目的分析全球药物合成生物学领域的科研合作态势。方法在Web of Science数据库中检索药物合成生物学相关论文,检索时间为2023年6月29日,分析全球及各国该领域发文量变化趋势;构建全球合作网络并采用优劣解距离(TOPSIS)法评估各国和各机构在全球合作中的重要性;评估不同机构的合作偏好;根据通信作者发文量识别领先研究团队。结果共检索到全球范围内药物合成生物学领域科技论文1968篇,其中2013年及以后有1777篇(90.29%)。美国发文量最多(624篇),且合作对象(40个)和合作次数(283次)也最多,TOPSIS评分居全球首位。中国发文量(527篇)略低于美国,但近10年复合增长率远超美国(31.80%比6.24%),TOPSIS评分居全球第4位。丹麦技术大学、中国科学院、加州大学伯克利分校、哈佛大学、麻省理工学院的合作对象数量(≥10个)和合作次数(>20次)均较多,TOPSIS评分全球排名前5,其中前2个机构聚类系数较低(0.24,0.23)而中介中心性较高(0.23,0.15),后3个机构聚类系数低(0.38,0.30,0.18)而中介中心性相对中等(0.10,0.10,0.09)。全球共23名通信作者(团队)在此领域的论文数量≥5篇,其中美国最多(8人),中国次之(5人)。结论药物合成生物学领域在过去10年间快速发展,美国和中国在此研究领域较活跃。美国是全球合作网络的中心,中国、英国和德国也是国际合作的重要参与者。中国科学院和丹麦技术大学是连接国内外研究机构的重要桥梁,麻省理工学院、哈佛大学、加州大学伯克利分校等机构则是各自小范围研究领域的中心。
目的探讨合成生物学高被引论文替代计量学指标和文献计量学指标与被引频次的相关性。方法检索Web of Science数据库中合成生物学相关论文,检索时间为2023年6月21日,筛选高被引论文(被引频次排名前1%);同时,通过该数据库获取期刊引证报告(JCR)影响因子,与论文被引频次共同作为文献计量学指标,通过Altmetric官网获取Altmetric评分、Twitters等7个指标作为替代计量学指标;排除数据缺失比例超过20%的指标。分析合成生物学高被引论文发文量的年度变化趋势;分别采用多变量、单变量回归模型分析各指标与被引频次的相关性。结果共纳入100篇高被引论文及6个指标[包括2个文献计量学指标(被引频次和JCR影响因子)及4个替代计量学指标(Altmetric评分、Twitters、Mendeley和Patents)]。1999年至2021年,合成生物学高被引论文发文量先上升后下降,集中发表于2011年至2015年(51篇)。多变量回归模型分析显示,Altmetric评分、Mendeley、Patents与被引频次呈显著正相关,JCR影响因子和Twitters与被引频次的相关性不显著。单变量回归模型分析显示,与被引频次的相关性除Twitters不显著外,其他变量均显著,其中JCR影响因子相关性较弱,Mendeley和Patents分别可解释被引频次90.0%和85.6%的变化。结论替代计量学指标在一定程度上可反映论文的影响力;JCR影响因子与论文影响力相关性弱或无关。
目的测度药物合成生物学领域的学科交叉程度与趋势,识别该领域的关键及重点学科。方法通过Dimensions数据库检索全球药物合成生物学基金项目,并从Web of Science数据库中提取项目成果相关论文,利用该数据库期刊引证报告(JCR)学科分类体系,对项目成果论文涉及的学科大类和小类进行统计与分析,计算药物合成生物学领域交叉学科的丰富度、均匀度与专业化指数,并统计识别核心重点学科。结果美国、英国、中国是资助该领域基金项目数较多的国家(分别有463项、295项、100项),已积累了大量科技成果产出,日本、欧盟和欧洲其他国家也在该领域有所布局。药物合成生物学研究涉及学科众多,具有较高的学科丰富度。但随着丰富度的增加,学科间的均匀度波动下降,在2011年后保持在低位,说明该领域研究在涉及学科间分布不均,重点仍集中于少数学科。专业化指数在2006年后保持稳定,反映出该领域的专业化程度未呈现明显变化。从学科大类看,生物学与生物化学、化学、临床医学、物理学、材料科学是该领域的核心学科,其中生物学与生物化学在美国、英国、中国的研究中均为最核心学科。从学科小类看,生物化学与分子生物学、生物技术与应用微生物学、微生物学、细胞生物学、有机化学等是关键学科,临床医学方面的关键子学科则包括药理学与药剂学、免疫学、肿瘤学等。结论药物合成生物学研究涉及学科较多,但核心及重点学科仍集中在生物学和化学方面,专业化程度较高。合成生物学在临床及药物领域的应用转化还处于发展阶段,应结合学科交叉特征做好顶层设计,兼顾领域基础理论研究、共性前沿技术开发,并促进其向临床应用转化。
目的分析合成生物学领域的主路径。方法以“合成生物学”为主题词在Web of Science平台德温特专利数据库(DII)进行精准检索,得到专利数据集;构建专利引文网络,采用搜索路径连接数(SPLC)算法计算遍历权重,选择5种路径搜索方式,提取主路径,识别合成生物学技术创新热点。结果截至2023年6月5日,合成生物学领域共有专利申请432项,包含专利引文4987件。1992年至2021年,专利申请数量呈增长趋势,预计2025年和2030年专利申请数量将分别达到113项和216项;技术创新聚焦于基因合成及基因编辑相关研究。合成生物学领域局部后向主路径与全局主路径一致,识别出的专利数量最多,有14件,包含6条技术路线;局部前向主路径与全局关键路径主路径上的专利完全相同,仅技术轨迹有差异,识别出13件专利;局部前向主路径的技术路线最多,有12条。基于主路径分析,合成生物学领域技术创新主要聚焦于脂质体、样本处理方法、水凝胶、液滴网络等技术,高价值专利技术聚焦于生物打印、液滴封装、水凝胶网络等技术。结论主路径分析可识别技术发展轨迹及高价值专利,从情报学角度为合成生物学研究提供了信息支撑。
