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多源异构作物组学数据融合方法研究——以高粱为例
文献摘要：
[目的]作物组学研究是农业作物科学发展的未来研究趋势,在数据密集型科学研究背景下,作物组学数据存在数据量大、来源多、结构复杂的特点,对多源异构作物组学数据的融合有利于优质作物种质资源的挖掘,助力农业科技发展.[方法]运用文献调查和网络数据收集法,对当前作物组学数据的分布和数据组织结构进行了分析,得出了多组学数据资源的主要特征;以高粱为例通过语义分析和文献查询方法,优化设计得到新的高粱多组学数据标准元数据,并开发脚本实现了不同数据库元数据到标准元数据的映射和转换,基于元数据实现了对多源数据的融合;通过整合mapping、变异分析、DEG计算等多种生物信息学方法,实现了对异构组学数据的融合.[结果]形成了高粱多源异构组学数据融合方法,能够实现对NCBI、EMBL、PlantGDB、国家农业科学数据中心等数据库中基因组、转录组、代谢组、表型组数据的融合.[局限]需进行数据源、标准元数据的针对性开发,以满足在其它作物中推广的实际需求.[结论]本文基于元数据和生物信息学方法,开发得到了作物多源异构组学数据的融合方法,具有普适性,可在其它作物品种中推广应用.
文献关键词：
组学数据;多源异构;数据融合;高粱
中图分类号：
作者姓名：
张翔鹤;闫燊;樊景超
作者机构：
中国农业科学院农业信息研究所,北京100081;国家农业科学数据中心,北京100081
文献出处：
引用格式：
[1]张翔鹤;闫燊;樊景超-.多源异构作物组学数据融合方法研究——以高粱为例)[J].数据与计算发展前沿,2022(01):42-52
A类：
EMBL,PlantGDB
B类：
多源异构,数据融合方法,高粱,组学研究,作物科学,科学发展,研究趋势,数据密集型科学,研究背景,数据量,作物种质资源,农业科技,文献调查,网络数据,数据收集,数据组织结构,多组学数据,数据资源,语义分析,查询方法,数据标准,元数据,脚本,多源数据,mapping,变异分析,DEG,生物信息学方法,NCBI,农业科学数据,科学数据中心,转录组,代谢组,表型组,数据源,发得,作物品种
AB值：
0.308526
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