基于新型文献计量学的植物病理学研究进展与智能防控展望

本研究针对植物病理学领域研究分散、传统分析工具局限等问题，开发了新型文献计量学方法（区别于VOSviewer），系统分析了4367篇WoS文献。研究发现埃及知识银行(EKB)、中科院等机构主导研究，揭示了抗病性、病原检测等核心方向，并首次提出大数据与机器学习(ML)在植物病害预测和个性化防控中的应用前景，为农业可持续发展提供新范式。

　　

在全球气候变化和农业集约化的双重压力下，植物病害正以空前速度蔓延——从导致森林大面积死亡的梣树枯萎病，到威胁粮食安全的作物病原体爆发，这些"绿色瘟疫"每年造成高达30%的农作物损失。传统研究多依赖实验室培养和田间试验，犹如"盲人摸象"难以把握全局。更棘手的是，常用文献分析工具VOSviewer已无法应对海量学术数据的挖掘需求。

中国研究人员创新性地构建了R studio文献计量分析框架，对Web of Science(WoS)收录的4367篇植物病理学文献进行深度挖掘。这项发表在《Biocatalysis and Agricultural Biotechnology》的研究，首次实现了该领域研究全景的可视化呈现：埃及知识银行(EKB)、中国科学院和印度农业研究委员会(ICAR)构成全球研究"铁三角"，而美国农业部(USDA)等机构则形成第二梯队。通过词频网络分析，研究精准锁定三大核心方向——植物抗病机制、病原体快速检测技术和综合防治策略。尤为突破的是，研究预言机器学习(ML)模型通过消化环境参数、病原互作等多元数据，将革命性地实现病害预警从"事后应对"到"未病先防"的转变。

研究团队主要采用文献计量学(Bibliometrics)技术，通过WoS数据库检索"plant pathology and diseases"关键词获取原始数据，运用R studio进行引文网络分析和关键词共现分析。样本涵盖1997-2024年间发表的4367篇文献，重点解析了作者合作网络、机构贡献度和主题演化路径。

【材料与方法】
建立基于R studio的文献计量流程，通过WoS数据库获取4367篇文献的完整元数据，包括作者、机构、关键词等信息，构建引文网络和共现矩阵。

【结果】
•机构贡献：埃及知识银行(EKB)以12.3%的论文占比居首，中国科学院和ICAR分别贡献9.8%和8.5%的研究产出
•主题演化：2015年前研究集中在病原鉴定(PCR技术)，2015年后转向抗病育种(CRISPR基因编辑)和生态防控
•前沿预测：机器学习在病害预测准确率提升37%，其中随机森林(RF)算法表现最优

【理解植物病害成因与管理】
词云分析显示"土壤微生物组"、"植物免疫应答"和"农业生态系统"构成核心三角，揭示现代植物病理学已从单一病原研究转向"植物-微生物-环境"多元互作研究范式。

【结论】
该研究不仅绘制了植物病理学研究的"数字地图"，更开创性地提出智能防控四步走战略：数据采集→模型训练→预测预警→精准干预。当传统显微镜遇上机器学习算法，植物医生将拥有"预见未来"的超能力——这或许是人类应对全球粮食安全挑战的最智能解决方案。