大数据技术助力植物表型组学研究

植物表型是现代植物研究的又一重要研究方式，这种研究方式采用了大量的现代科技成果，通过计算机技术、图形分析技术及大数据分析技术等的综合应用，大大减少了植物表型数据采集分析中的工作，提升了研究的效率，在我国现代农业研究发展中有着重要的作用。因此，这类植物表型研究方式及相关植物表型研究仪器也大受欢迎。下面是托普云农整理的现在学者对于植物表型组学大数据及其研究进展。

植物表型组学通过集成自动化平台装备和信息化技术手段，获取多尺度、多生境、多源异构植物表型海量数据，形成植物表型组学大数据，从组学高度系统深入地挖掘”基因型-表型-环境型”内在关系、全面揭示特定生物性状的形成机制，将极大地促进功能基因组学、作物分子育种与高效栽培的进程。

学者概括了植物表型组学大数据的发展背景、含义、产生过程和特点，系统综述了植物表型组学大数据研究进展，包括植物表型数据获取与解析、植物表型组大数据管理及建库技术、表型性状预测和基于表型组的多重组学分析的进展；从植物表型数据采集标准、多样化表型配套设施和低成本表型设备研发、开放共享植物表型组大数据平台构建、表型大数据融合与挖掘理论方法、植物表型组学协同共享和互作机制五个方面探讨了当前植物表型组学大数据研究与应用中面临的问题和挑战；最后从加强植物表型组技术体系设计与标准研究、植物表型-环境感知机理研究和智能化设备研发、植物表型组大数据建设以及人才队伍和协作网络建设四个方面提出具体建议。