基于文献计量的植物表型组学研究进展分析

文献类型： 中文期刊

第一作者： 李晓曼

作者： 李晓曼;张扬;徐倩;谢能付

作者机构：

关键词： 文献计量学;植物表型组学;共现分析;遥感技术;机器学习;计算机视觉;数据挖掘;数据采集

期刊名称： 农业大数据学报

ISSN：

年卷期： 2019 年 1 卷 2 期

页码： 64-75

摘要： [目的]为了掌握植物表型组学研究的发展脉络和现状,本文基于文献计量学方法探讨了植物表型组学的研究现状.[方法]本研究基于Web of Science核心合集数据库分析了1995-2018年的学术论文,利用多个指标从学术产出(年度变化趋势分析、 国家和地区分析、 期刊分析和学科领域分析)和学术合作(国家合作情况分析和机构合作情况分析)两个方面对植物表型组学文献进行了统计分析.同时,本文使用Web of Science数据库文献分析平台和EXCEL、DDA等软件,利用共词分析方法构建文献关键词共现矩阵,进一步对矩阵进行聚类分析,并利用VOSviewer文献计量工具进行可视化.此外,本文构建了1995-2002年、2003-2010年、2011-2018年三个时间片的关键词共现矩阵,分析了不同时间片主题的变化情况.[结果]本文基于Web of Science共检索到与植物表型组学研究和应用相关的文献6800篇,发现植物表型组学文献数量整体呈上升趋势,现阶段正处于高速增长阶段.从学术产出归属国家和地区分布来看,美国发文量最多,中国排名第四.从国际合作来看,澳大利亚、 法国和西班牙国际合作论文占比较高,美国的占比靠后.虽然植物表型组组学研究已经呈现多学科合作发展趋势,但植物科学还是主体领域.从研究主题上看,主要包括遥感技术在表型组学中的应用、 植物表型组学基础研究、 利用光学成像的图像分析、 机器学习和计算机视觉技术、 利用不同植物种类如小麦和水稻的相关研究.

分类号： S-1

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