合成生物學研究的特征與趨勢
——基于CiteSpace的數據分析

陳秉塬， 鐘 源

(1.東北大學秦皇島分校圖書館， 秦皇島 066004; 2.天津大學化工學院， 天津 300072)

合成生物學是當前最熱門的研究課題之一，它采用工程化設計理念，對生物進行有目標的設計、改造乃至建立人工生物系統，是具有重大的科學、技術價值與應用潛力的新興前沿學科[1]。政府、基金會、企業等多方資金的支持和投入促進了合成生物學相關產業的蓬勃發展，并在解決人類能源、環境、醫療、藥物生產等領域發揮重要作用。

2010年以來，合成生物學取得許多突破性的成果，研究人員也對合成生物學研究領域進行及時總結歸納。Choi等[2]綜述了系統代謝工程(包括工具和策略)的趨勢，重點介紹宿主菌株選擇、代謝途徑重建、耐受性增強和代謝通量優化的最新發展；Xu等[3]總結了CRISPR-dCas工具在轉錄調控、表觀遺傳學工程、基因組成像、基因篩查和染色質免疫沉淀方面的應用；劉洋兒等[4]綜述了乳酸菌合成生物學中元件設計、載體選擇、轉化方法和基因編輯技術的發展現狀；劉曉等[5]總結了DNA合成和基因編輯領域的主要技術及其研究進展；Carlson等[6]探索了無細胞基因表達中功能基因組學和結構生物學合成、個性化藥物生產等方面的新應用；張先恩[7]討論合成生物學發展及中國科學界在合成生物學領域的貢獻。

與上述對合成生物學綜述方法不同，現結合文獻計量學和科學知識圖譜分析方法，以從Web of Science核心合集檢索的4 765篇文獻和參考文獻為分析樣本(檢索式:TS=“synthetic biology”；文獻類型:Article；時間跨度:2000—2019；檢索時間:2020年2月27日)，以引文分析軟件CiteSpace為工具，對合成生物學的學科發展脈絡、關鍵節點、研究前沿、研究熱點和演進趨勢進行系統分析，進而探究合成生物學未來發展方向，以期理清合成生物學在此期間的知識體系與理論基礎，梳理合成生物學研究現狀和發展趨勢，為中國合成生物學領域研究和發展起到一定的推動作用。

1 合成生物學研究的宏觀分析

1.1 發文國家及年度趨勢分析

從年度發文趨勢上看，自2004年以來，合成生物學研究呈穩步上升趨勢，2008年以后，合成生物學發展加速，如圖1所示。

圖1 合成生物學年度發文趨勢圖

從國家/地區貢獻上看，美國、中國、英國、德國為合成生物學的研究主力，四國發表論文數量占總論文的70%以上，特別是美國，自開始有研究論文以來，一直在合成生物學領域起主導作用。中國在合成生物學方面的研究發展迅速，自2014年開始超過英國，成為第二大貢獻國。

1.2 學者及機構分析

通過學者發文量以及合作者統計能反映學者在相應領域的學術貢獻度和影響力，同時展現學者之間的合作與聯系。選擇分析樣本中發文量前30%的作者，時間間隔限定為1年，形成作者網絡，如圖2所示。

圖2 合成生物學作者發文數量及關系聚類圖譜

合成生物學領域的核心貢獻者有Keasling J D、Zhao H M(趙慧民)、Voigt C A、Jewett N C、Chen G Q(陳國強)、Yuan Y J(元英進)等，其中，北京化工大學趙惠民教授、清華大學陳國強教授、天津大學元英進教授作為中國學者在該學科領域作出重要貢獻，具有較強的國際影響力。

合作關系方面，合成生物學研究合作特別是國際合作頻繁，且大部分學者傾向于相對穩定的合作集群，每個集群通常包含兩個或更多的核心學者。中國學者發表的論文中國際合作論文占23%，最大的合作伙伴是美國，其次是英國和德國。

機構發文量分析顯示文獻由2910個研究機構貢獻，核心研究機構主要分布在美國、歐洲和中國。各機構既獨立發展又相互合作，形成了“多極發展、整體擴散”的分布模式，發文機構關系聚類如圖3所示。其中以麻省理工大學(179篇)、加州大學伯克利分校(148篇)、哈佛大學(124篇)為代表的美國研究機構表現突出，是合成生物學研究的主力。中國的合成生物學研究發展迅速，其中中國科學院(153篇)、天津大學(67篇)、清華大學(58篇)、中國科學技術大學(47篇)、上海交通大學(40篇)等研究機構均有良好國際影響力。

圖3 合成生物學發文機構及關系聚類圖譜

1.3 發文期刊及學科領域分析

分析樣本文獻來自461個期刊，從發文期刊聚類情況看，目前合成生物學研究領域的核心研究成果主要分布在Nature、Science、AcsSyntheticBiology和PLoSOne等國際前沿期刊上。

對分析樣本研究主題進行聚類形成學科領域知識圖譜，如圖4所示。合成生物學所涉及的學科面較為廣泛，核心研究為生物化學以及生物化學相關，和生命科學、細胞生物學、系統生物學、計算生物學等生命科學的前沿領域有緊密聯系，也和化工、制藥、食品等傳統化工領域的研究息息相關。

圖4 合成生物學學科領域聚類圖譜

在圖譜之中可以看到數學、計算機等技術也融入其中，多學科交叉在合成生物學之中也占有重要的地位，這印證了合成生物學的一些特點:運用生物和化學的相關手段人工建立生物系統，結合數學、計算機等相關知識，使其像電路一樣運行。

2 合成生物學研究的知識基礎

高被引文獻記錄了這個領域的重要研究成果。通過對高被引文獻的解讀能加深對合成生物學領域研究邏輯和理論基礎的理解。在分析樣本中共有10篇高被引文獻，發文集中在2008—2011年。

其中，Canton等[8]所著的《精細化和標準化合成生物部件和設備》可以說是合成生物學標準化的開端；而同年Stricker等[9]所寫的《快速、強大且可調的合成基因振蕩器》則為基因線路的發展提出了核心構想。

Gibson等[10]、Salis等[11]和Wang等[12]則分別提出了高分子量DNA的酶促組裝方法、自設計合成核糖體結合位點以控制蛋白質表達以及通過多重基因組工程和加速進化對細胞進行編程的方法使得合成生物學的實驗手段更加簡潔高效。此外，Purnick等[13]的《合成生物學第二波:從模塊到系統》把合成生物學的進一步發展方向描述得更加確切，指明了合成生物學已經從最初摸索的把生物體模塊化到將這些模塊拼接成系統的進一步跨越。

Khalil等[14]詳細介紹了合成生物學的應用以及前景，Gibson等[15]的《由化學合成的基因組控制細菌細胞的產生》則把人造基因組插入天然生命之中，Ajikumar等[16]的《大腸桿菌中紫杉醇前體過量生產的類異戊二烯途徑優化》運用合成生物學方法高效合成了抗癌藥物紫杉醇。

Tamsir等[17]的《使用遺傳編碼的NOR門和化學“導線”進行強大的多細胞計算》則為基因線路的多細胞計算提供了更廣闊的思路。

從這些經典文獻可以看出，以應用和實踐為導向進行研究仍然是合成生物學的前進方向，其理論基礎主要是工程化、模塊化、系統化理論，研究基本框架主要有基因回路、代謝工程等。

3 合成生物學研究熱點和研究前沿

根據分析樣本的關鍵詞共現和聚類分析，可以得到已有文獻的研究熱點和前沿。

3.1 合成生物學關鍵詞聚類

在CiteSpace軟件中利用尋徑網絡分析(pathfinder)繪制共被引關系圖譜，模塊值ModularityQ為 0.843 5，大于0.3，平均輪廓值S為0.907 3，大于0.5，滿足聚類結構顯著性和聚類效果合理性要求。從合成生物學研究領域的高頻關鍵詞、共現聚類的大小及輪廓值，獲得聚類值>0.1的聚類共15個,如表1和圖5所示。

圖5 合成生物學論文關鍵詞聚類

表1 合成生物學聚類值>0.1的聚類標簽列表

為了更清晰地分析合成生物學關鍵詞聚類，根據研究層次繪制合成生物學研究熱點邏輯關系圖，并在接下來章節按邏輯關系圖進行分類闡述，如圖6所示。

圖6 合成生物學研究熱點邏輯關系圖

3.2 重要研究方向一:理論與技術

聚類1:多尺度模型(multiscale models)。模型是科學研究之中一種很常見的研究手段。通過構建模型，把現實世界中的物體進行抽象和研究，能夠得到更加簡約和具有普適性的規律。在合成生物學的理論體系中，主要通過熱力學和動力學進行研究，但是因為合成生物學的反應遠遠達不到熱力學極限，常微分方程的方法并不是特奏效，而且，因為生化反應的物質量相對較少，使用傳統分析方法的全部連續性建模顯然不適用。因此，要引入一定的離散與隨機建模，相互結合形成多尺度模型，這在合成生物學的理論構建之中起到了十分關鍵的作用[18]。

聚類3:RNA指導的多重基因調控(ribonucleic acid guided multiplex gene regulation)。過去RNA只被認為是從DNA到蛋白質之間的傳聲者，但是隨著研究的不斷深入，RNA的功能也正在不斷顯現出來。在翻譯過程中，RNA可以通過堿基互補配對沉默目標RNA進而對產物做出更多影響，例如改變基因表達或者阻止定向進化。RNA分子的基因調控途徑大體上分兩類，即轉錄水平基因沉默:因為與具有同源性的dsRNA或RNA結合，使啟動子DNA甲基化，進而不能啟動轉錄；轉錄后基因沉默:在基因轉錄后通過對細胞液內靶mRNA特異性降解而使基因失活[19]。

聚類4:規律成簇的間隔短回文重復(clustered regularly interspaced short palindromic repeats, CRISPR)。CRISPR是源自原核生物基因組內的一段重復序列，細菌為了將病毒的外來入侵基因清除，進化出CRISPR-Cas9系統，利用這個系統，細菌可以把病毒基因從自己的基因組上切除，這是細菌特有的免疫體系[20]。

利用細菌免疫體系切除目標DNA的典型模式是依靠一個被RNA引導的復合物，定向尋找目標DNA序列，然后將該序列進行切除。但是細菌的免疫復合物都很復雜，其中一種蛋白Cas9的操作技術是目前已經被掌握的，可以切除多種目標細胞的DNA，這種方法被稱為CRISPR-Cas9基因編輯系統，是目前生命科學界最熱門的技術。

聚類8:合成生物學開放語言(synthetic biology open language,SBOL)。生物系統被合成生物學通過基于工程的設計，以分子生物學、遺傳學和代謝工程的技術和功能為基礎來解決傳統研究過程中存在的種種問題。但是合成生物學仍然存在很多問題，包括開發時間長、失敗率高和可重復性差。解決這些問題的一種方法是改善實驗室之間有關設計系統的信息交換。合成生物學開放語言已開發為支持合成生物學中規范和交換生物學設計信息的標準，滿足了其他現有標準無法滿足的需求[21]。

聚類10:系統生物學(systems biology)。系統生物學是以實驗數據與計算結果為基礎來研究生物系統的學科，它對生物的系統性進行研究，檢測基因、蛋白質以及信息通路的各項表征和翻譯，然后通過對數據的整合，最終建立數學模型，通過模型進一步描述生物系統結構和對各種擾動的反應[22]。

3.3 重要研究方向二:研究成果1——代謝工程

聚類2:組合優化(combinatorial optimization)。合成生物學的主要挑戰是設計具有新穎功能的復雜生物系統，但是通常很難合理設計合成基因網絡中的每個組件以實現最佳性能。組合工程是解決該問題的重要方法，可以極大地促進新型生物學功能的構建。組合優化有很多種方式，包括微調途徑組件系統、策略優化代謝途徑、以及引入多重基因組范圍微擾的技術[23]。

聚類5:蛋白質表達(protein expression)。蛋白質表達是合成生物學研究的又一個重要方向。蛋白表達是指用模塊生物表達外源基因蛋白的一種分子生物學技術。由宿主、載體和輔助部分組成，而表達方式也分為原核蛋白表達、酵母蛋白表達、哺乳動物與昆蟲細胞表達。

聚類6:同源重組(homologous recombination)。同源重組是在合成生物學實驗中構建生產更大DNA構建體的重要技術。同源重組技術是指兩個DNA之間的遺傳信息精準特異性互換。在釀酒酵母菌的體系之中不但有更加穩定高效的同源重組修復雙鏈DNA斷裂機制，而且只要兩個DNA分子之間有30～50 bp(base pair,堿基對)的長度就可以進行，比其他酵母菌更加有效。進而引發出聚合酶鏈式反應(polymerase chain reaction, PCR)介導的重組技術，作為PCR引物的人工合成寡核苷酸單鏈可擴增同源區段[24]。

聚類9:轉錄后調控(post-transcriptional regulation)。在生物學研究的過程之中，轉錄是極其重要的一步，但是隨著研究的不斷深入，加工、 成熟、 降解、 翻譯等諸多轉錄后小段RNA的過程中都存在復雜而精細的調節機制，這些都是基因表達的影響因素。研究熱點從非翻譯區到末端等諸多方面均有涉及[25]。

聚類12:蛋白質重組(protein reconstitution)。蛋白質是生命活動的重要載體，而蛋白質不只是簡單的大分子，它具有非常復雜結構，而研究這種復雜的結構的方法目前主要通過電鏡來實現[26]。

3.4 重要研究方向三:研究成果2——線路工程

聚類13:合成回路(synthetic circuit)。前期的合成生物學工作主要是基于利用轉錄層面的控制，蛋白質之間的偶聯發展相對于DNA元件的開發一直進展緩慢。然而蛋白質水平的電路可以使強大的新細胞行為工程成為可能。一個可組合的蛋白質-蛋白質調節系統將有助于合理的蛋白質回路設計。在該系統中，各個蛋白質組成可以相互調節，從而產生各種不同的回路結構。在合成回路中，蛋白質特異性地改變彼此的活性、定位或穩定性。合成蛋白回路可以提供優于基因調節回路的優勢，包括更快的操作、與內源途徑的直接耦合、單轉錄物遞送以及無需基因組整合的功能[27]。

聚類14:基因回路(genetic circuit)。基因回路是合成生物學的重要組成部分，合成生物學的目的之一是把生物模塊工程化運行，因此把基因抽象成邏輯符號，使其能夠像電路元件一樣標準化、規范化運行也是合成生物學的應用。科學家們把已知可利用的并且可以相互調控的基因組裝起來賦予它們抽象電路之中的含義。與、或、非門三種基本邏輯門是由特定的mRNA的濃度作為邏輯信號。在細胞內，mRNA操作轉錄形成的分子與其他蛋白質相互作用，綁定特定的DNA結合位點，并最終調節其他蛋白質表達。這些調控活動，可以用數字邏輯功能及模擬信號處理來實現。隨著合成生物學的不斷發展，現在已經由單一的門逐漸擴展到多細胞、多角度的回路。還實現了振蕩器計時器等多種基于回路特性構建的系統[28]。

聚類15:核糖開關(riboswitch)。核糖開關是小段RNA序列，它們結合代謝物等小分子后可以改變構象，從而調控基因表達。核糖開關是一種非常經濟的基因調控方式，在基因表達調控、抗菌、挑選適配體以及制作生物傳感器等方面具有重要作用[29]。

3.5 重要研究方向四:技術應用

聚類7:生物燃料(biofuel)。生物燃料包括纖維素燃料、微藻燃料以及近年來新開發的優質生物燃料(高級醇、高級脂肪、高級烴等)和利用新技術合成的原有生物燃料(生物乙醇、生物柴油等)。而生物燃料高效利用的關鍵也在于工程改造微生物，主要途徑如下。

(1)從源頭上通過合成生物學技術提高生物質原材料的轉化特性或設計出更多種類的生物燃料，使其更容易生產或轉化為特定燃料。

(2)開發綠色高效催化劑，提高生物燃料的轉化效率。

(3)構建微生物工廠，實現生物燃料規模化生產[30]。

(4)構建微生物燃料電池，實現特定產物的可控生成和分解[31]。

聚類11:生物制藥(biopharmaceutical manufacturing)。藥品的研發與工程化生產一直是研究熱點之一，隨著合成生物學技術的成熟，讓科學家和工程師能夠通過微生物系統大規模生產藥物和其他高附加值產品。而運用合成生物學來生產藥物，是因為本來有很多藥物就是純天然大分子，例如青霉素、青蒿素等，這些高分子的合成本身也具有生物途徑，運用微生物來進行規模化生產也很方便。并且生物體的復雜性使得其在生物體內的合成過程存在復雜的多級調控，基因回路等合成生物學的常用手段能夠對這些階段進行工程化的精密調控。

4 合成生物學研究演進特征與趨勢

時間線圖(timeline view)可以從時間維度來揭示合成生物學的研究趨勢和發展歷程，通過時間線圖和總結分析可以推斷出合成生物學不同維度的演進特征，進而總結出變革趨勢。

結合文獻計量研究法，采用CiteSpace的時區共現聚類功能對相關文獻數據按照每隔兩年的時間周期進行了聚類分析，進而從理論指導、技術推動、線路工程、代謝工程、實際應用五個維度對合成生物學研究的演進特征進行系統描述，如表2所示。

表2 演進特征年份維度圖

整體來看，合成生物學聚類呈現先增加再放緩的趨勢，說明合成生物學的整個學科體系已經逐漸建立，研究人員更加傾向于對深層次、多角度、工業化的研究。

從合成生物學的理論指導學科增加放緩，說明合成生物學正在脫胎于其他學科，構建出屬于自己的知識體系，而技術推動的一次次進步則標志著合成生物學與其他檢測、計量等精密學科和物理、化學、數學、計算機等基礎學科的緊密聯系。線路工程與代謝工程的不斷發展顯示出合成生物學最為主體的研究脈絡，也預示著合成生物學未來一段時間的發展進程，代謝工程的更高產量、更快速度、更多物質和線路工程的復雜化、模塊化、算法化方向不斷推進。

應用上來說，合成生物學能夠不斷地將自己研發的成果轉化為實際應用，能夠造福社會，可以提高合成生物學的普及度，促進發展，同時也對合成生物學的研究提出了更高的要求。可以預見未來10年之中仍會有大量的合成生物學研究和應用成果涌現。

5 結論

從21世紀初的起步，到如今的蓬勃發展，合成生物學受到各國的高度重視，學者們在線路工程、代謝工程等領域不斷研究，實現從模塊到系統的過程。在這個期間，中國高度重視，利用“863”計劃等國家平臺，組織關于合成生物技術研究項目，解決合成生物技術實際應用中面臨的關鍵技術問題，通過關鍵技術的突破，提高中國在生物能源、藥物研究和生產領域的綜合應用能力[32]。

基于對4 765篇合成生物學文獻記錄的引文分析，對合成生物學研究領域近20年的發展歷程進行分析，展示了合成生物學領域的發展歷程。利用CiteSpace的知識圖譜聚類功能，將多種研究工具和方法相融合，繪制多維度的知識圖譜，并以此為基礎梳理出合成生物學的重要研究方向和未來研究趨勢，為合成生物學領域的科研人員探尋同類學科、主要文獻、主要研究對象提供了明確的指向，有助于其更好地了解和追蹤研究熱點和研究前沿。