基于CiteSpace 的SCoT分子標記技術研究熱點和前沿分析

龐敏霞 姚國祥 戚勇 謝雄杰

摘要? 采用文獻計量學可視化分析的方法分析SCoT分子標記技術研究進程與現狀，揭示研究熱點及演化過程。檢索中國知網（CNKI）和Web of Science （WOS）核心合集數據庫中2000—2022年相關文獻，通過Citespace 6.2.R2 軟件分析文獻作者、機構、關鍵詞、引文情況。結果表明，CNKI檢索出297篇文獻，WOS檢索出319篇文獻，SCoT分子標記技術研究發文量呈逐年增加趨勢。中文文獻大都呈散點狀，沒有形成復雜的網絡合作關系，發文量以廣西大學何新華教授居多，其次是陜西理工大學的張羽教授。英文文獻發文量以Islamic Azad University的Etminan Alireza教授居多，但沒有形成復雜的網絡合作關系；而來自四川農業大學的張宇（Zhang Yu）教授與其他團隊交流緊密，形成較大的研究團隊和合作網絡。高頻關鍵詞有種質資源、親緣關系、體系優化、genetic diversity（遺傳多樣性）、scot （start codon targeted）（靶向起始密碼子）、polymorphism（多態性）等，近年頻率突現關鍵詞為指紋圖譜、獼猴桃、葛根、variability（可變性）、gene flow（基因流）、genotype（基因型）、traits（特性）等。英文分析高被引文章大都為遺傳多樣性分析文獻，引文關鍵詞為callus（愈傷組織）、spectral fingerprinting（光譜指紋）。綜上所述，中文和英文文獻對SCoT分子標記技術研究的關鍵詞相似，前沿熱點稍有不同，作者機構間應繼續加強合作，促進同專業的學術交流，共同推動SCoT分子標記技術的應用發展。

關鍵詞? SCoT分子標記技術；CiteSpace；研究熱點；前沿分析；可視化分析

中圖分類號? S-058? 文獻標識碼? A? 文章編號? 0517-6611（2024）09-0212-08

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2024.09.046

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

Research Hotspots and Frontier Trends Analysis of SCoT Molecular Marker Technology Based on CiteSpace

PANG Min-xia1，2，YAO Guo-xiang1，QI Yong1 et al

（1.Zhejiang Yunzhitang Biotechnology Co.，Ltd.-Zhejiang Jianjiuhe Pharmaceutical Group Co.，Ltd.，Yuyao，Zhejiang 315402;2.College of Environmental & Resource Sciences of Zhejiang University，Hangzhou，Zhejiang 310012）

Abstract? We analyzed the progress and status of research on SCoT Molecular Marker Technology by the method of literature metrology visualization，and the research hotspots and evolution process was revealed.Relevant literatures from 2000 to 2022 were retrieved from CNKI and Web of Science.The authors，research institutions，keywords and citations of literatures in this field were analyzed by using CiteSpace 6.2.R2. The results showed that 297 literatures were retrieved from CNKI，and 319 literatures retrieved from WOS.The number of publications on SCoT molecular marker technology was increasing year by year.The Chinese literature was mostly in scattered form without forming a complex network of cooperative relationships.The number of publications was mostly led by Prof. He Xinhua from Guangxi University，followed by Prof. Zhang Yu from Shaanxi University of Technology.The number of publications in English literature was mostly led by Prof.Etminan Alireza from Islamic Azad University，but without forming a complex network of cooperative relationships.On the other hand，Prof. Zhang Yu from Sichuan Agricultural University had close communication with other teams，forming a larger research team and cooperation network.High-frequency keywords included germplasm resources，genetic relationship，system optimization，genetic diversity，SCoT，polymorphism，etc.In recent years，keywords with sudden change in frequency included fingerprint map，kiwifruit，kudzu root，variability，gene flow，genotype，and traits，etc.The highly cited articles in English were mostly genetic diversity analysis literature，with citation keywords such as callus and spectral fingerprinting.In summary，the keywords of Chinese and English literature on SCoT molecular marker technology research were similar，with slight differences in the frontier hotspots.Collaborations among institutions and authors should be strengthened to promote academic communication in the same field and jointly promote the application and development of SCoT molecular marker technology.

Key words? SCoT Molecular Marker Technology;CiteSpace;Research hotspots;Frontier trends;Visualization analysis

基金項目

國家重點研發計劃項目（2017YFC1702203）；寧波市自然科學基金項目（202003N4301）。

作者簡介? 龐敏霞（1989—），女，浙江天臺人，副研究員，博士，從事中藥藥理與新產品開發研究、農業資源與環境研究。*通信作者，高級經濟師，碩士，從事鐵皮石斛產業化研究。

收稿日期? 2023-06-02

隨著分子生物學技術的發展，DNA分子標記的種類逐漸豐富，除傳統的RAPD、AFLP、SSR、ISSR分子標記外，近年來新發展的SCoT（Start Codon Targeted Polymorphism，目標起始密碼子多態性標記）分子標記是一種依據植物基因中ATG翻譯起始位點側翼序列的保守性，設計單引物并對基因組進行擴增的新型目的基因靶向標記［1-2］，被認為是一種很有前途的靶向植物基因起始密碼子的標記。目前SCoT分子標記方面的中英文研究較多，但相關文獻計量學可視化分析尚鮮見報道。

CiteSpace（Citation Space，引文空間）軟件是一款著眼于分析科學文獻中蘊含的潛在知識，并在科學計量學、數據和信息可視化背景下逐漸發展起來的多元、分時、動態的引文可視化分析軟件［3］。該軟件包含合作圖譜、共現圖譜、共引圖譜和突現詞探測等多種功能圖譜，可用于識別科學文獻趨勢，進行研究熱點分析和預測未來研究趨勢，并且從能繪制精美、色彩鮮明、富有美感圖片等優勢在文獻劑量學中被廣泛應用［4-5］。鑒于此，筆者采用文獻計量學可視化分析的方法對近年來發表的SCoT分子標記相關中英文文獻進行分析，以更直觀的方式方便大家了解SCoT分子標記的研究進程與現狀，揭示研究熱點及演化過程，為學者更好地應用SCoT分子標記提供依據和思路。

1? 資料與方法

1.1? 數據來源

檢索中國知網（CNKI）和 Web of Science核心合集TM（以下簡稱WOS）數據庫，檢索時間設定為 2000年1月1日—2022年12月31日。CNKI 上采用專業檢索方式，以檢索式“SU%=（（SCoT） OR （SCoT分子標記） ）AND（（種質資源） OR （親緣關系） OR （遺傳多樣性））”為檢索主題，共檢索到文獻 659篇，對檢索結果進行篩選，去除與主題無關的、會議等類型后得到297篇；WOS 上采用高級檢索方式多次檢索對比，以檢索式“（（（（（TS=（SCoT）） OR TS=（SCoT Molecular Marker）） OR TS=（SCoT Molecular Marker Technology）OR TS=（start codon targeted）） ）AND （（（TS=（germplasm resource）） OR TS=（genetic relationship）） OR TS=（the genetic diversity）））NOT （TS=（scots pine））”為檢索主題，共檢索到文獻325篇，精選論文、綜述、English后319篇，最終納入文獻616篇。

1.2? 數據處理

將CNKI 上的檢索結果導出為 Refworks 格式，并用 CiteSpace 的“Data-CNKI”功能轉換為可分析格式；將WOS 上的檢索結果以純文本格式導出包括作者、標題、摘要、關鍵詞、類別和來源出版物等全記錄及引用的參考文獻在內的數據信息。應用Citespace 6.2.R2 軟件，繪制對應的知識圖譜。

1.3? 統計分析

應用 Microsoft Excel 2010 統計相關文獻數據信息，包括發表時間、作者、研究機構、關鍵詞、文獻類型等。用 CiteSpace 6.2.R2軟件進行關鍵詞共現分析，機構、作者合作網絡可視化分析；通過突現檢測識別前沿領域，通過構建文獻網絡定位關鍵文獻，通過時間線視圖描述關鍵詞的發展進程和趨勢。參數設置：時間分區為2000年1月至2022年12月，時間切片為1年，節點類型選擇“作者”和“機構”，選擇標準設置為g-index（k=25）；節點類型選擇“關鍵詞”，選擇標準設置為TopN=50（中文）、30（英文），修剪方式選擇Pathfinder中“Pruning sliced networks”和“Pruning the merged network”；控制面板中選擇Burstness，將γ設置為0.4（中文）、0.7（英文），其他默認值不做修改。在CiteSpace生成的科學知識圖譜中，節點字體越大說明該作者的發文量越多；具有較高頻數和中心性的關鍵詞代表著該領域的研究熱點；Q值（模塊值）>0.3表示結構顯著；S值（輪廓值）>0.5表示聚類合理，S值>0.7表示聚類結果可信度高；Strength表示突現強度，強度越高越能反映該領域的研究前沿和發展趨勢［6］。

2? 結果與分析

2.1? 年度發文趨勢

對納入的616篇SCoT相關文獻按照發表年份進行統計，中文文獻從2009年開始才有應用SCoT技術進行種質資源、親緣關系或遺傳多樣性相關研究文獻的報道，在2013和2018年達到高峰，分別發表36、41篇相關文獻；在2019年以后呈下降趨勢（圖1）。英文文獻也是在2009年才開始有文獻報道，發文量總體呈逐年上升趨勢，在2022年達到高峰，發表68篇相關文獻，這說明利用SCoT分子標記技術的應用逐漸深入，研究水平也逐漸提高。

2.2? 作者合作網絡

對涉及867位中文文獻作者和1 276位英文文獻作者進行統計。作者合作網絡局部圖（圖2）是根據發文量和合作關系繪制的，節點大小代表了發文量的多少，不同節點的大小代表作者的發文頻次存在差異，圖中的節點越大，代表作者的發文頻次越高；顏色為時間年輪，顏色越鮮艷說明近年發文越活躍；連線代表作者間合作關系，連線越粗表示作者合作次數越多。中文主要研究學者有何新華（7）、張羽（6）、陳虎（6）、嚴華兵（6），括號內數值代表頻數；何新華團隊自2009年就開始應用SCoT分析技術開展研究，在中文文獻中是最早的，引用該技術后對龍眼 SCoT-PCR 反應體系進行優化［7］；何教授在中英文期刊均發表高水平論文，利用SCoT和ISSR標記研究芒果品種的遺傳多樣性［8］等。英文主要學者有Etminan Alireza（10）、Zhang Yu（6）、Sheidai Masoud（6）。其中，來自四川農業大學的張宇（Zhang Yu）教授與其他團隊交流緊密，形成較大的研究團隊和合作網絡。作者頻數結果見表1。

2.3? 機構合作網絡

中文研究機構主要有廣西大學（20）、廣西作物遺傳改良生物技術重點開放實驗室（15）、廣西大學

農學院（8）、廣州中醫藥大學（8）。從機構屬性看，大部分研

究機構屬于綜合類系統；從時間年輪看，大部分機構發文量

近10年增長明顯，其中以廣西大學系統最為顯著，其次是廣西作物遺傳改良生物技術重點開放實驗室系統。根據節點離散程度可知，研究機構以高校為主，當地研究所/院與高校合作密切，不同系統獨立研究明顯（圖3a）。英文研究機構主要有Islamic Azad University（38）、Egyptian Knowledge Bank （EKB）（38）、Indian Council of Agricultural Research （ICAR）（20）、Agricultural Research Center - Egypt（14）、Cairo University（13）、Shahid Beheshti University（11）（圖3b）。Islamic Azad University（伊斯蘭阿扎德大學）是世界上規模較大的大學之一，根據荷蘭萊頓（Leiden）大學發布的CWTS大學排名，伊斯蘭阿扎德大學在伊朗排名第1，Etminan Alireza教授就是來自這所大學。機構頻數表結果見表2。

2.4? 關鍵詞共現網絡

文獻的關鍵詞反映了一篇文章的核心內容，對文章的關鍵詞進行分析，往往被用來探尋和確定一個研究領域的熱點問題。將同義詞、近義詞、縮寫詞、大小寫字母等合并。中文文獻關鍵詞共現圖譜網絡共有382個節點，517條邊，密度為0.007 1（圖4a）。其中，頻數位于前5的關鍵詞是“分子標記”“種質資源”“親緣關系”“體系優化”和“正交設計”，主要涉及關于SCoT分子標記方法的應用及其研究對象；英文文獻關鍵詞共現圖譜網絡共有460個節點，1 771條邊，密度為0.016 8（圖4b）。其中，頻數位于前5的關鍵詞是“genetic diversity”（遺傳多樣性）、“scot （start codon targeted）”（靶向起始密碼子）、“polymorphism”（多態性）、“markers”（標記）和“diversity”（差異性），主要涉及關于SCoT分子標記方法的應用及與其他研究方法的比較。關鍵詞頻數結果見表3。

2.5? 關鍵詞聚類分析

對關鍵詞進行聚類形成熱點研究領域，聚類數字越小，所包含的關鍵詞越多，每個聚類都是多個緊密相關的詞組成；聚類內部節點之間的連線表示共現關系，連線越多，表明該領域的關鍵詞之間共現程度越高；聚類跨聚類的連線較多，表明這些研究方向間的共被引程度高。中文文獻關鍵詞網絡節點共有382個，連線527條，Q值為0.880 5，S值為0.961 6，共形成#0親緣關系、#1指紋圖譜、#2聚類分析、#3分子標記、#4種質資源、#5大豆等14個大聚類群組（圖5a），#1與#3、#5與#8差異表達、#7表型性狀與#11優化聚類圖譜內的連線大多數是在聚類內部的，但仍存在一些跨聚類的連線，這些研究方向間的共被引程度較高。其中#4種質資源、#6遺傳圖譜、#10遺傳結構、#12龍眼4個聚類幾乎沒有跨聚類的共現，因此可以從種質資源、遺傳圖譜、遺傳結構方面作為研究的切入點。英文文獻關鍵詞網絡節點共有450個，連線1 741條，Q值為0.815 7，S值為0.930 5，共形成#0 molecular marker（分子標記）、#1 elymus sibiricus（老芒麥）、#2 pcoa（principal coordinate analysis，主坐標分析）、#3 cbdp（CAAT box-derived polymorphism，CAAT盒多態性標記）、#4 molecular polymorphism（分子多態性）、#5 solanum nigrum（龍葵）等14個大聚類群組（圖5b），#0與#1#2#4、#3與#8、#6與#10聚類圖譜內的連線大多數是在聚類內部的，但仍存在一些跨聚類的連線，這些研究方向間的共被引程度較高。其中#5、#7遺傳保真度、#9非生物脅迫、#11甜菊糖苷、#16超氧化物歧化酶這5個聚類幾乎沒有跨聚類的共現，因此可以從遺傳保真度、非生物脅迫、超氧化物歧化酶方面作為研究的切入點。文獻關鍵詞聚類信息結果見表4、5。

2.6? 關鍵詞突現分析（前沿內容）

突現詞分析可以篩選某個時間段頻數突然增加的關鍵詞，表明相關領域的新趨勢或者轉折點，用以指導未來研究方向。由圖6可知，中文文獻中突現強度排名前3的突現詞是“甘蔗”“聚類分析”和“鐵皮石斛”，近幾年研究前沿突現詞是“指紋圖譜”“獼猴桃”和“葛根”。英文文獻中突現強度排名前3的突現詞是“variability”（可變性）、“cluster analysis”（聚類分析）和“sequences”（排列順序），近幾年研究前沿突現詞是“variability”（可變性）、“gene flow”（基因流）、“genotype”（基因型）、“traits”（特性）。

2.7? 文獻共被引

文獻共被引指2篇（或多篇論文）同時被后來1篇或多篇論文所引證，則稱這2篇文獻構成共被引關系，引用越多，強度越大，越能說明文獻在該領域的指導地位。共被引用頻次前12位的文獻主要來源MOL BIOL REP、BIOTECHNOL BIOTEC EQ等影響力中等的期刊，引用最高的作者為Etminan A，其次為Guo DL，中國作者在國際雜志上發表高影響力的文章占比也逐年增加，這些文獻最顯著的特征是SCoT分子標記在遺傳多樣性分析中的應用研究，并且出版時間新（最晚的是2016年），說明SCoT分子標記應用不斷更新，技術不斷成熟。對共被引文獻進行關鍵詞的時間線分析，得到12個聚類。聚類#0 polygonati rhizoma（何首烏）、#3 mangifera indica L.（芒果）、#5 durum wheat（硬粒小麥）、#7 orchardgrass（鴨茅）涉及SCoT分子標記應用的研究對象，其中#2 callus（愈傷組織）、#14 spectral fingerprinting（光譜指紋）為近幾年興起的引用熱點詞聚類，預示著SCoT分子標記在愈傷組織及光譜指紋等領域的研究是前沿熱點。

3? 討論

3.1? 發文特征

研究采用可視化分析方法，以2000—2022年CNKI和WOS數據庫中有關SCoT分子標記技術的616篇核心文獻為研究對象，通過年度發文趨勢、作者合作及機構合作網絡、關鍵詞共現網絡、關鍵詞聚類與突現分析及文獻共被引分析，繪制出SCoT分子標記技術應用的研究主題與網絡圖。

結果發現，2000—2022年間，從2009年開始才有了關于SCoT分子標記技術研究文獻的報道，這與其誕生的時期吻合，并且該技術一經開發便有學者開展應用研究，涉及種質資源、親緣關系或遺傳多樣性相關研究。中文文獻在2013和2018年達到高峰，分別發表36、41篇相關文獻；在2019年以后呈下降趨勢；英文文獻發文量總體呈逐年上升趨勢，在2022年達到高峰，發表68篇相關文獻。這說明利用SCoT分子標記技術的應用逐漸深入，研究水平也逐漸提高。作者合作網絡圖與機構合作網絡圖很好地反映了中英文文獻的特點，中文文獻大都呈散點狀，沒有形成復雜的網絡合作關系，發文量以廣西大學何新華教授居多，其次是陜西理工大學的

張羽教授。張羽教授主要從事植物分子標記的構建及應用研究，在水稻、油菜、小麥、茶葉及魔芋等植物的分子遺傳研究方面有豐富的科研經驗，在《HEREDITAS》《中國水稻

科學》《遺傳》《西北農林科技大學學報（自然科學版）》《湖南農業大學學報（自然科學版）》《植物遺傳資源學報》《分子植物育種》等學術期刊發表論文50余篇，并且與其他團隊交流緊密，形成較大的研究團隊和合作網絡。英文文獻發文量以Islamic Azad University的Etminan Alireza教授居多，但沒有形成復雜的網絡合作關系；而來自四川農業大學的張宇（Zhang Yu）教授與其他團隊交流緊密，形成較大的研究團隊和合作網絡。

3.2? 演化進程

中、英文文獻的關鍵詞分析顯示SCoT分子標記的不同演化進程，中文文獻主要側重于種質資源、親緣關系、體系優化等方面的研究，并主要針對藥用植物、水果、豆類進行探索。英文文獻主要側重于遺傳多樣性、多態性、差異性等方面的研究，并主要針對谷物、作物進行探索，少有針對藥用植物探索，大多為中國學者。關鍵詞聚類分析顯示可以從種質資源、遺傳圖譜、遺傳結構、遺傳保真度、非生物脅迫、超氧化物歧化酶等方面作為研究的切入點。關鍵詞突現分析顯示，SCoT分子標記的發展歷程，并進一步預測研究的熱點方向：聚類分析、指紋圖譜、可變性、基因流、基因型、特性等。文獻共被引顯示，SCoT分子標記在愈傷組織及光譜指紋等領域的研究是前沿熱點。

現代研究表明，RAPD、ISSR、SSR和SCoT等基于DNA的分子標記已被用于組織培養植物的遺傳保真度分析［9-11］。在過去的10年中，SCoT標記被單獨或與其他傳統分子標記，如RAPD和ISSR一起用于檢測許多植物物種的組培植物的體細胞無性系變異和評估遺傳同質性。大多數涉及腋芽增殖的微繁殖方法在組織培養的植物中顯示出100%的單態性［12］，而通過愈傷組織再生的植物在體外繁殖的植物中表現出多態性［13］?？梢?，通過愈傷組織或原生質體等未分化細胞進行植株再生對無性系繁殖是不可靠的，與體細胞無性系變異相比更敏感［9，14］。而在少數情況下，SCoT標記也能夠檢測腋芽增殖直接再生植株的低水平多態性。這可能是由于培養細胞或組織中預先存在的遺傳變異或影響體外再生的不同因素引起的變異［15］。

3.3? 小結? 該研究基于文獻計量學可視化分析方法，對近幾年來SCoT分子標記研究的現狀、熱點和發展趨勢等進行簡要分析，研究提示SCoT分子標記在愈傷組織及光譜指紋等領域的研究是前沿熱點；自2009年被發現以來，SCoT分子標記因具有簡單、高效、經濟、不需要事先獲得基因組序列信息、能定位基因或特定性狀等優點，在遺傳和基因組研究以及不同植物類群的作物改良計劃中具有優勢；并且其在基因組信息有限、研究較少的非模式植物中也具有很高的應用價值。SCoT分子標記已廣泛應用于組織培養植物的遺傳多樣性分析、遺傳和系統發育關系、種/品種鑒定、連鎖圖譜構建、關聯圖譜分析、差異基因表達、遺傳保真度等遺傳和基因組學研究中。

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