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我们相信通过我们的不断努力和追求，一定能够实现与客户的互利共赢！ 摘要：随着生物技术的快速发展和数据获取方式的多源化,作物种质资源研究领域产生了大量的结构化、半结构化和非结构化数据,作物种质资源迈入了大数据时代。大数据技术在海量异构数据处理方面具有绝对优势,通过对数据高度自动化的分析,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式和规则,为社会提供更具价值的信息。虽然近年来我国部分学者逐渐意识到建设作物种质资源大数据的重要性,然而作物种质资源大数据相关概念尚需界定与明晰,作物种质资源大数据体系及其内容尚待建立与实施。因此,本文基于作物种质资源大数据的研究现状,对作物种质资源大数据体系构建进行了一定的理论探索与实践创新,旨在为进一步推动作物种质资源大数据建设提供理论依据和应用借鉴。本文研究工作主要包括以下几个方面:（1）构建了作物种质资源大数据体系总体框架。提出了基于大数据和作物种质资源的体系构建依据,制定了适用性、系统性、兼容性等8项体系建设原则,提出了以“基础-目标-过程-保障”为主路线的作物种质资源大数据四维要素结构,包括作物种质资源业务需求、大数据技术、数据加工和标准规范等,确定了体系构建的边界与内容,设计了作物种质资源大数据体系的总体框架。（2）详细设计了支撑体系。基于作物种质资源大数据体系总体框架,按照先总体后局部、逐层递进的设计思想分别对标准规范体系、数据体系、管理体系、安全体系等进行了详细设计,丰富了体系的内容。制订了作物种质资源大数据6类标准规范体系框架,确立了数据体系的数据分类、编码规范和交换共享等内容,设计了基于管理团队建设、数据管理和系统运维等多维度的管理体系,建立了安全体系,确保了大数据系统安全可靠运行。（3）设计了技术/工具子体系。以作物种质资源大数据加工要素为依据对技术体系进行设计,针对作物种质资源数据采集技术,提出了二次数据采集技术方案,明确了预处理技术,提出了基于云技术的混合数据存储技术方案,设计了分析技术框架和适应于作物种质资源数据展示的可视化技术体系,并结合技术体系设计了平台/工具框架。以获取小麦单位面积穗数为例开展实证研究,改进了麦穗图像的采集方法,标注了约一万个样本用于训练,优化了深度学习目标检测算法的参数,结果表明该麦穗检测模型的F1评价指标大于0.91,接近实用效果,验证了技术体系设计的可行性。（4）设计了应用子体系,构建了知识图谱。提出了应用子体系构建原则,结合作物种质资源研究业务需求和用户群体将应用子体系分成基础性工作、基础研究和应用基础研究等三部分,设计了应用体系与技术体系之间的对接方案。以构建作物种质资源知识图谱为例开展实证研究,设计了以作物种质资源为中心的知识图谱模式层,借助Protégé软件构建知识图谱数据层,提出了基于知识图谱的数据扩展方法,获取到与作物种质资源相关的社会学基础数据,构建出基于图结构的知识图谱可视化界面,验证了应用体系设计的合理性。综上所述,本文提出了作物种质资源大数据体系建设的依据、原则和要素,设计了大数据体系总体框架,并分别从理论、技术和实践三个层次对框架中的两个核心子体系—技术/工具子体系、应用子体系进行了详细的阐述和分析,阐明了作物种质资源大数据建设主体、应用技术和发展方向,对未来作物种质资源大数据建设具有重要理论和应用价值。 还原
