随着时代发展,学科交叉是学科发展的必然趋势。因而,对现有交叉学科主题演化与学科交叉关系展开研究,并探讨其学科间的交互形式,对其他学科未来发展有借鉴意义。本文尝试通过关键词重合关系,构建有向有权的文献关联网络,并基于该网络,通过社群发现算法,对累计年份的文献关联网络进行主题划分。通过比对前后时段的文献重合情况,判断前后主题的关系。基于主题的延伸、消亡、融合等关系,构建细胞生物学1997-2016年主题演化过程。微观层面上,对来源其他学科的移植词,展开其属性,以及此类词与主题核心词,突发词的交互模式的探讨。结果表明,细胞生物学的主要发展可以分为三个主题组:多次融合分裂的大主题组(TG1)，融合的较小主题组(TG2)，以及分裂的较大主题组(TG3)。进一步对该学科发展过程中的主题变化和学科引入变化的关联可得,整体而言,主题变化和引入学科变化具有较高的相关性,其中,在稳定发展的主题组(TG3)中主题变化和引入学科变化的相关性接近于0,说明学科整体的学科交互现象明显,但局部稳定发展的主题已经较少受到学科交互影响。微观层面上,随着学科发展,移植词数目上超越领域创新词,且学科移植词主要集中于3-6层概念,专指度极高,主要集中于Chemicals and Drugs和Diseases两类词。而进一步挖掘移植词与主题核心词,突发词,以及同时为主题核心和突发的词汇(简称ie词)的交互模式发现,存在14种交互模式。其中,与其中一种特殊词关联的交互模式,占比72%。学科移植词主要与主题核心词关联,以ie,以及突发词为辅。其中,被建立关系的主题核心词和ie词主要处于MeSH上的第3,4层,专指程度较为明确,词类型主要集中为G,D类,即为Phenomena and Processes,和Chemicals and Drugs。而突发词则所处层次较为发散,专指程度同样较为明确,词类型较为发散平均。后续研究,可以从文献关联网络设计优化,数据扩展,词层面交互模式而进一步切入。