基于CiteSpace的植物遺傳轉化研究熱點與趨勢分析

中圖分類號Q943.2 文獻標識碼A 文章編號 1007-7731（2025）16-0076-06

DOI號 10.16377/j.cnki.issn1007-7731.2025.16.017

AbstractTo explore the research hotspotsand trends in plant genetic transformation，this studyanalyzed 413 relevantarticles fromtheCNKIdatabase from January1，1982，toOctober 21，2O24，using CiteSpace software.The analysis included visual representationsof publicationvolume，sources，research institutions，authors，and keywords. The results showed that the period from1982 to 1996 was an exploratory phase，with an average annual output of 1.6 articles;1996 to 2010 markedagrowth phase，withanaverageof15.7articles peryear;and 2010to 2024sawadecline， with an average of 12.2 articles annually.Journals with higher publication volumes included Molecular Plant Breeding， BiotechnologyBuletin，and Anhui Agricultural Sciences.The institutions with the most publications were theCollgeof Horticulture at Northwest Aamp;F University and the State Key Laboratory of Tree Genetics and Breding at Northeast ForestryUniversity，with8and6articles，respectively.Liu Caixia from NortheastForestry Universityhadthehighest number of publications，totaling 6articles.The network density of institutionalandauthor collaboration networks was 0.002 4 andO.Oo3 3，respectively，indicating aned forstronger communicationand cooperationamong institutions and researchers.Research hotspots primarilyfocusedon plant expression vectors，Agrobacterium，and plants.Keywords were clustered into two majorcategories： one labeled plants，including tomato，medicinal plants，corn，tobacco，potato，and Arabidopsis;and theotherlabeled biotechnologyencompassing plant expresionvectors，plant genetic transformation， tisue culture，andantibiotics.From l995to 2O06，burst keywords included gene gun and plants，among 6others;from 2006 to 020，burstkeywords included plant expresionvectorsand8others; in2021，theburst keyword planthormones emerged，which may representafuture research focus.This study providesareference forrelated research and practices inplant genetic transformation. Keywords plant genetic transformation; CiteSpace; bibliometrics; visual analysis

植物遺傳轉化技術是利用基因工程手段將外源基因導入植物基因組并獲得新性狀的完整植株。與將整條染色體轉移進行雜交的常規雜交技術相比，植物遺傳轉化技術將一小段特異性基因進行轉移，其具有更高的選擇性。目前，該技術已成為植物分子生物學和功能基因組學研究中不可或缺的技術，是探究基因功能和開展遺傳育種的重要手段[1-2]。植物遺傳轉化方法主要包括農桿菌介導法、聚乙二醇（PEG）介導法、脂質體介導法、基因槍法、花粉管通道法和超聲波法等[3-4]。植物遺傳轉化技術已廣泛應用于模式植物、農作物和園藝植物，以調控功能基因表達和獲得優良品種[5-6]

CiteSpace是一種文獻可視化分析軟件，通過數據可視化來呈現科學知識的結構、規律和分布情況，廣泛應用于多個領域的熱點、前沿和趨勢研究7]。Yardibi等8]、魏明月等和吳發亮等[利用CiteSpace軟件分別對動物育種價值、八角蓮和亞麻籽的研究熱點與趨勢進行分析。 Xu 等利用該軟件研究了AI在生物技術和應用微生物學中的應用。目前，有關植物遺傳轉化相關文獻的可視化分析較少。本研究利用CiteSpace軟件對該領域相關文獻進行可視化分析，分析植物遺傳轉化的研究熱點及其發展趨勢，為植物遺傳轉化相關研究提供參考。

1材料與方法

以中國知網為數據來源，以“植物遺傳轉化\"為主題檢索詞，“學術期刊”為檢索大類，檢索時間為1982年1月至2024年10月21日，經過手動刪除無關文獻以及軟件去重處理，最終獲得413篇有效文獻，采用Refworks格式導出。

1.1 數據來源

1.2實驗方法

利用CiteSpace軟件（6.4.R1版本）對文獻發表時間、作者、機構、關鍵詞情況進行信息采集和可視化分析。可視化時間節點選擇1982年1月至2024年12月，時間切片為1a，節點類型為機構、合作作者、關鍵詞，其余設置均為系統默認。可視化網絡圖譜節點代表研究機構、作者、關鍵詞元素，而節點間的連接線代表合作、共現關系。

2 結果與分析

2.1 發文量

發文數量能夠表現出該領域在一定時間內的發展趨勢。由圖1可知，植物遺傳轉化主題文章發文量隨年度變化總體分為三個階段：第一階段為探索期（1982—1996年），其間關于植物遺傳轉化研究的發文量較少，年均發文量1.6篇，研究正處于起步階段。第二階段為增長期（1996一2010年），該階段發文量呈快速增長趨勢，年均發文量15.7篇；在2009和2010年，發文量達到峰值，為29篇。第三階段為下降期（2010—2024），此階段發文量總體呈下降趨勢，但該階段發文數量仍多于探索期，年均發文量為12.2篇。

圖11982—2024年發文數量情況

2.2 發文期刊

對文獻發表期刊進行分析，發現該研究領域的成果在180多個期刊發表。統計發文量 ?6 篇的期刊，結果如表1所示。植物遺傳轉化相關研究文獻發表量前3的期刊分別是《分子植物育種》《生物技術通報》和《安徽農業科學》，篇數分別為28、18和17篇，占發文量總數的 6.78% .4.36% 和 4.12% 。

表1發表文獻數量6篇及以上的期刊

2.3 發文機構

2.3.1發文機構發文量 發文量 ?4 篇的機構如表2所示。發文量最多的機構是西北農林科技大學園藝學院（8篇），主要研究了闊葉弼猴桃GalDH基因[12]蘋果PGIP基因[13]辣椒ML基因[14]、白菜orf224基因[15和鮭魚降鈣素基因[1]等多個基因的遺傳轉化。其次為東北林業大學林木遺傳育種國家重點實驗室（6篇），構建了擬南芥 AP3^[17] 、CYCD2; 1^[18] 、AtP1_?^[19]，CYCD3;1^[20]，PAP1_?^[21] 基因的植物表達載體，并在煙草中進行遺傳轉化。吉林農業大學農學院、吉林省農業科學院、東北農業大學生命科學學院、福建農林大學園藝學院、浙江大學蔬菜研究所、中國科學院新疆理化技術研究所和中國農業科學院生物技術研究所發文量均為4篇。

表2發文量4篇及以上的機構

2.3.2發文機構合作關系 機構合作網絡圖譜如圖2所示，共有節點443個，連線223條，網絡密度為0.0024，總體密度較低，需加強機構間的合作。分析圖譜可知，以中國科學院新疆理化技術研究所為中心的機構合作網絡較為密切，該合作網絡包括中國科學院大學、新疆農業科學院經濟作物研究所、吉林農業大學生命科學學院等14個機構。以甘肅農業大學農學院、內蒙古師范大學生命科學與技術學院、吉林省農業科學院為核心的合作網絡中分別包括9、8、7家機構。

2.4 發文作者

2.4.1作者發文量 發文量 ?4 篇的作者如表3所示，共發表論文28篇，占總量的 6.78% 。其中東北林業大學劉彩霞發文數量最高，為6篇；其次是代麗娟和曲冠證，發文量均為5篇。

表3發文量4篇及以上的作者

2.4.2作者合作關系 作者合作網絡圖譜如圖3所示，共有節點660個，節點間連線718條，網絡密度為0.0033。主要存在11個作者合作網絡。以劉彩霞為核心的作者合作網絡主要研究方向為擬南芥基因表達載體的構建以及其在煙草中的遺傳轉化[17-21]。同時還有以王愛萍、季靜、宋廣樹、盧鋼、張軍、唐克軒等為核心的作者合作網絡，這些有合作關系的作者大多為同一機構。進一步說明需加強機構間的合作。

圖3作者合作網絡圖譜

2.5 關鍵詞

2.5.1關鍵詞熱點 通過關鍵詞分析可以快速了解該領域的研究內容和研究熱點。出現頻次 ^?9 的關鍵詞及其中介中心性如表4所示。排名前5的關鍵詞分別是遺傳轉化、植物表達載體、農桿菌、植物以及煙草。除去檢索詞植物和遺傳轉化，植物遺傳轉化的研究熱點是植物表達載體、農桿菌以及煙草。關鍵詞共現網絡圖譜如圖4所示，關鍵詞節點數量為508個，節點間連線1314條，網絡密度為0.0102，表明關鍵詞共現關系較強。

表4頻次9次及以上的關鍵詞

2.5.2關鍵詞聚類圖譜分析 關鍵詞聚類分析發現，共產生26個聚類，選取規模較大的前10名聚類得到關鍵詞聚類圖譜（圖5）和聚類信息（表5）。聚類系數（Q）和平均輪廓值（S）是評估聚類效果的2個核心指標[22]。本研究中， Q=0.557 6gt;0.3 ，表明聚類結果較顯著； S=0.894gt;0.7 ，表明聚類結果效率較高且有說服力。最大的聚類是#0番茄，節點數為99，平均輪廓值達0.933；最小的是#9擬南芥，節點數為27，平均輪廓值為0.902。

圖4關鍵詞共現網絡圖譜

結合圖5和表5數據，可將聚類結果分成兩大類：第一類包括#0番茄、#1藥用植物、#4玉米、#煙草、#6馬鈴薯和#9擬南芥，均以植物為聚類標簽，研究方向主要為遺傳轉化方法、載體構建、植物激素以及植物性狀；第二類包括#2植物表達載體、#3植物遺傳轉化、#7組織培養和#8抗生素，研究方向集中在生物技術方面，探究植物遺傳轉化表達載體以及材料的選擇。

圖5關鍵詞聚類圖譜

表5關鍵詞聚類信息

2.6 關鍵詞突現性

關鍵詞突現性圖譜主要呈現關鍵詞頻次的突減、突增情況，以反映一定時期內被研究人員特別關注的熱點[23]。突現性排名前15的關鍵詞如圖6所示。對突現詞進行分析，可將該領域研究過程分為3個階段，具體如下。

第一階段（1995—2006年），該階段存在6個突現詞，分別是基因槍、植物、ri質粒、轉化、藥用植物和表達載體，表明該階段研究人員主要圍繞遺傳轉化方法、載體及受體3個方面開展植物遺傳轉化研究。

第二階段（2006—2020年），該階段存在8個突現詞，且這些突現詞在圖上表現出了交替突現、不斷推進的特點，表明此時該研究領域的研究熱點層層遞進，主要圍繞遺傳轉化材料開展研究。此階段，突現強度最強的關鍵詞為植物表達載體，突現強度為6.03，表明該關鍵詞迅速突現，是2007—2011年的研究熱點。

第三階段（2021—2024年），關鍵詞植物激素在2021年突現。該階段部分學者研究不同激素種類和配比對遺傳轉化效率的影響，另有學者通過構建激素相關基因的表達載體進行遺傳轉化，分析轉基因植株的表型和生理變化，探討目的基因對植物激素水平和生長發育的影響。根據突現趨勢，該關鍵詞可能在未來持續突現，成為未來一段時間的研究熱點。

圖6關鍵詞突現性圖譜

3結論

本研究以1982年1月1日至2024年10月21日中國知網收錄的413篇植物遺傳轉化相關文獻為樣本，利用CiteSpace軟件對其文獻的發文量、發文期刊、發文機構及作者、關鍵詞等進行可視化分析，得出以下結論。

（1）1982—2024年，該研究領域的文獻發文量呈先上升后下降的趨勢，主要分為探索期（1982—1996年），增長期（1996—2010年）和下降期（2010—2024年）3個階段；2009和2010年發文量達峰值。發表量前3的期刊分別是《分子植物育種》《生物技術通報》和《安徽農業科學》。

（2）發文量 gt;4 篇的機構有9所，其中，西北農林科技大學園藝學院和東北林業大學林木遺傳育種國家重點實驗室發文量較多；作者中以劉彩霞發文量最多；發文機構與作者之間均需進一步加強合作交流。

（3）關鍵詞熱點分析表明，植物遺傳轉化研究熱點主要集中在植物表達載體、農桿菌和農作物。關鍵詞聚類結果顯示，以植物為聚類標簽時，該領域相關研究主要包含遺傳轉化方法、載體構建、植物激素和植物性狀4個方向；以遺傳轉化相關生物技術為標簽時，則重點探究遺傳轉化表達載體和材料的選擇。關鍵詞突現結果表明，1995—2006年，該領域的轉化方法中基因槍法使用較多，藥用植物的遺傳轉化研究較為熱門。2006—2020年，農桿菌介導法因其獨特優勢逐漸取代基因槍法，成為植物遺傳轉化中更為常用的方法；植物激素可能成為未來研究熱點。

綜上，本研究通過對植物遺傳轉化相關研究文獻進行可視化分析，展現了該領域的知識結構和發展路徑，為相關科研實踐提供參考。隨著植物遺傳轉化領域研究的持續深人與拓展，可以通過整合更先進的計量分析技術與智能化算法模型，實現對文獻數據的深度挖掘與精準解析，為植物遺傳轉化領域的科研決策提供參考。

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（責任編輯：胡立萍）