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《国际植物遗传资源信息系统（GRIS）用户手册》 作者： 国际农业研究磋商组织（CGIAR）下属机构协作组 出版社： 农业信息科学出版社 出版日期： 2023年10月 ISBN： 978-7-5675-8921-0 --- 内容简介： 本书是为全球从事植物遗传资源保护、研究与利用的科学家、技术人员、数据管理者以及政策制定者精心编撰的一本全面、实用的操作指南。它聚焦于国际植物遗传资源信息系统（GRIS）的最新架构、功能模块及其在现代生物多样性管理中的核心应用。 随着全球气候变化和农业可持续发展的挑战日益严峻，有效管理和共享植物遗传资源数据成为保障粮食安全的关键。GRIS作为全球领先的遗传资源信息平台，其标准化、集成化和可访问性对于提高全球育种效率和保护地方品种具有不可替代的作用。 第一部分：GRIS 概述与基础架构 本部分系统介绍了GRIS的起源、发展历程及其在全球作物遗传资源信息网络中的战略定位。详细阐述了系统的核心理念——“数据驱动的决策支持”。 GRIS的愿景与使命： 阐述系统如何通过整合分散的遗传资源数据，构建一个统一、可追溯的全球信息枢纽。重点分析了系统在促进《国际植物遗传资源促进粮食和农业管理协议》（ITPGRFA）实施中的技术支持作用。 系统架构解析： 深入剖析GRIS的三层架构：数据采集层（前端接口）、核心数据库层（后端存储与管理）以及应用服务层（用户交互界面）。特别关注了其采用的分布式账本技术（DLT）在确保数据安全性和不可篡改性方面的应用。 互操作性标准： 详细解读GRIS所遵循的关键国际标准，如ISO 19115元数据标准、Darwin Core（DwC）在记录标本数据中的应用，以及与其他大型生物信息学平台（如GenBank、EMBL-EBI）的数据交换协议（API接入指南）。 第二部分：数据采集、录入与质量控制 高质量的数据是有效利用遗传资源的前提。本部分提供了详尽的操作步骤和最佳实践，确保数据采集的规范性与准确性。 多源异构数据整合： 针对实地考察记录、种质库清单、基因型数据（分子标记、WGS数据）和表型性状数据（环境响应、农艺性状）的不同来源，提供了标准化的数据清洗和导入流程。 核心数据要素规范： 详细定义了在GRIS中必须记录的最小数据集（MDS），包括但不限于：种质标识符（Accession Number）、收集地点（地理坐标、海拔）、主要形态特征、抗性信息以及知识产权状态（IP Status）。 表型数据标准化（Phenotyping Data Standardization）： 强调使用标准化的术语集（Ontologies），如Plant Trait Ontology (PO) 和 Crop Ontology，来描述作物的复杂表型。提供了在进行多点环境试验（MGE）时，如何结构化记录环境因子和观测值的操作指南。 数据质量评估流程（DQA）： 介绍了系统内置的自动化质量检查工具，包括数据完整性校验、逻辑一致性检查和异常值检测。并指导用户如何手动审核和修正高风险数据点。 第三部分：高级功能应用与分析模块 本部分侧重于GRIS在实际科研和育种实践中的高级应用，帮助用户从数据中提取有价值的信息。 种质资源检索与筛选： 教授用户如何利用复杂布尔逻辑、地理空间查询（GIS模块集成）和分子数据进行高效的种质资源筛选。例如，如何快速定位“在特定干旱胁迫下，起源于A区域，且携带特定SSR标记的野生稻种质”。 遗传多样性评估工具包： 详细介绍了GRIS集成的群体遗传学分析模块。用户可以在线运行主成分分析（PCA）、结构分析（Structure analysis）和亲缘关系矩阵（Kinship Matrix）计算，无需导出数据至外部软件。特别展示了如何使用系统内置的“种质代表性指数（Germplasm Representativeness Index, GRI）”来评估现有种质库对某一物种全基因组变异的覆盖程度。 安全共享与溯源机制（Digital Material Transfer Record - DMTR）： 阐述了如何利用区块链技术实现《获取与惠益分享议定书》（ABS Protocol）的数字化管理。用户可以生成和追踪《材料转移记录》（MTA），确保遗传资源在跨国界流通过程中的合规性和使用目的明确性。 数据可视化与报告生成： 提供了丰富的图表模板，用于生成年度库存报告、多样性热图、地理分布图以及关键性状的趋势分析报告。 第四部分：系统维护、安全与未来展望 本部分面向系统管理员和高级用户，涵盖了系统的日常运维和未来发展方向。 用户权限与角色管理： 详细说明了不同层级用户（数据录入员、审核员、科学家、管理员）的权限划分，以及如何安全地设置数据访问级别（Public, Restricted, Private）。 数据备份与灾难恢复： 提供了详细的系统离线备份策略和恢复流程，确保核心种质信息记录的连续性。 新兴技术集成： 探讨了GRIS平台在未来集成人工智能（AI）辅助育种（如利用深度学习模型预测最佳杂交组合）和单细胞测序数据管理的路线图。 本书内容翔实，图文并茂，配有大量实际操作截图和典型案例分析，是所有致力于生物遗传资源信息科学管理人员的必备参考书。通过掌握本书内容，读者将能够充分利用GRIS的强大功能，加速作物改良进程，为全球农业的可持续发展做出贡献。
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