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国家野外试验站现状分析及网络化体系构建 总被引:1,自引:0,他引:1
为了推动筹建国家级重点野外科学观测试验站网络化管理的工作,充分发挥野外试验站所观测数据的作用.我们选取了25个野外试验站作为试点站,并于2002年8月至10月主要采用调查表、网上查询和电子邮件交流的方式进行调查,调研的主要内容涉及各野外台站的基本情况、软硬什和网络以及数据集现状,以及国外野外台站的运行状况和发展趋势.通过调查结果的分析,表明目前我国野外台站在数据监测、管理以及数据标准化与共享方面存在较多的不足之处.据此提出建立网络台站管理体系的框架,为实现我国国家级野外试验站数据标准化与信息共事的目标奠定基础. 相似文献
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20世纪80年代末,神经科学与信息科学的融合催生了神经信息学,其核心研究内容之一是对复杂的脑结构与脑功能实现信息化,建设脑数据库,对脑信息处理系统进行数学建模.神经信息学发展的30年来,活体脑成像技术飞速发展,人们得以无创地观测和记录人脑——这一复杂信息系统——的高精度时空特性.进入21世纪,堪比上世纪"阿波罗登月计划... 相似文献
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系统提取并分析了农作物种质资源普查数据、调查数据、评价数据和保存数据等数据信息,采用基于数据元技术方法制定了农作物种质资源调查数据标准和数据元目录;定义了种质资源调查数据集以及对象和属性的映射关系;给出了基于XML数据标准存储及交换策略。标准的制定使农作物种质资源调查在"数据层"上达到统一,规范了数据库构建,促进了农作物种质资源调查数据的整合和共享。 相似文献
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红外相机技术在野生动物调查研究中得到广泛应用, 其发展和普及为中国自然保护地生物多样性保护带来了诸多机会。为进一步推广该技术在我国自然保护地野生动物监测中的应用, 中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所在自然保护区生物标本资源共享子平台增设野生动物红外相机数据库专栏, 并通过门户网站“中国自然保护区生物标本资源共享平台” (http://www.papc.cn/ )对外发布, 向公众开放, 可以随时查阅、下载信息。本文重点介绍了该平台的野生动物红外相机数据库建设进展, 包括所监测的自然保护区、监测方案、数据规范存储、标准化分析、成果介绍、工作计划等内容。2010-2019年间, 该平台使用红外相机调查技术在全国13个不同类型的保护地开展兽类和鸟类资源调查, 累计27.25万个有效工作日, 共拍摄到8.41万张独立图像, 经鉴定有80种野生兽类和200种野生鸟类, 并利用这些数据对野生动物行为、稀有物种探测、人为干扰, 以及气候变化影响等方面进行研究, 取得了重要的阶段性成果。下一步, 子平台牵头单位将筹建自然保护地红外相机数据共享平台, 制定红外相机调查设计、监测技术、数据格式等统一标准化方案, 逐步完善我国自然保护地野生动物红外相机监测网络。 相似文献
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截至2020年底, 中国共有226种蜥蜴类(不包括外来入侵种), 是世界上蜥蜴类多样性最丰富的国家之一。系统整理中国现有蜥蜴类的特征数据在物种起源与进化、形成与灭绝、保护生物学等研究中具有重要意义。但是, 目前还没有关于我国蜥蜴类生活史、生态学和地理分布等物种特征的完整数据库。本文通过系统查阅文献和数据资料, 共收集整理了中国现有226种本土蜥蜴类19个特征数据: 描述年份、中国受威胁等级、全球受威胁等级、是否中国特有种、是否岛屿特有种、平均体长、平均体重、食性、窝卵数、繁殖模式、四肢发育、活动时间、栖息生境、栖息地类型、栖息地宽度、海拔分布范围、地理分布范围、动物地理界和分布省份。在上述特征中, 除了四肢发育、描述年份、是否中国特有种、是否岛屿特有种和分布省份外, 其余特征数据均存在不同程度的缺失, 数据完整度为47.14%-100%。本数据集是目前关于中国蜥蜴类最新和最全的物种特征数据库, 可为我国蜥蜴类生态学、进化生物学、生物地理学和保护生物学等研究领域提供数据支持。 相似文献
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生物多样性数据集成模式初探 总被引:1,自引:0,他引:1
本文以生物多样性研究发展现状的分析为基础,为生物多样性保护政策的制定提供可靠的数据支持为目标,通过对国内外几个著名的生物多样性数据库建设情况的分析,从相关学者的需求出发,提出了设计一个多层次多角度并带有一定人工智能的生物多样性集成数据库的构想。该系统基于都柏林核心(Dublin Core)的数据规范,并符合基于开放文献预研的元数据互操作协议(The Open Archixles Initiative Protocol for Metadata Hatvesting,OAIPMH)的标准,是一个集文字、图件、图片、声音、影像为一体的,能够在网上和硬件载体(如光盘)上同时进行发布的分布式数据库平台。其网上数据库系统的子系统之间以及子系统和硬件载体之间可以通过元数据获取的开放档案倡议协议互相交换数据。 相似文献
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生命与健康多组学数据是生命科学研究和生物医学技术发展的重要基础。然而,我国缺乏生物数据管理和共享平台,不但无法满足国内日益增长的生物医学及相关学科领域的研究发展需求,而且严重制约我国生物大数据整合共享与转化利用。鉴于此,中国科学院北京基因组研究所于2016年初成立生命与健康大数据中心(BIG Data Center, BIGD),围绕国家人口健康和重要战略生物资源,建立生物大数据管理平台和多组学数据资源体系。本文重点介绍BIGD的生命与健康大数据资源系统,主要包括组学原始数据归档库、基因组数据库、基因组变异数据库、基因表达数据库、甲基化数据库、生物信息工具库和生命科学维基知识库,提供生物大数据汇交、整合与共享服务,为促进我国生命科学数据管理、推动国家生物信息中心建设奠定重要基础。 相似文献
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随着现代生物学的发展,全球范围内建立了大量的生物学数据共享中心,同时,在生物学发展的带动下,植物遗传资源数据变得更为复杂、异构化和海量。本文在分析国内外几大著名的数据整合共享中心的基础上,简要介绍了本体论的概念及其在生物学领域中的研究现状,提出了基于生物本体论将植物遗传数据、数据挖掘工具、科技文献和科技交流进行整合的设想,并对数据整合需要考虑的几个问题进行了讨论。 相似文献
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2019新型冠状病毒信息库 总被引:14,自引:0,他引:14
2019年12月在中国武汉开始爆发的新型肺炎已造成全球25个国家/地区的31516人感染、638人死亡(截止2020年2月7日16时),引起该肺炎的病毒被世界卫生组织命名为2019新型冠状病毒(2019-nCoV)。为促进2019-nCoV数据共享应用并及时向全球公众提供病毒的相关信息,国家生物信息中心(CNCB)/国家基因组科学数据中心(NGDC)建立了2019新型冠状病毒信息库(2019nCoVR,https://bigd.big.ac.cn/ncov)。该信息库整合了来自德国全球流感病毒数据库、美国国家生物技术信息中心、深圳(国家)基因库、国家微生物科学数据中心及CNCB/NGDC等机构公开发布的2019-nCoV核苷酸和蛋白质序列数据、元信息、学术文献、新闻动态、科普文章等信息,开展了不同冠状病毒株的基因组序列变异分析并提供可视化展示。同时,2019nCoVR无缝对接CNCB/NGDC的相关数据库,提供新测序病毒株系的基因组原始测序数据、组装后序列的在线汇交、管理与共享、国际数据库同步发布等数据服务。本文对2019nCoVR数据汇交、管理、发布及使用等进行全面阐述,以方便用户了解该信息库各项功能及数据状况,为加速开展病毒的分类溯源、变异演化、快速检测、药物研发以及新型肺炎的精准预防与治疗等研究提供重要基础。 相似文献