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Reassessing data management in increasingly complex phenotypic datasets
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AI
DOI：10.1016/j.tplants.2025.09.001.png)
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摘要
En 中文
科学家为特定的数据分析生成专用数据集。一个专用数据集不能用于生成另一个数据集，也不能重新生成原始数据集。"严格意义上的表型组数据集"（sensu stricto phenomic datasets）位于后者的上游，旨在促进对未包含在已发布专用数据集中的全部信息的访问和再利用。它们组织表型测量和环境数据的时间进程，并通过知识图谱将其与遗传数据和元数据相链接。数据再利用需要存储和记录严格意义上的表型组数据集（供其他学科使用）和专用数据集（供专家使用）。跨数据集提出了通用规则，例如元数据组织或使用四元组特征进行变量命名，即Entity_traitCharacteristic_method_unit。信息可以通过数据门户和搜索引擎在基础设施之间检索。
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