基于大数据平台的农业遗传资源分享机制研究

In view of the serious facts that the coexisting of shortage and inactivity of genetic resources(GR) has become a major challenge for agricultural biotechnology innovation in China, the proposed project will extend our previous research on proprietorship system and handle with tragedy of the commons in allocating GR, particularly focus on the information silos. According to the features of massive volume, various informative, wide range and diverse needs of agricultural intellectual data resources, the project aims to explore the information mechanism for optimal allocation of GR through building GR intellectual database of ontology, comprehensive similarity analysis model based on logical reasoning and eco-technology systems analysis methodology to achieve heterogeneous data integration, data mining and efficient matching of the supply and demand. The functions of the model are two folds. On the one hand, it will significantly reduce transaction costs in information searching and screening, reducing trade friction, increasing highly smoothly transferring and invigorating GR stock. On the other hand, it will overcome the "minority transactions" difficult caused by information asymmetry, promoting full competition and bringing about optimal configuration and maximizing the value of GR.

本研究针对目前我国农业生物技术创新中面临的遗传资源短缺与闲置并存这一重大现实问题，拟在申请人前期对农业遗传资源产权制度研究，重点解决“公地悲剧”问题的基础上，以农业遗传资源配置中面临的信息孤岛问题为切入点，针对农业遗传资源信息的数据量大、种类繁多、来源和需求多样等特点，运用本体工程、异构数据综合相似度分析、机器学习等信息技术，通过构建农业遗传资源本体知识库和基于本体论的综合相似度分析模型，并用技术生态系统分析方法体系，探索建立优化遗传资源配置的信息机制，实现对农业遗传资源信息的异构数据整合、大数据挖掘、以及针对多元化需求的高效供需匹配。一方面降低农业遗传资源配置中的信息搜寻、甄别等交易成本，减少交易摩擦，增加资源流动性，盘活农业遗传资源存量；另一方面，克服信息不对称带来的“少数交易”，促进充分竞争实现最优配置，最大限度挖掘农业遗传资源价值。

本项目研究的总体目标是针对我国农业生物技术创新中面临的遗传资源短缺与闲置并存这一重大现实问题，以农业遗传资源配置中面临的信息孤岛问题为切入点，运用本体工程、异构数据综合相似度分析、机器学习等信息技术，通过构建农业遗传资源本体知识库和基于本体论的综合相似度分析模型，并用技术生态系统分析方法体系，探索建立优化遗传资源配置的信息机制。本项目研究按照原定研究计划，分阶段推进各项研究工作，全面完成了设计制定的研究任务和达到了预期的研究目标。重点解决了对农业遗传资源信息的异构数据整合、大数据挖掘、以及针对多元化需求的高效供需匹配三大关键问题。共发表期刊论文6篇，完成硕士学位论文2篇；出版学术专著2部；组织召开国际性和全国性学术交流会3次，小型研讨会和交流会10余次；提交政策性建议及规范性文件草案等重要报告3份；培养硕士研究生3名；集成研究成果完善了国际农作物品种/育种材料大数据资源池、运用研究成果开发了中国热带植物种质资源大数据平台和杨凌旱区种质资源数据库。