農(nóng)業(yè)基因組學(xué)近年的主題演化分析

丁倩， 吳蕾， 張學(xué)福

（中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息研究所，北京 100081）

基因組的概念由德國(guó)漢堡大學(xué)植物學(xué)教授Hans Winkler 于1920 年提出，指生物體所有遺傳物質(zhì)的總和；而基因組學(xué)（genomics）由美國(guó)遺傳學(xué)家Thomas H. Roderick 于1986 年提出，它是一門交叉學(xué)科，通過(guò)對(duì)單個(gè)生物體所有基因進(jìn)行集體表征和量化，進(jìn)而研究基因組的結(jié)構(gòu)、功能、進(jìn)化、定位和編輯，以及它們之間的相互關(guān)系和對(duì)生物體的影響[1]。基因組學(xué)在農(nóng)業(yè)研究中發(fā)揮著引領(lǐng)作用，近年來(lái)為生物種業(yè)、疫病防治的發(fā)展帶來(lái)了新的機(jī)遇。文獻(xiàn)計(jì)量是用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)的方法，對(duì)文獻(xiàn)知識(shí)載體進(jìn)行定量研究分析，利用其成果對(duì)實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)的科學(xué)決策和科技創(chuàng)新具有重要意義。核心論文展示著研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)和前沿[2]，但隨著生命科學(xué)研究的蓬勃發(fā)展，各個(gè)方面的探索使得數(shù)據(jù)量大增，因而不能明顯顯示領(lǐng)域的發(fā)展方向和重點(diǎn)。本文通過(guò)對(duì)近20 多年基因組學(xué)與農(nóng)業(yè)科學(xué)研究的融合演化分析，試圖構(gòu)建研究主題的發(fā)展軌跡，挖掘各個(gè)時(shí)間點(diǎn)的研究主題及繼承關(guān)系，以期聚焦研究方向和重點(diǎn)，為科研人員和科研管理人員規(guī)劃和決策未來(lái)工作重點(diǎn)提供依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

利用基因組測(cè)序（genome sequencing）、測(cè)序技 術(shù)（sequencing technology）、全 基 因 組 測(cè) 序（whole genome sequencing）、全基因組關(guān)聯(lián)研究（genome wide association study）、高通量測(cè)序（highthroughput sequencing）等關(guān)鍵詞構(gòu)建檢索式，分別從作物和園藝、植物保護(hù)、畜牧獸醫(yī)等與農(nóng)業(yè)基因組學(xué)相關(guān)的學(xué)科領(lǐng)域?qū)z索結(jié)果進(jìn)行限定，時(shí)間范圍鎖定在2001 年1 月至2021 年12 月，以每5 年為1 個(gè)時(shí)間周期，最終基于Web of Science 數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建了農(nóng)業(yè)基因組學(xué)SCI 和SSCI 英文論文數(shù)據(jù)集，并基于incoPat數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建了專利數(shù)據(jù)集。

1.2 研究方法

使用社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法Infomap 對(duì)論文數(shù)據(jù)進(jìn)行主題聚類[3]。該算法基于最小熵原理，用隨機(jī)游走的方式找到路徑編碼長(zhǎng)度最小的社區(qū)劃分方法。具體是將文本數(shù)據(jù)抽象為1 個(gè)有向圖，每篇文本是圖上的1個(gè)節(jié)點(diǎn)，圖上的任意2個(gè)節(jié)點(diǎn)之間由1 條邊連接，邊的權(quán)重即轉(zhuǎn)移概率。從某個(gè)節(jié)點(diǎn)開始，按照概率跳轉(zhuǎn)到下個(gè)節(jié)點(diǎn)，并重復(fù)這個(gè)過(guò)程，這樣就會(huì)得到1 個(gè)序列。利用序列的層次編碼，并基于最小熵原理對(duì)結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化，最終能夠得到非監(jiān)督主題聚類結(jié)果。

為了進(jìn)一步量化聚類的主題強(qiáng)度，本文構(gòu)建了主題強(qiáng)度指標(biāo)體系來(lái)測(cè)度各個(gè)聚類的受關(guān)注度及研究熱度[4-5]。首先，確定了以類內(nèi)網(wǎng)絡(luò)概率流、類內(nèi)節(jié)點(diǎn)數(shù)和類內(nèi)節(jié)點(diǎn)間連接數(shù)為核心的聚類主題強(qiáng)度測(cè)度評(píng)估內(nèi)容；然后，基于主題強(qiáng)度指標(biāo)體系評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)，對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行去量綱化的歸一化處理，并對(duì)各指標(biāo)賦予等量權(quán)重，進(jìn)而加權(quán)計(jì)算得到各個(gè)聚類的主題強(qiáng)度指數(shù)得分。這種設(shè)計(jì)能夠揭示農(nóng)業(yè)基因組學(xué)研究主題的研究熱度。

其中，類內(nèi)網(wǎng)絡(luò)概率流較高的聚類表征了其與其他聚類主題有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性，屬于當(dāng)前研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)內(nèi)容，需要被著重研究。網(wǎng)絡(luò)中的概率流可以通過(guò)計(jì)算隨機(jī)游走在網(wǎng)絡(luò)上的概率分布來(lái)獲得，即從1 個(gè)節(jié)點(diǎn)開始，以一定的概率隨機(jī)選擇1 個(gè)相鄰節(jié)點(diǎn)進(jìn)行移動(dòng)，并記錄每個(gè)節(jié)點(diǎn)被訪問的次數(shù)。最終，可以將所有節(jié)點(diǎn)的被訪問次數(shù)歸一化作為概率流向量，表示信息在網(wǎng)絡(luò)上的流動(dòng)。這個(gè)過(guò)程可以使用矩陣運(yùn)算來(lái)高效實(shí)現(xiàn)，例如通過(guò)求解馬爾可夫鏈的平穩(wěn)分布或者流動(dòng)矩陣的特征向量[6]。另外，類內(nèi)節(jié)點(diǎn)數(shù)表征了當(dāng)前研究主題的廣度，節(jié)點(diǎn)數(shù)越多說(shuō)明當(dāng)前研究主題的相關(guān)關(guān)鍵詞越多，該主題越受關(guān)注。類內(nèi)節(jié)點(diǎn)間連接數(shù)表征了研究主題的深度。連接數(shù)越多說(shuō)明當(dāng)前研究主題內(nèi)關(guān)鍵詞的關(guān)聯(lián)性越強(qiáng)，該主題所代表的信息越多。

主題演化分析經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，已經(jīng)從對(duì)文本和數(shù)據(jù)的分析逐步邁入可視化層面。利用主題演化分析可以客觀評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)某一領(lǐng)域的研究發(fā)展現(xiàn)狀，并預(yù)測(cè)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。本文使用沖擊圖來(lái)顯示農(nóng)業(yè)基因組學(xué)研究主題隨時(shí)間變化的趨勢(shì)[7]。圖中每個(gè)區(qū)塊代表1個(gè)主題聚類，同一主題聚類由相同顏色的區(qū)塊表示，區(qū)塊的高度表示該主題聚類的大小。不同時(shí)間段之間的沖擊層描述了相鄰時(shí)間段內(nèi)主題發(fā)生的合并或者發(fā)散等結(jié)構(gòu)變化。沖積層兩端的寬度分別代表該沖積層中關(guān)鍵詞數(shù)量占與其相連接的區(qū)塊中關(guān)鍵詞數(shù)量的比例。

表1 4個(gè)發(fā)展階段主要主題聚類及指標(biāo)體系Table 1 Main theme clustering and indicator system diagram for 4 development stages

2 結(jié)果與分析

2.1 全球農(nóng)業(yè)基因組學(xué)進(jìn)展

2001年1月至2021年12月，基因組學(xué)領(lǐng)域與農(nóng)業(yè)科學(xué)研究交叉的SCI和SSCI英文論文共檢索到13 972 篇，前2 個(gè)周期論文較少，從第3 周期呈直線上升；在此期間，全球農(nóng)業(yè)基因組相關(guān)專利申請(qǐng)12 710 件，合并后為6 490 項(xiàng)專利族申請(qǐng)（單件專利的統(tǒng)計(jì)單位為件，專利族統(tǒng)計(jì)單位為項(xiàng)，可包含多件專利），獲得授權(quán)的專利共6 985件，2001—2012 年研發(fā)技術(shù)發(fā)展相對(duì)緩慢，2012—2016 年為急速上升期，2017—2018 年進(jìn)入徘徊期，之后又開始上升(圖1）。中國(guó)總發(fā)文量4 864 篇，位列第1，美國(guó)論文被引頻次、篇均被引頻次和高被引論文數(shù)量均排名第1（圖2）；中國(guó)專利族申請(qǐng)數(shù)量位列第1，是美國(guó)的6.72倍（圖3）。

圖1 農(nóng)業(yè)基因組全球論文和專利申請(qǐng)趨勢(shì)Fig. 1 Global trends in agricultural genome papers and patent applications

圖2 基因組學(xué)領(lǐng)域Top10國(guó)家Fig. 2 Top10 countries in the field of genomics

圖3 農(nóng)業(yè)基因組技術(shù)來(lái)源地Top10Fig. 3 Top 10 sources of agricultural genome technology

2.2 全球農(nóng)業(yè)基因組學(xué)研究主題強(qiáng)度

2.2.1 2001—2005年主要主題聚類分析 2001—2005年，農(nóng)業(yè)基因組學(xué)主題強(qiáng)度前5的主題依次為惡性瘧原蟲與相關(guān)酶的關(guān)聯(lián)及蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)研究、玉米基因組序列鑒定研究、畜禽基因疫苗與遺傳免疫研究、家蠶的遺傳學(xué)和基因組學(xué)研究、細(xì)菌真菌基因組研究（表1）。從主題強(qiáng)度指數(shù)構(gòu)成來(lái)看，主題1“惡性瘧原蟲與相關(guān)酶的關(guān)聯(lián)及蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)研究”的類內(nèi)網(wǎng)絡(luò)概率流和類內(nèi)節(jié)點(diǎn)數(shù)均最大，同時(shí)其與主題4“家蠶的遺傳學(xué)和基因組學(xué)研究”的類內(nèi)節(jié)點(diǎn)間連接數(shù)最大，因此，這個(gè)時(shí)間段內(nèi)主題1的強(qiáng)度指數(shù)最高，說(shuō)明針對(duì)惡性瘧原蟲與相關(guān)酶的關(guān)聯(lián)及蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)的研究最受關(guān)注。另外，主題4“家蠶的遺傳學(xué)和基因組學(xué)研究”的類內(nèi)節(jié)點(diǎn)間連接數(shù)最大，表明雖然這個(gè)研究主題與其他主題的關(guān)聯(lián)性較弱，且該主題的關(guān)鍵詞廣度不足，但是學(xué)者對(duì)其當(dāng)前內(nèi)容已經(jīng)開展了較為透徹、有深度的研究，為該主題日后發(fā)展奠定了研究基礎(chǔ)。

從內(nèi)容層面來(lái)看，主題強(qiáng)度前5 的研究都為生產(chǎn)利用解決關(guān)鍵問題或作為模式參考。如惡性瘧原蟲特有的酶和基因，有助于開發(fā)新的抗病蟲藥物，所以關(guān)注度提升，數(shù)據(jù)量增大；玉米是世界范圍內(nèi)種植的主要糧食作物，不同地域的種植環(huán)境會(huì)引起基因組的變異，因此對(duì)基因組進(jìn)行測(cè)序、組裝、注釋和比較分析，能有效解決玉米遺傳學(xué)的難題，從而更好地選擇高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、抗逆的基因；利用重組DNA 技術(shù)生產(chǎn)畜禽基因工程疫苗是畜禽疫病防治的重要研發(fā)方向；家蠶是重要的經(jīng)濟(jì)昆蟲，也是至今唯一被完全馴化的昆蟲類家養(yǎng)動(dòng)物，對(duì)其進(jìn)行遺傳和基因組研究具有重要意義；細(xì)菌基因組研究對(duì)水產(chǎn)類重要病害的防治可產(chǎn)生重大作用。真菌物種豐富，在有機(jī)質(zhì)降解環(huán)境保護(hù)中發(fā)揮了關(guān)鍵作用，在發(fā)酵工業(yè)、食品加工中也發(fā)揮著重要作用，因此細(xì)菌和真菌基因組研究重視度提高。在此期間，第1 代測(cè)序技術(shù)研發(fā)成功，且由技術(shù)方法研發(fā)向功能測(cè)定發(fā)展，生物合成抗生素的制備方法、遺傳多樣性的診斷和測(cè)量方法、畜禽病毒疫苗的制備等有較大進(jìn)展，為基因克隆、生物技術(shù)輔助育種提供了支撐。新研發(fā)的雙脫氧鏈合成終止法測(cè)序技術(shù)開啟了全基因組測(cè)序時(shí)代。在這個(gè)階段，Nature公開發(fā)布首個(gè)擬南芥基因組，隨后公布了水稻基因組序列，為以玉米為首的其他作物測(cè)序拉開了序幕。在模式動(dòng)物和畜禽疫病防治上也展開了探討，豬圓環(huán)病毒、MSTN、PCR 方面的研究已小成規(guī)模。

2.2.2 2006—2010年主要主題聚類分析 2006—2010 年，農(nóng)業(yè)基因組學(xué)主題強(qiáng)度前5 的主題依次為農(nóng)業(yè)基因組數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建研究、復(fù)雜性狀基因組特征模型分析及基因組選擇研究、畜禽基因多態(tài)性與生長(zhǎng)性能關(guān)聯(lián)性研究、基因組序列注釋研究、微衛(wèi)星分子標(biāo)記研究。從主題強(qiáng)度指數(shù)構(gòu)成來(lái)看，這個(gè)時(shí)間段內(nèi)類內(nèi)網(wǎng)絡(luò)概率流、類內(nèi)節(jié)點(diǎn)數(shù)和類內(nèi)節(jié)點(diǎn)間連接數(shù)大體與主題強(qiáng)度指數(shù)呈正相關(guān)，說(shuō)明這個(gè)階段農(nóng)業(yè)基因組學(xué)研究的熱點(diǎn)主題強(qiáng)度各項(xiàng)指數(shù)基本呈現(xiàn)均衡發(fā)展的態(tài)勢(shì)。

從內(nèi)容層面來(lái)看，在第1 代測(cè)序技術(shù)的支撐下，擬南芥、水稻等物種基因組的測(cè)序完成并發(fā)表，這些宏大的數(shù)據(jù)需要構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)，因此農(nóng)業(yè)基因組數(shù)據(jù)的應(yīng)用和管理逐漸被重視。同時(shí)，在測(cè)序的基礎(chǔ)上開展了復(fù)雜性狀基因組特征模型分析及基因組選擇研究、基因組序列注釋研究，并在作物中率先開展功能基因組研究。畜禽基因組研究起步較晚，畜禽基因多態(tài)性與生長(zhǎng)性能關(guān)聯(lián)性研究較多。微衛(wèi)星分子標(biāo)記應(yīng)用非常廣泛，它由2~6 個(gè)核苷酸的串聯(lián)重復(fù)片段構(gòu)成，在基因組中數(shù)量豐富，且在個(gè)體間存在高度變異性。在此階段，第2 代高通量測(cè)序技術(shù)研發(fā)成功，焦磷酸法和鏈接酶法測(cè)序技術(shù)的迅速發(fā)展成為了現(xiàn)在研究基因組結(jié)構(gòu)的重要工具，候選基因與群體性狀之間的相關(guān)性的評(píng)估方法、豬轉(zhuǎn)基因育種技術(shù)、遺傳修飾的方法、蛋白的表達(dá)系統(tǒng)等技術(shù)方法逐漸成熟。這些工具通過(guò)基于圖譜的克隆、數(shù)量性狀基因座的定位以及植物大基因組DNA 片段的測(cè)序和注釋，促進(jìn)了基因的分離。等位基因和啟動(dòng)子方面的研究在分子標(biāo)記、玉米全基因組、葡萄座腔菌、擴(kuò)增產(chǎn)物鑒定等方面開展了研究。在此期間，畜禽基因組研究開始提速，如牛基因組測(cè)序聯(lián)盟于2009 年公布了海福特牛的全基因組序列[8]；豬新增遺傳修飾、全基因組研究方向；通過(guò)紅原雞、羅得島紅雞、肉雞和蛋雞等9 個(gè)經(jīng)典品系混合樣本的全基因組重測(cè)序[9]，精確定位了雞冠表型調(diào)控基因，明確了其變異的調(diào)控機(jī)制[10]。

2.2.3 2011—2015年主要主題聚類分析 2011—2015 年，農(nóng)業(yè)基因組學(xué)主題強(qiáng)度前5 的依次為奶牛功能基因組學(xué)和基因組選擇研究、微衛(wèi)星DNA多態(tài)性標(biāo)記研究、對(duì)轉(zhuǎn)錄組測(cè)序數(shù)據(jù)進(jìn)行分析以及注釋研究、實(shí)時(shí)PCR 方法微生物菌群多樣性分析、基因和基因組的起源與進(jìn)化研究，從主題強(qiáng)度指數(shù)構(gòu)成來(lái)看，主題強(qiáng)度指數(shù)最高的主題1“奶牛功能基因組學(xué)和基因組選擇研究”在類內(nèi)網(wǎng)絡(luò)概率流和類內(nèi)節(jié)點(diǎn)數(shù)上均排名第1，但是主題2“微衛(wèi)星DNA 多態(tài)性標(biāo)記研究”的類內(nèi)節(jié)點(diǎn)間連接數(shù)排名第1。說(shuō)明該階段針對(duì)主題2“微衛(wèi)星DNA多態(tài)性標(biāo)記研究”中關(guān)鍵詞關(guān)系的挖掘研究較為深入。

從內(nèi)容層面來(lái)看，在奶牛中率先開展了功能基因組學(xué)和基因組選擇研究。微衛(wèi)星分子標(biāo)記研究進(jìn)一步深入，加強(qiáng)了微衛(wèi)星DNA 多態(tài)性標(biāo)記研究、轉(zhuǎn)錄組測(cè)序數(shù)據(jù)分析和注釋研究，以及從測(cè)序結(jié)果推進(jìn)基因和基因組的起源與進(jìn)化。在此階段，第3 代測(cè)序和第4 代納米孔測(cè)序研究開始興起，通過(guò)對(duì)重要農(nóng)作物基因組的測(cè)序或重測(cè)序，完成重要農(nóng)藝性狀基因的克隆和鑒定[11]，如美國(guó)加州大學(xué)等研究機(jī)構(gòu)對(duì)粗山羊草基因組序列進(jìn)行測(cè)序和組裝取得進(jìn)展[12]。隨著測(cè)序技術(shù)、組裝算法的不斷發(fā)展，植物基因組測(cè)序和拼接質(zhì)量也不斷提升，其中47 個(gè)基因組達(dá)到了染色體組裝水平。CRISPR/Cas9 基因組編輯技術(shù)在基因功能研究、作物特定性狀改良等方面有巨大應(yīng)用前景。有關(guān)遺傳修飾動(dòng)物、畜禽動(dòng)物健康、植物基因組修飾方法、控制基因表達(dá)方法、增加繁殖群體遺傳增益方法、遺傳送遞系統(tǒng)等研發(fā)快速發(fā)展。雞、牛、豬等畜禽是人類重要的食物來(lái)源和疾病研究模型，其參考基因組的測(cè)定被重視，多國(guó)科學(xué)家聯(lián)合倡導(dǎo)并啟動(dòng)了“動(dòng)物基因組功能注釋計(jì)劃”[13]。2012 年，國(guó)際豬基因組測(cè)序聯(lián)盟公布了豬的全基因組序列及豬種群差異、馴化的研究結(jié)果[14]。在此階段，植物保護(hù)領(lǐng)域基因組研究也在加速發(fā)展，完成了主要農(nóng)業(yè)害蟲、倉(cāng)儲(chǔ)害蟲以及一些傳粉昆蟲和專營(yíng)寄生的天敵昆蟲等15 種與農(nóng)業(yè)相關(guān)昆蟲的基因組測(cè)序。

2.2.4 2016—2021年主要主題聚類分析 2016—2021 年，農(nóng)業(yè)基因組學(xué)主題強(qiáng)度前5 的依次為酶活性及微生物群落功能多樣性研究，作物產(chǎn)量性狀及產(chǎn)量構(gòu)成性狀的數(shù)量性狀位點(diǎn)研究，全基因組選擇中準(zhǔn)確性的影響因素研究，畜禽生長(zhǎng)性能、腸道微生物菌群關(guān)聯(lián)關(guān)系研究，基因組學(xué)與生物進(jìn)化和物種形成關(guān)系的研究。從主題強(qiáng)度指數(shù)構(gòu)成來(lái)看，這個(gè)時(shí)間段內(nèi)類內(nèi)網(wǎng)絡(luò)概率流、類內(nèi)節(jié)點(diǎn)數(shù)和類內(nèi)節(jié)點(diǎn)間連接數(shù)大體與主題強(qiáng)度指數(shù)呈正相關(guān)，說(shuō)明這個(gè)階段農(nóng)業(yè)基因組學(xué)研究的熱點(diǎn)主題強(qiáng)度各項(xiàng)指數(shù)基本呈現(xiàn)均衡發(fā)展的態(tài)勢(shì)。

從內(nèi)容層面來(lái)看，農(nóng)業(yè)基因組研究向功能和生產(chǎn)目的轉(zhuǎn)移。由于定點(diǎn)基因工程系統(tǒng)完善，組裝及組裝算法等技術(shù)飛速發(fā)展，測(cè)序成本大幅度降低、數(shù)據(jù)通量增加，基因組裝有了突破性進(jìn)展。以色列對(duì)大麥關(guān)鍵馴化基因TtBtr1進(jìn)行了研究，使用鳥槍法對(duì)野生二粒小麥種質(zhì)‘Zavitan’進(jìn)行了全基因組測(cè)序[15]。PCR 檢測(cè)技術(shù)在豬圓環(huán)病毒檢測(cè)、豬瘟病毒的檢測(cè)、呼吸與繁殖綜合癥等方面廣泛應(yīng)用。

綜上所述，技術(shù)手段的進(jìn)步和生物種類的特殊性形成每個(gè)時(shí)期的研究主題，但從主題強(qiáng)度上看，影響重大的研究強(qiáng)度高，影響范圍小的研究強(qiáng)度弱。每個(gè)時(shí)期的主題也呈現(xiàn)了知識(shí)的傳承、升級(jí)和消長(zhǎng)，從第1個(gè)時(shí)期的研究探索到第4個(gè)時(shí)期直接關(guān)聯(lián)改良生產(chǎn)應(yīng)用。

2.3 全球農(nóng)業(yè)基因組學(xué)研究主題演化路徑

每個(gè)時(shí)期研究主題的細(xì)化研究?jī)?nèi)容的發(fā)展與變化呈現(xiàn)了主題形成的路經(jīng)，這個(gè)過(guò)程中既有知識(shí)的傳承，也有知識(shí)的替代和新生。從圖4 可見，農(nóng)業(yè)基因組學(xué)主題時(shí)序演化的全過(guò)程，進(jìn)而可梳理農(nóng)業(yè)基因組學(xué)的發(fā)展脈落，并預(yù)測(cè)其發(fā)展前沿。

圖4 全球4個(gè)發(fā)展階段研究主題演化Fig. 4 Evolution of research themes in four global development stages

2.3.1 2001—2005 年研究主題演化 2001—2005 年，氨基酸生產(chǎn)、數(shù)量性狀基因研究、酶、提純技術(shù)、家蠶、數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建、大腸桿菌、標(biāo)記多樣性、進(jìn)化要素、蛋白質(zhì)基因表達(dá)、識(shí)別序列脫氧核糖核酸基因組成為研究熱點(diǎn)。但關(guān)于氨基酸生產(chǎn)發(fā)酵乳酸桿菌、酶與排泄分泌產(chǎn)物的研究沒有大規(guī)模延續(xù)下去。關(guān)聯(lián)關(guān)鍵詞，如作物測(cè)序、家蠶重組桿狀病毒、土壤微生物、重組微生物、禽類外源蛋白、馬立克氏病、水產(chǎn)多核苷酸等，成為研究熱點(diǎn)。國(guó)際雞基因組測(cè)序協(xié)會(huì)于2004 年公布了紅原雞的全基因組序列草圖，雞的重要傳染病雞馬立克氏病也得到了關(guān)注。水產(chǎn)動(dòng)物基因組方面，研究者在簡(jiǎn)化基因組測(cè)序和外顯子組深度測(cè)序方法上進(jìn)行了探討。

2.3.2 2006—2010 年研究主題演化 2006—2010 年，開展了雞生長(zhǎng)數(shù)量性狀、蛋白質(zhì)的提純、家蠶基因組遺傳研究；數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建深入到測(cè)序數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)應(yīng)用、預(yù)測(cè)和基因組選擇、數(shù)據(jù)庫(kù)建模；對(duì)大腸桿菌的研究重點(diǎn)在蛋白質(zhì)層面開展；分子標(biāo)記多樣性研發(fā)快速發(fā)展；有關(guān)進(jìn)化要素在單核苷酸多態(tài)性、鑒定基因、雞生長(zhǎng)、數(shù)據(jù)庫(kù)建模等方面得到深入研究。總體上基本延續(xù)了上個(gè)5 年的研究?jī)?nèi)容，沒有大規(guī)模新發(fā)主題聚類出現(xiàn)，但主題局部有變化，同時(shí)存在不同主題的內(nèi)部融合，如蛋白純化和細(xì)菌、大腸桿菌的研究融合產(chǎn)生了大腸桿菌表達(dá)及純化研究。通過(guò)高通量基因組測(cè)序方法完善種質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)的部分研究在延續(xù)發(fā)展中衍生出通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行恰當(dāng)性狀基因組選擇的新思路。

2.3.3 2011—2015 年研究主題演化 2011—2015年，涌現(xiàn)出很多新生主題聚類，如蜜蜂系統(tǒng)發(fā)育和基因組序列分析、茄科植物單核苷酸多態(tài)性研究、骨骼肌生物發(fā)生研究等。微生物方面新增噬菌體、基因組序列、基因組表達(dá)載體等熱點(diǎn)。禽類研究新增擴(kuò)增產(chǎn)物、試劑盒、東鄉(xiāng)綠殼蛋雞3個(gè)熱點(diǎn)。神經(jīng)通路、表達(dá)分析等技術(shù)研發(fā)也成為探討熱點(diǎn)。延續(xù)上個(gè)5 年的關(guān)于數(shù)據(jù)庫(kù)建模深化到拷貝數(shù)變異、數(shù)據(jù)組織、差異化注釋、微衛(wèi)星結(jié)構(gòu)、數(shù)量性狀預(yù)測(cè)等研究；脫氧核糖核酸、單核苷酸多態(tài)性、蛋白質(zhì)、鑒定基因、遺傳學(xué)等與物種的進(jìn)化進(jìn)行了融合研究；其他如大西洋鮭魚、果蠅等研究在上期成果上進(jìn)一步深入。

2.3.4 2016—2021 年研究主題演化 2016—2021 年，新生的主題聚類包括意大利蜜蜂多序列比對(duì)等。昆蟲研究方面，家蠶重組桿狀病毒、家蠶質(zhì)型多角體病毒、狄斯瓦螨、蜜蜂群體選擇、檢疫性實(shí)蠅、微生物菌劑為研究熱點(diǎn)。畜禽研究方面，豬圓環(huán)病毒、MSTN、PCR、擴(kuò)增產(chǎn)物、遺傳修飾、全基因組、位點(diǎn)、禽類飼料利用效率均為研究熱點(diǎn)。水產(chǎn)方面，傳染性病毒、香魚假單胞菌、腸道微生物、性別鑒定、微衛(wèi)星標(biāo)記、三疣梭子蟹、魚類聯(lián)合分析法、噬菌體為研究熱點(diǎn)，并在免疫應(yīng)答和免疫細(xì)胞信號(hào)傳導(dǎo)等免疫學(xué)基礎(chǔ)研究方面與基因組研究進(jìn)行了有效融合，為疾病診斷和治療提供了新線索。總體上，相關(guān)畜禽生長(zhǎng)性能、糧食作物產(chǎn)量耐旱性農(nóng)藝性狀等基因組裝配、轉(zhuǎn)錄組分析、精確性基因組選擇等進(jìn)入精準(zhǔn)水平。由于技術(shù)方法的普及和廣泛利用，各種研究方向的相似性逐漸升高，致使總體研究方向開始出現(xiàn)匯集。但仍有新的研究方向產(chǎn)生，如基于基因?qū)W研究益生菌對(duì)腸道免疫功能、小麥基因組變異聯(lián)合數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建、線粒體鑒定牛肉種源等。

綜上所述，基因組學(xué)與農(nóng)業(yè)交叉融合研究主題時(shí)序演化路徑為，通過(guò)測(cè)序進(jìn)行全基因組關(guān)聯(lián)分析，進(jìn)而深入解析物種的起源與馴化過(guò)程；擴(kuò)展各種性狀的遺傳基礎(chǔ)和分子機(jī)制；加深理解遺傳調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，確定重要的遺傳基因位點(diǎn)，增強(qiáng)遺傳效率；建立生物和非生物響應(yīng)系統(tǒng)；提出與基因組關(guān)聯(lián)的應(yīng)用策略，最終促進(jìn)受眾發(fā)展進(jìn)程。

2.4 我國(guó)農(nóng)業(yè)基因組學(xué)主題演化與世界對(duì)比分析

從全球農(nóng)業(yè)基因組學(xué)的演化分析來(lái)看，最初的研究重點(diǎn)集中在基因組測(cè)序和基因組數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建上。隨著檢測(cè)技術(shù)、工具的發(fā)展和基因組數(shù)據(jù)庫(kù)的日益完整，全球研究熱點(diǎn)逐漸轉(zhuǎn)向關(guān)聯(lián)性、多樣性、準(zhǔn)確性等更多維度、更高精度的研究。總體上我國(guó)是跟蹤或同步，至今對(duì)關(guān)聯(lián)性和多樣性的研究也形成了規(guī)模，但是對(duì)準(zhǔn)確性的關(guān)注還不夠。

2.4.1 2001—2005 年對(duì)比分析 2001—2005 年，我國(guó)5 個(gè)研究主題為利用染色質(zhì)重塑進(jìn)行乙酰化、在轉(zhuǎn)基因農(nóng)作物基因組中分離側(cè)翼序列、BAC末端測(cè)序進(jìn)行分析比較基因組研究、農(nóng)作物基因組序列鑒定研究、抗白葉枯病雜交水稻研究。在此期間，世界各國(guó)重點(diǎn)圍繞不同物種進(jìn)行基因組測(cè)序，我國(guó)利用第1代測(cè)序技術(shù)獨(dú)立完成水稻第4染色體的測(cè)序，開展水稻功能基因組學(xué)研究，并一直走在世界前列。但是，我國(guó)在農(nóng)作物基因組序列鑒定上沒有形成大規(guī)模針對(duì)某一物種的系統(tǒng)研究體系，基礎(chǔ)研究方向相對(duì)分散。從全球范圍來(lái)看，生物合成的制備方法、遺傳多樣性的診斷和測(cè)量方法、遺傳標(biāo)記方法等技術(shù)發(fā)展相對(duì)成熟，而我國(guó)的技術(shù)應(yīng)用才剛起步。

2.4.2 2006—2010 年對(duì)比分析 2006—2010 年，我國(guó)5 個(gè)研究主題為農(nóng)業(yè)基因組數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建、協(xié)同進(jìn)化、基因和基因組的起源與進(jìn)化、細(xì)菌人工染色體、微衛(wèi)星DNA 多態(tài)性標(biāo)記。結(jié)合現(xiàn)有知識(shí)衍生出了大量深入的研究成果，廣泛開展了作物功能基因組研究，并取得了較大進(jìn)展。遺傳修飾方法、蛋白的表達(dá)系統(tǒng)、分子標(biāo)記篩選、微衛(wèi)星標(biāo)記等技術(shù)研究主題與全球保持了一致。我國(guó)對(duì)基因和基因組的起源、進(jìn)化的研究早于其他國(guó)家，但在這一時(shí)期，其他國(guó)家形成了對(duì)腸道大腸桿菌基因表達(dá)及純化的研究熱點(diǎn)，我國(guó)針對(duì)腸道微生物的研究在10年后才被重視。

2.4.3 2011—2015 年比較分析 2011—2015年，我國(guó)5個(gè)研究主題為功能基因組學(xué)和基因組選擇、對(duì)轉(zhuǎn)錄組測(cè)序數(shù)據(jù)進(jìn)行分析以及注釋、微衛(wèi)星DNA 多態(tài)性標(biāo)記、實(shí)時(shí)PCR 方法微生物菌群多樣性分析、細(xì)菌致病性基因。在此期間，通過(guò)對(duì)知識(shí)的繼承和融合，涌現(xiàn)出很多新生的主題聚類，如我國(guó)科研工作者率先開展異源四倍體魚的培育、針對(duì)蜜蜂系統(tǒng)發(fā)育和基因組序列分析、微小RNA 與蛋白質(zhì)相互作用等研究，其中對(duì)蜜蜂系統(tǒng)發(fā)育及其基因組序列分析的研究在全球獨(dú)樹一幟。另外，我國(guó)與世界同步開展了采用實(shí)時(shí)PCR方法分析微生物菌群多樣性和對(duì)轉(zhuǎn)錄組的測(cè)序研究及生物芯片的研發(fā)。

2.4.4 2016—2021 年比較分析 2016—2021 年，我國(guó)的5 個(gè)研究主題為微生物群落功能多樣性研究、復(fù)雜性狀全基因組關(guān)聯(lián)研究、免疫應(yīng)答基因研究、畜禽生長(zhǎng)性能和腸道微生物菌群關(guān)聯(lián)關(guān)系研究、對(duì)轉(zhuǎn)錄組測(cè)序數(shù)據(jù)進(jìn)行分析以及注釋研究。在此期間，我國(guó)對(duì)轉(zhuǎn)錄組測(cè)序的研究仍然保持了上個(gè)5 年的熱度，但是對(duì)準(zhǔn)確性的研究還沒有大規(guī)模形成。生物芯片技術(shù)廣泛應(yīng)用于基因組學(xué)與蛋白質(zhì)組學(xué)的科學(xué)研究、疾病診斷、新藥研發(fā)、農(nóng)作物育種、食品安全等領(lǐng)域，生物芯片發(fā)展前景可觀，但目前北美地區(qū)占據(jù)了全球生物芯片市場(chǎng)的主導(dǎo)地位。單就狹義的生物芯片技術(shù)而言，我國(guó)與世界先進(jìn)水平的差距不大，但應(yīng)用到民用市場(chǎng)的生物芯片在配套的各種試劑、耗材、儀器和分析軟件，特別是芯片點(diǎn)樣儀器及自動(dòng)化反應(yīng)儀器等方面嚴(yán)重滯后。

3 結(jié)語(yǔ)

世界農(nóng)業(yè)基因組學(xué)發(fā)展迅猛，成為生命科學(xué)進(jìn)步的推進(jìn)器。基因組學(xué)與農(nóng)業(yè)各學(xué)科交叉，產(chǎn)生了一系列新的交叉學(xué)科，如基因組學(xué)與進(jìn)化交叉形成進(jìn)化基因組學(xué)，與生態(tài)交叉形成生態(tài)基因組學(xué)。學(xué)科交叉融合是基礎(chǔ)研究和技術(shù)研發(fā)的重要趨勢(shì)和方向，因?yàn)閺?fù)雜和重大科學(xué)問題的解決需要多學(xué)科的協(xié)同發(fā)力，而且學(xué)科交叉的融合點(diǎn)也是科學(xué)原創(chuàng)的重要源泉，最有可能產(chǎn)生重大科學(xué)突破。同時(shí)，基因組學(xué)加速向農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的滲透，為生物種業(yè)、疫病防治、環(huán)境保護(hù)等帶來(lái)顛覆性革命。

農(nóng)業(yè)基因組學(xué)研究主題從探索到表型鑒定，再到功能挖掘，通過(guò)測(cè)序和重測(cè)序，揭開了物種全基因組關(guān)聯(lián)和遺傳調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，明確了重要的遺傳基因位點(diǎn)，促進(jìn)動(dòng)植育種理論與育種方法的重大突破。研究主題聚集在基因組測(cè)序和數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建及基因組序列注釋、遺傳學(xué)和基因組學(xué)關(guān)聯(lián)、復(fù)雜性狀基因組特征模型分析、功能基因組學(xué)及基因組選擇、微衛(wèi)星DNA 多態(tài)性標(biāo)記、基因和基因組的起源與進(jìn)化、全基因組選擇中準(zhǔn)確性的影響因素等。

在農(nóng)業(yè)基因組學(xué)發(fā)展進(jìn)程中，不同主題內(nèi)部進(jìn)行了融合，研究方向的相似性逐漸升高，但研究方法和手段不斷進(jìn)步，產(chǎn)生一些新思路。如表型鑒定是個(gè)綜合性的概念，但其測(cè)定技術(shù)和理念至今仍未取得重要突破，遠(yuǎn)落后于基因型的高通量測(cè)定。隨著人們對(duì)模式生物、植物相關(guān)表型認(rèn)識(shí)的不斷深入，采用化繁為簡(jiǎn)的思路，將復(fù)雜性狀進(jìn)行生物學(xué)分解測(cè)定有助于對(duì)遺傳機(jī)理的探究。這些新的研究方向均具有關(guān)鍵詞量大、信息多的特點(diǎn)，體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)時(shí)代知識(shí)的高度融合，預(yù)計(jì)在未來(lái)會(huì)涌現(xiàn)更多新生甚至其他領(lǐng)域的技術(shù)方法、對(duì)象用途等關(guān)鍵詞富集到基因組學(xué)的研究中，為這一研究帶來(lái)新鮮血液。

基因組學(xué)研究向農(nóng)業(yè)各學(xué)科滲透，但各學(xué)科領(lǐng)域發(fā)展不平衡。如農(nóng)作物育種發(fā)展較快，研究進(jìn)展日新月異，基因組大數(shù)據(jù)已滲透到農(nóng)業(yè)育種全過(guò)程；雞、牛、豬等畜禽基因組研究雖然起步晚些，但作為人類重要的食物來(lái)源和疾病研究模型，在全基因組范圍內(nèi)探索遺傳變異和表型多樣性的關(guān)系也在不斷深入；植保領(lǐng)域在昆蟲功能基因組學(xué)上的發(fā)展，為農(nóng)業(yè)害蟲的為害機(jī)制和防治方法提供了分子機(jī)理；但在農(nóng)業(yè)資源與環(huán)境、農(nóng)產(chǎn)品加工等領(lǐng)域基因組學(xué)融合度還較低。

我國(guó)農(nóng)業(yè)基因組研究從跟蹤到與世界同步，水稻功能基因組學(xué)研究一直走在世界前列，玉米、棉花、馬鈴薯、黃瓜等主要農(nóng)作物也處于領(lǐng)先地位；畜禽基因組育種雖然在追趕階段，但在生物疫苗、蜂等物種探索研究居世界前列。棉花轉(zhuǎn)基因防治、主要水產(chǎn)基因組研究等方面也居世界領(lǐng)先地位。但是，總體上我國(guó)農(nóng)業(yè)基因組學(xué)研發(fā)與國(guó)際領(lǐng)先水平有一定差距，篇均被引頻次僅排第9，表明論文影響力不強(qiáng)，專利也是量大質(zhì)低，突破性、重大性技術(shù)成果不多。

由于基因組學(xué)具備較強(qiáng)的交叉學(xué)科張力，未來(lái)勢(shì)必在全球農(nóng)業(yè)發(fā)展競(jìng)爭(zhēng)中扮演重要角色。現(xiàn)今，全球農(nóng)業(yè)基因組研究熱點(diǎn)逐漸轉(zhuǎn)向關(guān)聯(lián)性、多樣性、準(zhǔn)確性等更多維度、更高精度的研究，而復(fù)雜基因組、大基因組和泛基因組[16-17]的構(gòu)建，超平均讀長(zhǎng)的測(cè)序技術(shù)、優(yōu)化的組裝算法和泛基因組分析工具等是需重點(diǎn)突破的方向。目前，與歐美等發(fā)達(dá)國(guó)家和地區(qū)相比，我國(guó)在種植業(yè)、畜牧業(yè)方面差距較大，種養(yǎng)殖技術(shù)落后，種業(yè)問題嚴(yán)峻，生物種業(yè)已提升到戰(zhàn)略高度。以精準(zhǔn)促進(jìn)動(dòng)植物改良一直是基因組學(xué)在農(nóng)業(yè)的重要應(yīng)用主題，轉(zhuǎn)基因技術(shù)、基因編輯技術(shù)、全基因組選擇育種、基因組學(xué)已成為搶占國(guó)際生物技術(shù)育種研究高地的核心與前沿技術(shù)。因此，未來(lái)我國(guó)需加強(qiáng)測(cè)序技術(shù)、群體設(shè)計(jì)、表型測(cè)定、系統(tǒng)學(xué)研究，加強(qiáng)基因組學(xué)實(shí)用技術(shù)的創(chuàng)新與應(yīng)用、生物芯片的創(chuàng)造，將現(xiàn)代分子生物技術(shù)與常規(guī)技術(shù)緊密結(jié)合，加強(qiáng)專利保護(hù)和布局，為生物育種的發(fā)展配上高馬力的發(fā)動(dòng)機(jī)。