概括

　　枯萎病是由尖镰孢引起的一种破坏性极强的真菌性作物病害。 为探讨枯萎病相关研究进展和热点，对尖孢枯萎病进行了引文分析。 以“Fusarium wilt”为主题进行检索，在ISI Web of Science数据库核心集中共检索到1985年至2019年相关文献4,873篇。 使用CiteSpace可视化软件进行引文分析。 通过合作、共现、共引等网络分析研究镰刀菌枯萎病的研究热点和前沿趋势。 根据出版物数量统计分析发现，美国、中国和印度在该领域的出版物数量中位居前三位，而介数中心性指数分析显示，荷兰、美国和印度位列前三位。印度在文件重要性方面排名前三，我国排名前十，并呈现正向上升趋势。 引文分析的关键词爆发检测发现，“诱导”、“遗传多样性”、“致病性”是近十年来的重要热点话题； 文献共被引聚类分析表明，解淀粉芽孢杆菌、系统抗性、非致病性尖孢镰刀菌等是该领域的研究前沿。 随着枯萎病研究水平的不断深入，未来的研究将集中在微生物防治、抗病育种、根系-病原-有益菌相互作用机制等方面； 此外，多组学技术的应用必将有助于解析枯萎病发病机制，为枯萎病的基础研究和防治应用提供理论和技术支撑。

　　结果

　　 1 枯萎病研究论文发表数量和时间特征

　　发表论文的数量和发表年份可以反映研究课题随时间的发展轨迹，如发展初期、发展阶段、稳定阶段等动态信息。 基于ISI Web of Science数据库核心馆藏，以“Fusarium wilt”为主题词，共检索到相关文献4,873篇。 发表文章数统计见图1。研究人员在1985年之前就对枯萎病进行了研究，已有一些探索，但发表文章数较少。 直到21世纪初，与枯萎病相关的出版物数量迅速增加。 特别是进入21世纪以来，该领域整体发展较为迅速。 2018年是发表文章数量最多的一年，发表文章数量超过350篇。截至2019年4月1日，已发表文章73篇。 预计2019年枯萎病发表文章总数可达300余篇。 表明该领域正处于快速发展阶段，越来越多的科研人员正在关注和推动该领域的研究。

　　 2 枯萎病协作研究的空间特征

　　科学合作是指研究人员共同努力产生新的科学知识。 协作地图将这种工作关系可视化。 CiteSpace提供三个层次的科学协作网络分析，即：作者协作网络、机构协作网络、国家和区域协作网络，可以识别枯萎病研究领域的学者、机构和国家之间的协作关系。 不仅为评估其学术影响力提供参考，也有助于发现值得关注的学者和机构。 图2为国家和地区合作网络图。 图中的35个节点表明，自1985年以来，共有35个国家和地区不同程度地开展了枯萎病研究。其中，荷兰（0.27）和美国（0.16）的介数中心性较高，表明美国和荷兰在国家合作网络中占据重要地位。 美国（903 篇）、中国（701 篇）和印度（614 篇）位居前列。 尽管荷兰的出版物数量排名第七，但其介数中心性排名第一（0.27）。 进一步分析发现，荷兰对枯萎病的研究起步较晚，文献数量较少，但质量较高。 ，被引用次数较多，与各国交流合作频繁。 我国在枯萎病领域的探索是20世纪末才开始的。 起步较晚，网络中介中心度较低。 然而，短短20年的时间，它却发展迅速。 发表文章数已达701篇，仅次于美国，且发展迅速。 阶段。 这与近年来我国集约农业逐渐出现的连作障碍等问题有关。 这也表明国家和相关研究人员对该领域研究的重视和支持。

　　通过机构合作分析，可以发现镰刀菌研究先进的研究机构，并与其进行交流学习。 图3是机构合作网络的分析图，该网络由477个节点和754个连接组成，代表了477个研究机构之间的合作连接。 节点的连接代表机构之间的合作关系。 本文统计了各机构发表的文章数量、中介中心性、发表年份等信息。 从图中的联系可以看出，欧美国家研究机构之间的联系更加密集，合作更加频繁。 其中，南京农业大学的网络节点最大，发表的枯萎病领域论文最多，但多为机构内部合作。 在介数中心性排名前十的院校中，美国农业研究所、美国农业部、科尔多瓦大学位列前三。 研究起步较早，介数中心性和发表论文数量均较高，表明这三个机构在该领域占有重要地位。 我国仅有中科院和南京农业大学两所院校跻身前十。 虽然他们的研究起步较晚，中介中心度较低，但他们积极探索并与多个机构建立了合作关系。 尤其是南京农业大学，出版物数量居全国第一，媒介中心度居全国院校之首。 枯萎病的研究正在迅速发展。

　　通过分析作者合作网络，可以获得关注枯萎病的研究人员信息，发现枯萎病研究领域的优秀研究人员，以及该研究领域的作者之间的相互合作。 图4中共有1,289个节点，代表枯萎病领域有1,289名研究人员在该领域发表过文章。 图中大部分节点都是独立且分散的。 可以明显发现图中最大的节点就是沉QR教授。 沉庆荣教授署名的文献数量最多，达130篇（表1），在所有枯萎病研究人员中发表论文数量排名第一，远高于第二名的Garibaldi A（58篇）。 进一步分析发现，以沉庆荣教授为中心，接触到的其他作者大多属于同一单位，且团队内部存在大量协作，说明沉庆荣教授在该领域领导了一个规模较大的团队。 从介数中心性来看，排名前三位的作者分别是 Viljoen A、Aitken EAB 和 Czislowski E。其中，Viljoen A 发表了 26 篇文章，首次发表于 2007 年，介数中心性为 0.11，其次是 Aitken EAB，他是发表论文9篇。 首次发布于 2012 年，介数中心性为 0.09（表 1）。 Czislowski E、Yang L、Thatcher LF等人虽然发文较少且起步较晚，但中介中心性较高，表明这些作者在该领域有较多的合作与交流，与其他作者合作发表的文章数量也较多更多的。 值得注意的是，高产作者之间的合作大多是内部的，跨机构的合作相对较少。 从全球范围内的研究人员来看，许多研究人员主要进行小规模的独立研究，团队合作较少，这表明大多数枯萎病研究人员分布广泛，独立性较高。 我国与其他国家机构作者的合作较少，这可能是我国科研人员中介中心性较低的重要原因。 介数中心性前十名中中国研究人员仅有两名，且均来自南京农业大学，表明南京农业大学在枯萎病研究领域处于国内领先地位。 总体而言，未来我国在该领域的研究还有很大的进步空间。 我国研究人员应加强与国外优秀研究人员的交流学习，提高我国该领域研究在国际上的地位。

　　 3. 枯萎病研究的共现网络特征

　　学科领域的共现分析可以构建学科之间的关联网络，揭示枯萎病研究中学科之间的相互联系。

　　图5显示了域共现分析网络。 图中有56个节点，表明枯萎病研究存在56个相互渗透的学科，222个连接代表学科领域之间的相互联系，表明枯萎病学科领域广泛而复杂。 该领域的研究论文主要涉及植物科学、农学和农业经济学领域。 此外，在园艺、应用微生物、医学微生物、土壤与肥料科学等领域也有大量出版物，其中生物化学与分子生物学、环境科学与生态学具有较高的中介中心性。 分别为0.42、0.28和0.25，表明枯萎病在这些学科中具有重要的研究价值，且交叉性最广泛。

　　关键词是文献主题的精确表达，关键词共现分析有助于识别研究主题的演化过程。 关键词共现分析和关键词爆发检测有助于发现研究发展趋势和研究热点。 选择CiteSpace节点为“关键词”，阈值为50，得到关键词共现知识图谱（图6）。 根据图表大小可以看出，出现频率最高的五个关键词分别是“枯萎病”（Fusarium wilt）、“生物防治”（biological control）、“枯萎病”（wilt）、“抗性”（抗性）和尖孢镰刀菌。 介数中心性最高的十个关键词中，“生物防治”、“枯萎病”、“枯萎病”最高。 其中，“枯萎病”和“枯萎病”两个关键词为本研究的筛选词。 因此，本研究重点关注这两个词之外的其他关键词。 研究发现，在枯萎病研究过程中，病理发生和病害防治是枯萎病研究课题的重点内容。 结果中的所有关键词均首次发表于20世纪90年代初，表明科研人员很早就开始了镰刀菌枯萎病的发病机制和防治研究。

　　突发检测是指所调查的关键词在短时间内发生转变的现象，强调突发性。 通过检测关键词的突发性，我们可以了解特定时间段内的研究热点。 根据爆发强度统计发现，“诱导”的爆发强度最高，爆发强度为31.44（表2），表明在枯萎病研究中，“诱导”是最大的热点，其突然性从1997年持续到21世纪。 进入21世纪后，“荧光假单胞菌”、“棉花”、“种族”、“营养亲和性”、“诱导抗性”、“哈茨木霉”等关键词的研究兴趣逐渐上升。 为了更好地把握当前枯萎病研究热点，本研究进一步统计了近十年来关键词爆发检测（表2），其中“归纳”仍然是近十年来枯萎病研究的重要热点。年，爆发强度为11.61。 紧随其后的是“鹰嘴豆（chickpea）”、“遗传多样性（遗传多样性）”、“DNA（基因）”、“系统性抗性（系统性抗性）”等关键词热点。随着高通量测序的不断完善近年来，随着技术的进步，测序深度和准确性逐渐提高，研究重点转向分子，因此遗传多样性、基因、系统抗性等热点逐渐增多。鹰嘴豆是枯萎病最常见的实验材料。值得注意的是“致病性（pathogenicity）”，它一直是近年来（2016-2019）最大的研究热点，这也充分体现了更加多元化和深入的研究。深入研究枯萎病领域的研究特点。

　　 4. 枯萎病研究共被引图谱

　　在文献计量学中，共被引是指两篇文献一起出现在第三篇施引文献的参考文献列表中，则两篇文献形成共被引关系。 科学文献的相互引用反映了科学发展的客观规律，是揭示其数量特征和内在规律的信息计量研究方法。 图7反映的文献引用图由274个节点和387个连接组成，形成42个组簇，其中包括11个较大的组，Q=0.8442，其中最大的节点是MaLJ教授的文献，共有42个簇。 被引用次数最多（111 次）。 图中的11个聚类群被标记为枯萎病的11个研究前沿，表明枯萎病研究涵盖的主题广泛。 其中，排名前三的聚类群是##0解淀粉芽孢杆菌、#1系统抗性和#2非致病性尖孢镰刀菌。 文章数量分别为32篇、30篇、24篇，S值分别为0.945、0.895。 ，0.933，表明聚类结果具有较高的可信度。 这三个聚类组被标记为枯萎病领域最前沿的研究，即：提高植物系统抗性； 利用以芽孢杆菌为代表的有益菌防治镰刀菌； 通过非致病性镰刀菌来预防和控制致病性镰刀菌的数量。 通过总结三个簇中 Sigma 最高的三个文档，选出每个簇中的重要文档。 其中#0解淀粉芽孢杆菌中Sigma最高的文献是Zhang等人。 2008年南京农业大学博士，发表文章《利用生物有机肥防治黄瓜枯萎病》，本文采用芽孢杆菌SQR-5和SQR-1I生物有机肥防治尖孢镰刀菌和黄瓜枯萎病具有显着影响的疾病。

　　经过深入分析，发现#0解淀粉芽孢杆菌组中的19篇文献来自南京农业大学沉启荣团队。 这说明沉启荣教授领导的有机肥与土壤微生物研究团队是解淀粉芽孢杆菌该领域的研究方向。 的骨干。 #1 系统抗性 乌得勒支大学的 vanLoon 等人[161]于 1998 年发表了《根际细菌诱导的系统抗性》，Sigma 最高，主要说明根瘤菌介导的系统抗性在田间条件下是有效的，提供了一种生物防治机制。 #2 非致病性尖孢镰刀菌中 Sigma 最高的文献是巴林大学 Mandel17] 1991 年发表的《MechanismsvolvedinbiologicalcontrolofFusariumwiltofcucumberwithstrainsofnonpathogenicFusariumaxysporum》，主要内容为非致病性尖镰孢的增加有利于减少黄瓜枯萎病的发生。

　　对前三个聚类组进行总结分析，其主要内容如表3所示。Sigma值越高，表明文章在网络中的整体结构和涌现性能越好。 进一步深入分析近十年来Sigma值最高的10篇被引文献（表4），其中Sigma值最高的是Di PA《尖孢镰刀菌：探索一种维管青霉的分子武库》这十篇文献是近十年来枯萎病研究的重要依据。 值得注意的是，2013年发表的《解淀粉芽孢杆菌w 19生产的新型生物有机肥对抗香蕉枯萎病的效果》，利用解淀粉芽孢杆菌制作有机肥防治枯萎病，以及发表的《分子中十大真菌病原体》 2012年《植物病理学》从分子水平分析枯萎病，《施用生物有机肥通过调节根际土壤微生物群落防治黄瓜植株枯萎病》通过调节根际微生物群落防治黄瓜枯萎病虽然发表年份较短，但Sigma值较高，从三篇文献可以看出，系统抗性、病原菌遗传和分子研究以及微生物相互作用是近年来的主要研究方向。

　　我国是农业大国。 在农业现代化进程中，连作、长期不合理施肥等不良现象导致土壤微生物区系遭到破坏，导致枯萎病频繁暴发，影响经济作物的生长发育。 因此，减少病害的发生对于我国现代农业的发展刻不容缓。 南京农业大学有机肥与土壤微生物团队利用芽孢杆菌、木霉等土壤有益微生物对香蕉、黄瓜、西瓜、西红柿等作物的枯萎病进行生物防治，并做了大量的应用工作。研究[27-28]。 国内研究更注重实际应用，对作物抗性和产量研究较多。 随着近年来研究的不断深入，对枯萎病的研究重点已转向遗传和分子水平。 包括尖孢镰刀菌的发病机制、根际微生物相互作用、根系分泌物对病原菌的影响以及多种植物基因表达对病原菌的影响。 同时，基于对枯萎病研究热点和研究前沿的深入分析，认为未来研究将继续聚焦于抗病基因与抗病育种、生态防治、微生物研究以及全球范围内枯萎病的遗传学。 多样性和致病多样性。 未来土壤微生物特别是根际微生物生态学的研究将会取得长足的进展。 通过多组学研究，深入剖析植物与病原菌互作机制，为我国镰刀菌枯萎病、土壤连作障碍等问题提供理论和技术支撑。 。

　　综上所述

　　利用CitesSpace对枯萎病研究文献的协作网络、共现网络和共被引网络进行分析，探讨该领域的重要基础、研究热点和研究前沿。 结果表明，美国和荷兰在该领域的研究中占据重要地位，拥有大量该学科的优秀研究机构，其中包括美国农业研究所、乌得勒支大学、科尔多瓦大学等优秀研究机构。 许多杰出学者在镰刀菌领域的研究和探索中发表了重要文献。 其中Larkin RP教授、Mandeel Q教授、Vanpeer R教授研究了非致病性镰刀菌对番茄、黄瓜枯萎病的防治效果以及假单胞菌对康乃馨枯萎病的防治效果； van Loon LC教授研究根际微生物和生物防治； 马立军教授主要从基因组学角度研究镰刀菌的致病染色体。 上述学者均属于枯萎病领域。 发表了许多重要文件。 枯萎病涉及多个交叉学科，其中工程学、生物化学与分子生物学、环境科学与生态学等领域经常交叉。 我国对枯萎病的研究起步较晚，但发展迅速。 未来，我们仍需紧跟国际研究热点和前沿，加强合作与交流，注重跨学科研究，为防治土传枯萎病和农业可持续发展做出贡献。

　　研究方法

　　在WoS数据库中检索并进行初步分析，统计每年枯萎病的发表数量，得到枯萎病的发表趋势。 打开CitesSpace并单击new创建一个新项目，将保存下载文件的data文件夹加载到datadirectory加载项中，并将新项目文件夹加载到projecthome中。 Home），用于保存分析后的数据，其他默认设置后保存工程。 设置Timeslicing（时间片）为1985-2019，时间片为1（年），在Notetypes（节点类型）中单选Author（作者）、Institution（机构）、Country（国家），顶部设置为20点击go（运行）后，得到作者、机构、国家的合作网络； notetypes（节点类型）分别选择Keyword（关键词）和Category（学科）。 其他设置不变，点击go，会弹出关键词。 、领域共现网络，在关键词可视化窗口中，点击突发检测，获取关键词突发检测表； notetypes（节点类型）选择Citedreference（被引文献），选择Pathfinder（剪枝功能探路网格），其他设置不变，点击go，即可初步获取枯萎病文献合作者的共被引网络。 使用其他设置来美化地图，以方便更好的解读地图。

　　根际相互作用生物学研究实验室简介

　　根际互作生物学研究实验室是沉启荣教授土壤微生物与有机肥团队下的一个专注于根际互作的研究小组。 该课题组由袁军副教授领导，主要研究方向： 1. 植物与微生物相互作用在抗病过程中的作用； 2、环境微生物大数据集成研究； 3、环境代谢组学及其微生物过程研究体系的开发与应用。 团队近三年在isme J、Microbiome、PCE、SBB、Horticulture Research等期刊发表多篇文章。 欢迎关注维生信生物公众号，了解更多关于该研究团队的信息。

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　　参考来源

　　张超，文涛，张远，等。 基于文献计量分析的枯萎病研究进展[J]. 土壤科学学报，2020（5）。