基于CiteSpace 的SCoT分子标记技术研究热点和前沿分析

摘要  采用文献计量学可视化分析的方法分析SCoT分子标记技术研究进程与现状，揭示研究热点及演化过程。检索中国知网（CNKI）和Web of Science （WOS）核心合集数据库中2000—2022年相关文献，通过Citespace 6.2.R2 软件分析文献作者、机构、关键词、引文情况。结果表明，CNKI检索出297篇文献，WOS检索出319篇文献，SCoT分子标记技术研究发文量呈逐年增加趋势。中文文献大都呈散点状，没有形成复杂的网络合作关系，发文量以广西大学何新华教授居多，其次是陕西理工大学的张羽教授。英文文献发文量以Islamic Azad University的Etminan Alireza教授居多，但没有形成复杂的网络合作关系；而来自四川农业大学的张宇（Zhang Yu）教授与其他团队交流紧密，形成较大的研究团队和合作网络。高频关键词有种质资源、亲缘关系、体系优化、genetic diversity（遗传多样性）、scot （start codon targeted）（靶向起始密码子）、polymorphism（多态性）等，近年频率突现关键词为指纹图谱、猕猴桃、葛根、variability（可变性）、gene flow（基因流）、genotype（基因型）、traits（特性）等。英文分析高被引文章大都为遗传多样性分析文献，引文关键词为callus（愈伤组织）、spectral fingerprinting（光谱指纹）。综上所述，中文和英文文献对SCoT分子标记技术研究的关键词相似，前沿热点稍有不同，作者机构间应继续加强合作，促进同专业的学术交流，共同推动SCoT分子标记技术的应用发展。

关键词  SCoT分子标记技术；CiteSpace；研究热点；前沿分析；可视化分析

中图分类号  S-058  文献标识码  A  文章编号  0517-6611（2024）09-0212-08

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2024.09.046

开放科学（资源服务）标识码（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

基金项目

国家重点研发计划项目（2017YFC1702203）；宁波市自然科学基金项目（202003N4301）。

作者简介  庞敏霞（1989—），女，浙江天台人，副研究员，博士，从事中药药理与新产品开发研究、农业资源与环境研究。*通信作者，高级经济师，硕士，从事铁皮石斛产业化研究。

收稿日期  2023-06-02

随着分子生物学技术的发展，DNA分子标记的种类逐渐丰富，除传统的RAPD、AFLP、SSR、ISSR分子标记外，近年来新发展的SCoT（Start Codon Targeted Polymorphism，目标起始密码子多态性标记）分子标记是一种依据植物基因中ATG翻译起始位点侧翼序列的保守性，设计单引物并对基因组进行扩增的新型目的基因靶向标记［1-2］，被认为是一种很有前途的靶向植物基因起始密码子的标记。目前SCoT分子标记方面的中英文研究较多，但相关文献计量学可视化分析尚鲜见报道。

CiteSpace（Citation Space，引文空间）软件是一款着眼于分析科学文献中蕴含的潜在知识，并在科学计量学、数据和信息可视化背景下逐渐发展起来的多元、分时、动态的引文可视化分析软件［3］。该软件包含合作图谱、共现图谱、共引图谱和突现词探测等多种功能图谱，可用于识别科学文献趋势，进行研究热点分析和预测未来研究趋势，并且从能绘制精美、色彩鲜明、富有美感图片等优势在文献剂量学中被广泛应用［4-5］。鉴于此，笔者采用文献计量学可视化分析的方法对近年来发表的SCoT分子标记相关中英文文献进行分析，以更直观的方式方便大家了解SCoT分子标记的研究进程与现状，揭示研究热点及演化过程，为学者更好地应用SCoT分子标记提供依据和思路。

1  资料与方法

1.1  数据来源

检索中国知网（CNKI）和 Web of Science核心合集TM（以下简称WOS）数据库，检索时间设定为 2000年1月1日—2022年12月31日。CNKI 上采用专业检索方式，以检索式“SU%=（（SCoT） OR （SCoT分子标记） ）AND（（种质资源） OR （亲缘关系） OR （遗传多样性））”为检索主题，共检索到文献 659篇，对检索结果进行筛选，去除与主题无关的、会议等类型后得到297篇；WOS 上采用高级检索方式多次检索对比，以检索式“（（（（（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））”为检索主题，共检索到文献325篇，精选论文、综述、English后319篇，最终纳入文献616篇。

1.2  数据处理

将CNKI 上的检索结果导出为 Refworks 格式，并用 CiteSpace 的“Data-CNKI”功能转换为可分析格式；将WOS 上的检索结果以纯文本格式导出包括作者、标题、摘要、关键词、类别和来源出版物等全记录及引用的参考文献在内的数据信息。应用Citespace 6.2.R2 软件，绘制对应的知识图谱。

1.3  统计分析

应用 Microsoft Excel 2010 统计相关文献数据信息，包括发表时间、作者、研究机构、关键词、文献类型等。用 CiteSpace 6.2.R2软件进行关键词共现分析，机构、作者合作网络可视化分析；通过突现检测识别前沿领域，通过构建文献网络定位关键文献，通过时间线视图描述关键词的发展进程和趋势。参数设置：时间分区为2000年1月至2022年12月，时间切片为1年，节点类型选择“作者”和“机构”，选择标准设置为g-index（k=25）；节点类型选择“关键词”，选择标准设置为TopN=50（中文）、30（英文），修剪方式选择Pathfinder中“Pruning sliced networks”和“Pruning the merged network”；控制面板中选择Burstness，将γ设置为0.4（中文）、0.7（英文），其他默认值不做修改。在CiteSpace生成的科学知识图谱中，节点字体越大说明该作者的发文量越多；具有较高频数和中心性的关键词代表着该领域的研究热点；Q值（模块值）>0.3表示结构显著；S值（轮廓值）>0.5表示聚类合理，S值>0.7表示聚类结果可信度高；Strength表示突现强度，强度越高越能反映该领域的研究前沿和发展趋势［6］。

2  结果与分析

2.1  年度发文趋势

对纳入的616篇SCoT相关文献按照发表年份进行统计，中文文献从2009年开始才有应用SCoT技术进行种质资源、亲缘关系或遗传多样性相关研究文献的报道，在2013和2018年达到高峰，分别发表36、41篇相关文献；在2019年以后呈下降趋势（图1）。英文文献也是在2009年才开始有文献报道，发文量总体呈逐年上升趋势，在2022年达到高峰，发表68篇相关文献，这说明利用SCoT分子标记技术的应用逐渐深入，研究水平也逐渐提高。