时间:2024-05-25
胡春芳,李 敏,马晓萍,闵文江,吕军海,冯改静,杨兰伟
(河北省农林科学院农业信息与经济研究所,河北 石家庄 050051)
国际标准化组织(ISO)关于信息技术的定义为:针对信息的采集、描述、处理、保护、传输、交流、表示、管理、组织、储存和补救而采用的系统和工具的规范、设计及其开发[1]。随着计算机技术和通讯技术突飞猛进的发展,信息技术对社会活动各领域影响越来越大。在20世纪70年代已经开始应用计算机技术开展农作物育种工作,如种质资源管理等,并且在育种领域应用得越来越广泛和深入,如分子标记、基因芯片、遥感监测、红外光谱测定、模型诊断、自动化考种机械设备普遍应用于农作物育种程序各环节,极大地推动了育种工作的进程。
在大数据时代,应用文献计量学方法进行海量信息的提取挖掘,已经被越来越多的学者关注和采用。颜志辉等[2]对基于SCI数据库2009~2013年全球关于作物转基因育种领域的文献发表数量、被引频次、地域分布和研究机构分布进行了分析,揭示了转基因研究的前3种作物及重点研究领域。许丽等[3]论述了2006~2015年国内关于基因编辑育种技术的论文和专利发文量变化趋势、地域分布、研究进展及各国监管政策。王慧媛等[4]利用文献计量学和可视化图谱软件,对2003~2013年国内外关于作物分子设计育种专利和论文文献从“分子设计育种”概念提出,领域发展的知识和技术演化,以及当前的研究热点与发展趋势进行了全面分析。靳军宝等[5]利用国际专利数据库对生物育种专利技术进行了发展态势分析,结果显示,我国在生物育种领域专利申请量排名第2位,但专利总体质量不高,排名前10位的专利权人中没有中国企业。但是,截至目前,通过文献计量学对信息技术应用于作物育种发展态势的相关研究尚未见报道。从国内外发表文献的视角,分析了信息技术在小麦抗病育种领域的发展概况和研究进展,旨为科研人员提供参考的同时,也为科研管理工作者确定发展学科方向提供情报依据。
文献资料来源于科学引文索引数据库(SCI),检索时间为2017年4月,检索范围为2000~2016年,检索的主题词为信息技术应用于小麦作物抗病育种领域主要技术词汇。结合SCI的学科分类,通过人工清洗与判读等,终选出文献数量2 580篇。由于关键词是反映文章主旨和涉及领域最有效的标志,运用TDA(Thomson Data Analyzer)软件(汤森路透公司)对关键词进行合并与归类统计,探究信息技术在小麦抗病育种应用领域研究的主要内容;并从发文量、地域分布等方面对文献进行计量分析与可视化研究。
通过对2000~2016年SCI数据库关于信息技术在小麦抗病育种领域应用的相关文献进行统计发现,2016年发文量是2000年的3.6倍,平均年增长率为8.74%,总体呈平稳增长趋势(图1)。表明信息技术在小麦抗病育种领域应用处于稳步成长阶段,有较大的发展空间。
图1 2000耀2016年SCI数据库关于信息技术在小麦抗病育种应用的发文量Fig.1 The papers number of information technology applied to wheat disease resistance breeding research based on SCI database from 2000 to 2016
通过对2 580篇文献进行国别统计发现,发文量>200篇的国家分别为美国(694篇)、中国(599篇)、澳大利亚(302篇)和加拿大(208篇),其余国家发文量为100~200篇。对排名前3位国家的2000~2016年发文数量变化趋势分析发现,2000~2012年美国的发文量一直保持最高,中国次之;2013~2016年中国的发文量跃居第1位,平均年增长为17.4%,增长速率最高(图2)。表明近几年信息技术应用于小麦抗病育种领域仍然是研究的热点,且中国在该领域的研究处于迅速发展时期。
图2 2000耀2016年SIC数据库有关信息技术在小麦抗病育种应用领域研究排名前3位国家的发文量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
信息技术应用于小麦抗病育种领域发文量排名前20位的机构共发表文献1 878篇,其中,美国农业部农业研究局、国际玉米小麦改良中心、中国农业科学院、堪萨斯州立大学、加拿大农业与农业食品部和澳大利亚联邦科学与工业研究组织植物工业部6个机构的发文量>100篇(表1)。这20个研究机构中,美国有9个,发文量占到总数的46.2%;中国有5个,发文量占到总数的20.6%。可以看出,美国在信息技术应用于小麦抗病育种领域占有绝对优势。
表1 2000耀2016年信息技术应用于小麦抗病育种领域发文量排名前20位的研究机构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
2.4.1 基于SCI学科分类的分析 根据Web of Science类别对2 580篇关于信息技术在小麦抗病育种领域应用的文献进行分类,结果(图3)显示,前5位研究领域主要分布在Plant Science(植物科学)、Agronomy(农学)、Genetics&Heredity(基因遗传)、Horticulture(园艺)和Biochemistry&Molecular Biology(生物化学、分子生物学)领域,其中,Plant Science(植物科学)和Agronomy(农学)的发文量均>1 200篇,Genetics&Heredity(基因遗传)、Horticulture(园艺)、Biochemistry&Molecular Biology(生物化学、分子生物学)和Food Science&Technology(食品科学与技术)的发文量在689~224篇之间;其他学科还涉及到Multidisciplinary Sciences(交叉学科)和En tomology(昆虫学)等。
图3 2000耀2016年信息技术在小麦抗病育种领域应用的SCI学科分类Fig.3 The subject classification of information technology applied to wheat disease resistance breeding research from 2000 to 2016
2.4.2 基于关键词的研究主题分析 通过TDA软件对2 580篇关于信息技术在小麦抗病育种领域应用文献的关键词进行分析,结果(表2)显示,研究方向主要集中分子标记和遗传标记,病害,病菌毒素,抗病性,以及抗冷和耐热生理5个方面。采用的研究技术主要包括各种软件应用、SNP芯片技术、SSR、AFLP、RAPD等分子标记技术;分析方法主要包括模型分析和Meta-analysis分析等。其中,QTL(quantitative trait loci)词频最高。
表2 基于关键词的研究主题分析Table 2 The analysis on the research topics based on key words
研究性论文的被引频次能够反映出该研究领域的技术热点及技术演进情况。通过对2 580篇关于信息技术在小麦抗病育种领域应用文献的被引频次进行统计分析,结果(表3)显示,被引频次排在前10位的文献有4篇来自美国,加拿大、中国、以色列、澳大利亚、法国和墨西哥各1篇。Somers D J等[6](加拿大)2004年在《Theoretical and Applied Genetics》 上发表的论文“A high-density microsatellite consensus map for bread wheat(Triticum aestivum L.)”被引频次最高(1 040次),作者提出了应用MapMaker V3.0和joinMapV3.0软件对不同面包小麦杂交后代群体的特异位点GWM、GDM、CFA、CFD和BARC等开发了高密度微卫星基因定位遗传图谱。O'Donnell K等[7](美国) 2000年在 《Proceedings oftheNational Academy of Sciences of the United States of America》上发表的论文“Genegenealogiesrevealglobal phylogeographic struct ure and reproductive isolation among lineages of Fusarium graminearum,the fungus causing wheat scab”被引频次居第2位,作者分析了镰刀菌属包含的7 120个核苷酸序列组合数据集的差异,通过基因重组揭示了自然界中7个谱系的菌种在自然界进化分支和地理变化及全球多样性关系。Kashkush K等[8](以色列)2002年在《Genetics》上发表的论文“Gene loss,silencing and activation in a newly synthesized wheat allotetraploid”被引频次居第3位,主要介绍了小麦异源四倍体包括抗病基因的DNA序列在远缘杂交过程中引起基因沉默和激活的机理。Jia J(中国)等[9]2013年在《Nature》上发表的论文“Aegilops tauschii draft genome sequence reveals a gene repertoire for wheat adaptation”被引频次居第4位,作者应用生成的全面的六倍体小麦RNA-Seq数据鉴定了43 150个蛋白质编码基因,并对其中的30 697个基因定位到高密度基因图谱染色体上。分析了面包小麦中抗病性基因家族、小麦品质性状基因家族以及生物胁迫耐受性基因家族的表达关系。Cavanagh C R等[10](澳大利亚) 2013年在 《Proceedings ofthe National Academy of Sciences of the United States of America》上发表的论文“Genome-wide comparative diversity uncovers multiple targets ofselection for improvement in hexaploid wheat landraces and cultivars”被引频次居第5位,作者介绍开发了1种高通量阵列,对全球范围内的2 994个份小麦品种基因相关单核苷酸多态性(SNP)进行了检测,使用基于SNP的多样性图谱描述了作物改良对遗传多样性的基因组和地理模式的影响。
表3 小麦抗病育种单篇论文被引频次排名前10位的论文Table 3 The top 10 cited papers of information technology applied to wheat disease resistance breeding research
通过对SCI数据库2000~2016年关于信息技术应用于小麦抗病育种领域的发文量进行分析,得出以下结论:
(1)2000~2016年该领域论文数量平均年增长率为8.74%,其中,2016年我国总发文量居第1位,平均年增长速率达17.4%,增长速率最高。前20位研究机构中,我国有5个机构,且仅中国农业科学院排名第3位,其他国内机构排名均在11~19位。
(2)通过对主题分析和高被引文献分析,信息技术应用于小麦抗病育种领域研究,采用的信息技术及分析方法主要为应用软件、SNP芯片技术及SSR、AFLP、RAPD等基因分析方法,进行小麦条锈病、白粉病、叶锈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、遗传图谱分析等。
综上所述,近年来信息技术在小麦抗病育种领域的研究活跃度较高。我国各机构发文量较为分散,除中国农业科学院拥有较强优势外,其他机构研究力量比较薄弱。应重点支持应用软件技术、SNP芯片技术开展的小麦抗病高密度遗传图谱基因定位研究,以及功能基因调控机理挖掘的深度研究。
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[2]颜志辉,郑怀国,赵静娟,串丽敏,张晓静,谭翠萍,孙素芬.基于SCI论文的作物转基因育种领域发展态势分析[J].中国农业科技导报,2016,18(2):208-215.
[3]许 丽,王 玥,李祯祺,苏 燕.基因组编辑育种技术及国内外发展态势分析[J].农业生物技术,2016,(4):46-51.
[4]王慧媛,阮梅花,王 方,刘 晓.作物分子设计育种的发展态势分析[J].农业生物技术,2013,(6):42-50.
[5]靳军宝,高 峰,古志文,郑玉荣,田晓阳.基于DII的生物育种专利技术国际态势分析[J].中国农业科技导报,2015,17(4):176-180.
[6] Somers D J,Lsaac P,Edwards K.A high-density microsatellite consensus map for bread wheat(Triticum aestivum L.)[J].Theoretical and Applied Genetics,2004, 109 (6):1105-1114.
[7] O'Donnell K,Kistler H C,Tacke B K,Casper H H.Gene genealogies reveal global phylogeographic structure and reproductive isolation among lineagesofFusarium graminearum, the fungus causing wheat scab[J].Proceedings of the National Academy of Sciences of the U-nited States of America,2000,97 (14):7905-7910.
[8] Kashkush K,Feldman M,Levy A A.Gene loss,silencing and activation in a newly synthesized wheat allotetraploid [J].Genetics,2002,160 (4):1651-1659.
[9] Jia J Z,Zhao S C,Kong X Y,Li Y R,Zhao G Y,He W M,Appels R,Pfeifer M,Tao Y,Zhang X Y.Aegilops tauschii draft genome sequence reveals a gene repertoire for wheat adaptation[J].Nature,2013,496(7443):91-95.
[10] Cavanagh C R,Chao S M,Wang S C.Genome-wide comparative diversity uncovers multiple targets of selection for improvement in hexaploid wheat landraces and cultivars[J].Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America,2013,110(20):8057-8062.
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