開展種業(yè)“卡脖子”技術攻關，打好種業(yè)翻身仗、建設種業(yè)強國，離不開作物表型數(shù)據(jù)管理技術的關鍵支撐。通過有效的表型數(shù)據(jù)管理，可以更好地進行數(shù)據(jù)注釋、標準化和長期存儲，確保數(shù)據(jù)的一致性和可比性，提高數(shù)據(jù)質量，減少研究誤差。開展基于本體論的多維數(shù)據(jù)有效整合，將多源異構表型數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一管理、分析，為后續(xù)機器學習、深度學習等人工智能方法應用奠定基礎，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，能夠揭示性狀調控的分子機制，闡明基因功能，挖掘有意義的生物學知識。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。通過構建科學的數(shù)據(jù)共享協(xié)議，不同研究團隊和機構之間可更容易地共享和交換表型數(shù)據(jù)，從而促進更廣泛的科研合作和知識交流，加速科研進展，避免重復工作，提高研究效率。