開展種業(yè)“卡脖子”技術(shù)攻關(guān)，打好種業(yè)翻身仗、建設(shè)種業(yè)強(qiáng)國，離不開作物表型數(shù)據(jù)管理技術(shù)的關(guān)鍵支撐。通過有效的表型數(shù)據(jù)管理，可以更好地進(jìn)行數(shù)據(jù)注釋、標(biāo)準(zhǔn)化和長期存儲(chǔ)，確保數(shù)據(jù)的一致性和可比性，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，減少研究誤差。開展基于本體論的多維數(shù)據(jù)有效整合，將多源異構(gòu)表型數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一管理、分析，為后續(xù)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能方法應(yīng)用奠定基礎(chǔ)，有助于從多維表型組數(shù)據(jù)集中提取可靠的性狀特征信息。大規(guī)模表型數(shù)據(jù)分析，能夠揭示性狀調(diào)控的分子機(jī)制，闡明基因功能，挖掘有意義的生物學(xué)知識(shí)。此外，有效的表型數(shù)據(jù)管理也為數(shù)據(jù)共享協(xié)作研究創(chuàng)造了條件。通過構(gòu)建科學(xué)的數(shù)據(jù)共享協(xié)議，不同研究團(tuán)隊(duì)和機(jī)構(gòu)之間可更容易地共享和交換表型數(shù)據(jù)，從而促進(jìn)更廣泛的科研合作和知識(shí)交流，加速科研進(jìn)展，避免重復(fù)工作，提高研究效率。