• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

农业基因组学研究中的数据重用:挑战与建议。

Data reuse in agricultural genomics research: challenges and recommendations.

作者信息

Hafner Alenka, DeLeo Victoria, Deng Cecilia H, Elsik Christine G, S Fleming Damarius, Harrison Peter W, Kalbfleisch Theodore S, Petry Bruna, Pucker Boas, Quezada-Rodríguez Elsa H, Tuggle Christopher K, Koltes James E

机构信息

Department of Biology, Frear North, Pennsylvania State University, University Park, PA, 16802, US.

Intercollege Graduate Degree Program in Plant Biology, Pennsylvania State University, University Park, PA, 16802, US.

出版信息

Gigascience. 2025 Jan 6;14. doi: 10.1093/gigascience/giae106.

DOI:10.1093/gigascience/giae106
PMID:39804724
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11727710/
Abstract

The scientific community has long benefited from the opportunities provided by data reuse. Recognizing the need to identify the challenges and bottlenecks to reuse in the agricultural research community and propose solutions for them, the data reuse working group was started within the AgBioData consortium framework. Here, we identify the limitations of data standards, metadata deficiencies, data interoperability, data ownership, data availability, user skill level, resource availability, and equity issues, with a specific focus on agricultural genomics research. We propose possible solutions stakeholders could implement to mitigate and overcome these challenges and provide an optimistic perspective on the future of genomics and transcriptomics data reuse.

摘要

长期以来,科学界一直受益于数据复用所带来的机遇。认识到有必要识别农业研究领域数据复用的挑战和瓶颈,并为其提出解决方案,数据复用工作组在农业生物数据联盟框架内成立。在此,我们确定了数据标准的局限性、元数据缺陷、数据互操作性、数据所有权、数据可用性、用户技能水平、资源可用性和平等问题,特别关注农业基因组学研究。我们提出了利益相关者可以实施的可能解决方案,以减轻和克服这些挑战,并对基因组学和转录组学数据复用的未来提供了乐观的展望。

https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/4f14/11727710/ac7202cdf1e0/giae106fig4.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/4f14/11727710/2899806dcab9/giae106fig1.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/4f14/11727710/38f08b6def39/giae106fig2.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/4f14/11727710/0fe329085f74/giae106fig3.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/4f14/11727710/ac7202cdf1e0/giae106fig4.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/4f14/11727710/2899806dcab9/giae106fig1.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/4f14/11727710/38f08b6def39/giae106fig2.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/4f14/11727710/0fe329085f74/giae106fig3.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/4f14/11727710/ac7202cdf1e0/giae106fig4.jpg

相似文献

1
Data reuse in agricultural genomics research: challenges and recommendations.农业基因组学研究中的数据重用:挑战与建议。
Gigascience. 2025 Jan 6;14. doi: 10.1093/gigascience/giae106.
2
AgBioData consortium recommendations for sustainable genomics and genetics databases for agriculture.AgBioData 联盟关于农业可持续基因组学和遗传学数据库的建议。
Database (Oxford). 2018 Jan 1;2018:bay088. doi: 10.1093/database/bay088.
3
Data sharing and ontology use among agricultural genetics, genomics, and breeding databases and resources of the Agbiodata Consortium.Agbiodata 联盟的农业遗传学、基因组学和育种数据库和资源的数据共享和本体使用。
Database (Oxford). 2023 Nov 15;2023. doi: 10.1093/database/baad076.
4
Tripal EUtils: a Tripal module to increase exchange and reuse of genome assembly metadata.Triple EUtils:一个 Triple 模块,用于增加基因组组装元数据的交换和重用。
Database (Oxford). 2020 Jan 1;2019. doi: 10.1093/database/baz143.
5
Plant specimen contextual data consensus.植物标本背景数据共识
Gigascience. 2016 Dec 1;5(1):1-4. doi: 10.1093/gigascience/giw002.
6
"METAGENOTE: a simplified web platform for metadata annotation of genomic samples and streamlined submission to NCBI's sequence read archive".METAGENOTE:一个简化的基因组样本元数据注释的网络平台,简化了向 NCBI 的序列读取档案提交的流程。
BMC Bioinformatics. 2020 Sep 3;21(1):378. doi: 10.1186/s12859-020-03694-0.
7
Data stewardship and curation practices in AI-based genomics and automated microscopy image analysis for high-throughput screening studies: promoting robust and ethical AI applications.基于人工智能的基因组学和用于高通量筛选研究的自动显微镜图像分析中的数据管理与整理实践:推动可靠且符合伦理的人工智能应用。
Hum Genomics. 2025 Feb 23;19(1):16. doi: 10.1186/s40246-025-00716-x.
8
Best practices for genetic and genomic data archiving.遗传和基因组数据归档的最佳实践。
Nat Ecol Evol. 2024 Jul;8(7):1224-1232. doi: 10.1038/s41559-024-02423-7. Epub 2024 May 24.
9
A streamlined workflow for conversion, peer review, and publication of genomics metadata as omics data papers.一种用于将基因组学元数据转换、同行评审和发表为组学数据论文的简化工作流程。
Gigascience. 2021 May 13;10(5). doi: 10.1093/gigascience/giab034.
10
A cost and community perspective on the barriers to microbiome data reuse.从成本和社区角度看微生物组数据再利用的障碍。
Front Bioinform. 2025 Apr 9;5:1585717. doi: 10.3389/fbinf.2025.1585717. eCollection 2025.

引用本文的文献

1
From data to discovery: leveraging big data in plant natural products biosynthesis research.从数据到发现:植物天然产物生物合成研究中大数据的利用
Plant J. 2025 Jun;122(6):e70288. doi: 10.1111/tpj.70288.
2
A standards perspective on genomic data reusability and reproducibility.关于基因组数据可重用性和可重复性的标准视角。
Front Bioinform. 2025 Mar 10;5:1572937. doi: 10.3389/fbinf.2025.1572937. eCollection 2025.

本文引用的文献

1
MAMS: matrix and analysis metadata standards to facilitate harmonization and reproducibility of single-cell data.MAMS:矩阵和分析元数据标准,以促进单细胞数据的协调和可重复性。
Genome Biol. 2024 Aug 1;25(1):205. doi: 10.1186/s13059-024-03349-w.
2
Exploring and retrieving sequence and metadata for species across the tree of life with NCBI Datasets.利用 NCBI Datasets 探索和获取跨生命之树的物种的序列和元数据。
Sci Data. 2024 Jul 5;11(1):732. doi: 10.1038/s41597-024-03571-y.
3
Correction to: Data sharing and ontology use among agricultural genetics, genomics, and breeding databases and resources of the Agbiodata Consortium.
对《农业生物数据联盟的农业遗传学、基因组学及育种数据库与资源中的数据共享及本体使用》的更正
Database (Oxford). 2024 Mar 25;2024. doi: 10.1093/database/baae019.
4
Current challenges and future of agricultural genomes to phenomes in the USA.美国农业基因组到表型组的当前挑战和未来
Genome Biol. 2024 Jan 3;25(1):8. doi: 10.1186/s13059-023-03155-w.
5
Using encrypted genotypes and phenotypes for collaborative genomic analyses to maintain data confidentiality.利用加密基因型和表型进行合作基因组分析,以维护数据机密性。
Genetics. 2024 Mar 6;226(3). doi: 10.1093/genetics/iyad210.
6
Genotype and phenotype data standardization, utilization and integration in the big data era for agricultural sciences.基因型和表型数据在农业科学大数据时代的标准化、利用和整合。
Database (Oxford). 2023 Dec 11;2023. doi: 10.1093/database/baad088.
7
Data literacy in genome research.基因组研究的数据素养。
J Integr Bioinform. 2023 Dec 5;20(4). doi: 10.1515/jib-2023-0033. eCollection 2023 Dec 1.
8
Database Resources of the National Genomics Data Center, China National Center for Bioinformation in 2024.2024 年中国国家生物信息中心国家基因组学数据中心的数据库资源。
Nucleic Acids Res. 2024 Jan 5;52(D1):D18-D32. doi: 10.1093/nar/gkad1078.
9
KIPEs3: Automatic annotation of biosynthesis pathways.KIPEs3:生物合成途径的自动注释。
PLoS One. 2023 Nov 16;18(11):e0294342. doi: 10.1371/journal.pone.0294342. eCollection 2023.
10
scPlantDB: a comprehensive database for exploring cell types and markers of plant cell atlases.scPlantDB:一个用于探索植物细胞图谱细胞类型和标志物的综合数据库。
Nucleic Acids Res. 2024 Jan 5;52(D1):D1629-D1638. doi: 10.1093/nar/gkad706.