù)的20.6%?？梢钥闯?，美國在信息技術(shù)應(yīng)用于小麥抗病育種領(lǐng)域占有絕對優(yōu)勢。

表1 2000耀2016年信息技術(shù)應(yīng)用于小麥抗病育種領(lǐng)域發(fā)文量排名前20位的研究機構(gòu)Table 1 The top 20 research institutions in the paper quantity in information technology applied to wheat disease resistance breeding research from 2000 to 2016

2.4 研究主題分析

2.4.1 基于SCI學(xué)科分類的分析 根據(jù)Web of Science類別對2 580篇關(guān)于信息技術(shù)在小麥抗病育種領(lǐng)域應(yīng)用的文獻(xiàn)進行分類，結(jié)果（圖3）顯示，前5位研究領(lǐng)域主要分布在Plant Science（植物科學(xué)）、Agronomy（農(nóng)學(xué)）、Genetics&Heredity（基因遺傳）、Horticulture（園藝）和Biochemistry&Molecular Biology（生物化學(xué)、分子生物學(xué)）領(lǐng)域，其中，Plant Science（植物科學(xué)）和Agronomy（農(nóng)學(xué)）的發(fā)文量均＞1 200篇，Genetics&Heredity（基因遺傳）、Horticulture（園藝）、Biochemistry&Molecular Biology（生物化學(xué)、分子生物學(xué)）和Food Science&Technology（食品科學(xué)與技術(shù)）的發(fā)文量在689～224篇之間；其他學(xué)科還涉及到Multidisciplinary Sciences（交叉學(xué)科）和En tomology（昆蟲學(xué)）等。

圖3 2000耀2016年信息技術(shù)在小麥抗病育種領(lǐng)域應(yīng)用的SCI學(xué)科分類Fig.3 The subject classification of information technology applied to wheat disease resistance breeding research from 2000 to 2016

2.4.2 基于關(guān)鍵詞的研究主題分析 通過TDA軟件對2 580篇關(guān)于信息技術(shù)在小麥抗病育種領(lǐng)域應(yīng)用文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞進行分析，結(jié)果（表2）顯示，研究方向主要集中分子標(biāo)記和遺傳標(biāo)記，病害，病菌毒素，抗病性，以及抗冷和耐熱生理5個方面。采用的研究技術(shù)主要包括各種軟件應(yīng)用、SNP芯片技術(shù)、SSR、AFLP、RAPD等分子標(biāo)記技術(shù)；分析方法主要包括模型分析和Meta-analysis分析等。其中，QTL（quantitative trait loci）詞頻最高。

表2 基于關(guān)鍵詞的研究主題分析Table 2 The analysis on the research topics based on key words

2.5 研究性論文文獻(xiàn)被引頻次分析

研究性論文的被引頻次能夠反映出該研究領(lǐng)域的技術(shù)熱點及技術(shù)演進情況。通過對2 580篇關(guān)于信息技術(shù)在小麥抗病育種領(lǐng)域應(yīng)用文獻(xiàn)的被引頻次進行統(tǒng)計分析，結(jié)果（表3）顯示，被引頻次排在前10位的文獻(xiàn)有4篇來自美國，加拿大、中國、以色列、澳大利亞、法國和墨西哥各1篇。Somers D J等[6]（加拿大）2004年在《Theoretical and Applied Genetics》 上發(fā)表的論文“A high-density microsatellite consensus map for bread wheat（Triticum aestivum L.）”被引頻次最高（1 040次），作者提出了應(yīng)用MapMaker V3.0和joinMapV3.0軟件對不同面包小麥雜交后代群體的特異位點GWM、GDM、CFA、CFD和BARC等開發(fā)了高密度微衛(wèi)星基因定位遺傳圖譜。O'Donnell K等[7]（美國） 2000年在 《Proceedings oftheNational Academy of Sciences of the United States of America》上發(fā)表的論文“Genegenealogiesrevealglobal phylogeographic struct ure and reproductive isolation among lineages of Fusarium graminearum，the fungus causing wheat scab”被引頻次居第2位，作者分析了鐮刀菌屬包含的7 120個核苷酸序列組合數(shù)據(jù)集的差異，通過基因重組揭示了自然界中7個譜系的菌種在自然界進化分支和地理變化及全球多樣性關(guān)系。Kashkush K等[8]（以色列）2002年在《Genetics》上發(fā)表的論文“Gene loss，silencing and activation in a newly synthesized wheat allotetraploid”被引頻次居第3位，主要介紹了小麥異源四倍體包括抗病基因的DNA序列在遠(yuǎn)緣雜交過程中引起基因沉默和激活的機理。Jia J（中國）等[9]2013年在《Nature》上發(fā)表的論文“Aegilops tauschii draft genome sequence reveals a gene repertoire for wheat adaptation”被引頻次居第4位，作者應(yīng)用生成的全面的六倍體小麥RNA-Seq數(shù)據(jù)鑒定了43 150個蛋白質(zhì)編碼基因，并對其中的30 697個基因定位到高密度基因圖譜染色體上。分析了面包小麥中抗病性基因家族、小麥品質(zhì)性狀基因家族以及生物脅迫耐受性基因家族的表達(dá)關(guān)系。Cavanagh C R等[10]（澳大利亞） 2013年在 《Proceedings ofthe National Academy of Sciences of the United States of America》上發(fā)表的論文“Genome-wide comparative diversity uncovers multiple targets ofselection for improvement in hexaploid wheat landraces and cultivars”被引頻次居第5位，作者介紹開發(fā)了1種高通量陣列，對全球范圍內(nèi)的2 994個份小麥品種基因相關(guān)單核苷酸多態(tài)性（SNP）進行了檢測，使用基于SNP的多樣性圖譜描述了作物改良對遺傳多樣性的基因組和地理模式的影響。

表3 小麥抗病育種單篇論文被引頻次排名前10位的論文Table 3 The top 10 cited papers of information technology applied to wheat disease resistance breeding research

3 結(jié)論與討論

通過對SCI數(shù)據(jù)庫2000～2016年關(guān)于信息技術(shù)應(yīng)用于小麥抗病育種領(lǐng)域的發(fā)文量進行分析，得出以下結(jié)論：

（1）2000～2016年該領(lǐng)域論文數(shù)量平均年增長率為8.74%，其中，2016年我國總發(fā)文量居第1位，平均年增長速率達(dá)17.4%，增長速率最高。前20位研究機構(gòu)中，我國有5個機構(gòu)，且僅中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院排名第3位，其他國內(nèi)機構(gòu)排名均在11～19位。

（2）通過對主題分析和高被引文獻(xiàn)分析，信息技術(shù)應(yīng)用于小麥抗病育種領(lǐng)域研究，采用的信息技術(shù)及分析方法主要為應(yīng)用軟件、SNP芯片技術(shù)及SSR、AFLP、RAPD等基因分析方法，進行小麥條銹病、白粉病、葉銹病和赤霉病等病害的QTL（quantitative trait loci）分析及基因型分析，包括基因定位、基因功能分析、遺傳圖譜分析等。

綜上所述，近年來信息技術(shù)在小麥抗病育種領(lǐng)域的研究活躍度較高。我國各機構(gòu)發(fā)文量較為分散，除中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院擁有較強優(yōu)勢外，其他機構(gòu)研究力量比較薄弱。應(yīng)重點支持應(yīng)用軟件技術(shù)、SNP芯片技術(shù)開展的小麥抗病高密度遺傳圖譜基因定位研究，以及功能基因調(diào)控機理挖掘的深度研究。

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