基于CiteSpace的国内瘿蜂研究文献的计量学分析

韩丽滨，孙九光，张坤朋，王景顺

( 安阳工学院 生物与食品工程学院，河南 安阳 455000)

当植物受到外源胁迫物如细菌、病毒、真菌、昆虫等侵袭后，有可能会引起植物细胞异常增殖，侵袭部位肿大，形成一种“瘿”的组织[1-3]。其中能诱导植物产生“瘿”的昆虫称为致瘿昆虫，主要包括瘿蜂、瘿蚊、蚜虫等[4]。在这些致瘿昆虫中，瘿蜂占有相当大的比例[5-7]。

瘿蜂是膜翅目（Hymenoptera）瘿蜂科（Cynipidae）瘿蜂亚科（Cynipinae）的一种昆虫。它们能刺激植物组织肿胀膨大形成“瘿”的结构，因而被称为瘿蜂[8-10]。一方面，大多数瘿蜂是农林害虫和检疫害虫。例如严重危害我国林木的栗瘿蜂（DryocosmuskuriphilusYasumatsu）是世界性的检疫害虫。它可危害板栗的枝梢、叶芽及花芽，使其生长发育遭到严重毁坏不能开花结实，严重时可使栗株受害率达到100%，对板栗的产量造成严重损害[11,12]。另一种重要的林业害虫栎空腔瘿蜂（TrichagalmaacutissimaeMonzen）对栓皮栎（QuercusvariabilisBlume）危害也极大，曾在南太行山天然次生林栓皮栎林内暴发成灾[13-16]。另一方面，瘿蜂与植物间有着复杂的互作，是探讨生物演化和协同进化最佳的模式材料[17-19]。

CiteSpace是美国德雷塞尔大学信息科学与技术学院陈超美团队研发的一款信息可视化分析软件[20-22]。它可以帮助用户分析出某一科学领域文献中蕴含的潜在知识，使研究者能够及时掌握这一领域中的研究方向和热点，同时找出从事该研究的主要机构和人员情况等重要信息[23]。本文通过从知网数据库中下载关于瘿蜂的文献，利用CiteSpace 5.6.R5这一研究领域年发文量、主要研究机构和研究人员、研究的关键词等重要信息进行展现，以期使相关研究者对这一领域有个全面的认识。

1 文献来源

文献数据来源于中国知网 ( CNKI) 数据库。采用高级检索，检索条件为“主题=瘿蜂”，时间为“2000年1月1日到2020年7月1日”。共检索到中文文献392条，去掉报纸和会议论文，共得到387条文献。选择文献导出格式为refworks，将含有文献标题、作者、摘要等详细信息的文献导出，经过CiteSpace软件的文献转化功能将文献格式转化为可以用于软件分析的格式。

2 文献统计与知识图谱分析

2.1 文献时间及数量分布统计

对20年来发表文献的数量进行统计可发现，2000-2006年间，文献发表数量相对较平稳；2007-2009年是发表的高峰期，其中2008年最多，发表了29篇；2014年以后发表数量则呈逐年下降趋势（见图 1）。

图1 瘿蜂相关文章年发表数量

2.2 作者分析

在CiteSpace中设置参数“Node type”为作者“Author”，运行程序后将控制面板中的“Node Labels”下的阈值参数设为5，最终得到瘿蜂研究的作者共现知识图谱（图2）。图中作者姓名字体越大，表明此作者发表相关文章越多; 而不同作者之间线条的粗细则与作者间的合作有关，合作越密切，连接线条越粗。本项目中国内研究者根据合作关系聚成2个群体，以吴琼、任少鹏、陈学新为代表的研究群体发文量大且合作密切，整个研究群体的关联度也最高，成员包括：朱道弘、杨筱慧、刘志伟、王知知、王义平、吴步梅、王有琪、张文利、王相宏、王景顺、张坤朋；第二个研究群体是由孙玉江、孙淑萍、李涛、潘涛4人构成。这4位作者的贡献度和合作密切程度较一致。

图2 瘿蜂研究作者共现图

同时根据 CiteSpace 展示的结果统计出发文量排名前 10 的作者姓名和发文量（表1）。

表1 瘿蜂研究发文量前10 作者

2.3 机构分析

在CiteSpace中设置参数“Node type”为作者“Institution”，运行程序后将控制面板中的“Node Labels”下的阈值参数设为6，最终得到发文量前10的关于瘿蜂研究的机构（表 2）。

表2 瘿蜂研究机构发文量排名

研究机构可分为三个研究团体，它们的代表机构分别是：浙江大学昆虫科学研究所、国家林业和草原局森林和草原病虫害防治总站林业有害生物监测预警国家林业和草原局重点实验室和北京林业大学森林培育与保护教育部重点实验室。

2.4 关键词分析

论文的关键词是对文献研究内容和核心观点的提炼和概括。本研究中首先对关键词进行共现分析，然后在此基础上进行聚类分析。

2.4.1 关键词共现分析

在CiteSpace软件中设置“Node type”为“Keyword”，在Pruning选项中选择PathFinder算法，阈值设为3，通过运行得到了瘿蜂研究的关键词共现知识图谱（图3）。关键词字体越大，说明出现的频次越高；而不同关键词之间线条越粗，则代表这两个关键词之间的联系越密切。

图3 瘿蜂研究关键词共现图

在对瘿蜂研究中，栗瘿蜂无论是频次还是中心性都远高于其他关键词；板栗的频次仅次于栗瘿蜂，高于锥栗和寄生蜂，但中心性却低于此二者；沃尔巴克氏的频次排名未进前10，但中心性排名第2（图4和图5）。此外虫瘿、天敌、防治方法等也是瘿蜂研究中的热点领域。

图4 瘿蜂研究关键词频次

图5 瘿蜂研究中的关键词中心度排名

2.4.2 关键词聚类分析

本研究采用对数似然率算法（LLR）对文献的关键词进行聚类命名。经过聚类分析发现，关键词可划分为结果母枝、中国、天敌、wolbachia、噻虫啉、舞毒蛾、幼虫孵化、栗实象甲 8 个聚类。通过Clusters 菜单下的Clusters Explorer选项导出聚类的详细信息，方便进一步的分析（图6，表3）。

表3 瘿蜂研究的关键词聚类表

图6 瘿蜂研究的关键词聚类图

2.5 研究演进分析

在关键词聚类分析的基础上，选择时间线视图（Timeline）模式，得到近20年来瘿蜂相关文献关键词聚类的时序图，它可以帮助我们理解瘿蜂研究的前沿和发展趋势（图7）。图中加号表示对应的文献关键词聚类。从时间轴线上看，“结果母枝”聚类时间较早，相关文献都是集中在2010年之前。“中国”和“天敌”聚类中文献在20年间都有分布，近10年发表的占多数，它们所包括的关键词有“虫瘿”“分类”“寄生蜂”“天敌”“栎空腔瘿蜂”等，说明这些是目前研究的热点。“wolbachia”聚类中近10年研究的关键词是“系统发育关系”“多重感染”“水平传播”等。其他几个聚类中研究文献多是2010年以前发表，研究内容主要是“防治”。

图 7 瘿蜂研究的关键词聚类时间线视图

3 总结和展望

当植物组织受到诸如细菌、病毒、真菌、线虫、昆虫等生物的侵袭时，有可能会诱导植物产生一种称为“瘿”的组织。它可以和相关的诱导物产生各种进化上的关系，通常对诱导生物产生营养和保护作用[24,25]。瘿蜂是最重要的致瘿昆虫之一，它可以使植物产生最多样性、结构最复杂的虫瘿。本文我们利用CiteSpace软件对国内近20年发表的关于瘿蜂的文献进行了分析。分别从作者群体、研究机构、关键词共现和关键词聚类发现等方面，直观地展示了国内对瘿蜂研究的方向和现状。总体来看，近几年对瘿蜂的研究中以“天敌”“分类”“防治”为主。目前国家正大力倡导害虫的绿色防控技术，在这方面的投入呈逐年增加的态势。国际上关于瘿蜂的研究在植物-瘿蜂-天敌之间的三级互作关系也越来越多[26-29]。随着高通量测序技术的发展，越来越多的研究从基因组学和转录组学水平阐述了植物-瘿蜂之间的互作关系[30-32]。然而，目前对它们之间的研究多停留在宏观层面上。未来采用转录组学、蛋白质组学、代谢组学等新式手段从分子水平来研究它们的三级营养关系势必会越来越多。