番茄抗青枯病技术发展态势之专利分析

2017-05-05 21:03贺文爱
农业研究与应用 2017年1期
关键词:发展态势专利分析

贺文爱

摘 要:为了更好地掌握番茄抗青枯病研究的现状和发展态势,本文利用中国知识产权专利检索系统,结合专利文献计量学,对番茄青枯病相关专利历年来申请量的变化、专利CIP的分布、专利申请人、并对前10名的申请者进行分析,其结果可为未来番茄抗青枯病技术实现突破提供参考依据。

关键词:番茄青枯病 专利分析 发展态势

番茄青枯病又称细菌性枯萎病(bacterial wilt),是1种毁灭性土传病害,严重威胁番茄的生产。为控制病害,目前研究主要集中在平衡施肥[1]、农药防治[2-3]、生防菌的应用[4]、土壤微生物互作[5-6]、抗病品种选育等[7-9]。但因青枯病病原菌变异大,寄主范围广,迄今尚未找到防治此病的有效方法。运用科学的研究方法来挖掘新的技术,已变成一种重要的战略模式,而在这些技术中,专利分析是情报学中重点技术分析的主要手段与方法[10]。据报道,世界上每年发明创造成果的90 %~95 %可在专利文献中查到[11],并且许多发明成果为免失去新颖性,大部分首次通过专利公开文献。

本文主要基于中国知识产权专利检索系统,以(番茄+西红柿)*青枯病为检索词,检索时间段为2000~2015年,以期为解决番茄青枯病提供新的技术或思路。

1 番茄青枯病专利历年申请数量

从图1中可见,2005年之前,番茄青枯病专利申请较少,2005年以后,专利的申请徘徊上升,直到2012年后,专利的申请持续增长。说明青枯病正在严重威胁番茄的生产。2015年与2014年专利数量持平,可能因为专利是提前申请,延迟公开,一般一项专利从申请到公开一般要18个月到3年的时间,所以2015年的专利数量仅供参考,不代表最终趋势。

2 番茄青枯病专利申请的IPC分布

国际专利分类(International Patent Classification, IPC)是国际通用的专利分类系统,IPC分类号包括部、大类、小类、大组和小组,以功能分类和技术分类相结合,在一定程度上能够反映技术集中点和研究热点。本研究对番茄青枯病的研究领域的IPC进行分析。从图2 可以看出,研究番茄抗青枯病的范围越来越广,涉及到16个分类号,但技术集中点主要在A01N(农药、杀虫剂)、A01P(化学组合物)、C12N(微生物或酶),所占比例分别为26.4 %、24.4 %和14.5 %。从图2 还发现,最近几年,出现了一些新的研究点,2014年有7项专利的分类号为C07D(杂环化合物)、C12P(旋光异构体),说明研究者已通过新的方法来提高番茄抗青枯病的能力。

3 专利申请人分析

通过检索,统计筛选出主要的前10名的申请人,从图3看出,申请番茄抗青枯病专利的主要是学校和科研院所,排在第一的是南京農业大学,申请量多达11项,其次依次是浙江省农业科学院和广西田园生化股份有限公司。从南京农业大学申请的11项专利来看,已形成大的规模,研究范围较广,涉及9个分类号(如图4),分别是抗青枯病的脂肽—高岭土复合生防制剂、微生物植物疫苗、芽孢杆菌、拮抗菌、土壤消毒制剂等。说明通过多年的系列研究,南京农业大学有望取得新的突破。同时发现南京农业大学与企业江苏新天地生物肥料工程中心有限公司和南京吉星生物技术开发有限公司紧密合作,大学与企业的合作,大大加快了科技成果的转化,这种模式既是大学未来发展的新趋势,也是企业竞争发展的新愿景。

4 结论与讨论

本文通过专利分析发现,在美国专利数据库没有检索到有关番茄青枯病的专利,所有数据来源于国家知识产权数据库中,说明我国在此领域的研究比较活跃,从2000年,开始有少量有关番茄青枯病的专利申请报道,但一直到2011年,专利的申请处于徘徊不前,直到2012年后,专利的申请持续增长。从技术分类看,主要集中在农药、杀虫剂、化学组合物、微生物或酶的防治或治疗。但是纵观有关番茄抗病方面的基因(共检索到53个),但未有番茄抗青枯病基因的专利报道。我们知道,虽然番茄基因组和青枯病基因组的测序已经完成,但对于番茄青枯病的研究,依然困难重重。因此,未来的研究,需结合抗病基因的新技术,从多角度去解决这一世界级的难题,中国有望在此领域实现新的突破,从而提高在国际上的影响力

参考文献

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2012-06-20.

[4] 陈庆河,翁启勇,胡方平. 无致病力青枯菌株对番茄青枯病的防治效果[J]. 中国生物防治,

2004(1):42-44.

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[6] Zhang Wei, Jianfeng Huang, Chunlan Yang, et al. Screening of suitable carriers for Bacillus amyloliquefaciens strain QL-18 to enhance the biocontrol of tomato bacterial wilt[J]. Crop Protection,2015:96-103.

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[10] Teichert,T, Mittermayer,M A.Text mining for technology monitoring[C]. Proceedings of IEEE International Conference, Engineering Management(IEMC),2002:596-601.

[11] 李建蓉.专利文献与信息[M]. 北京:知识产权出版社,2002: 16.

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