未来的植物研究：通过数字数据管理进行创新

未来的植物研究：通过数字数据管理进行创新

为了确保全球不断增长的人口获得粮食，DataPLANT 联盟对植物研究产生了重大影响。该联盟的任务是使植物研究中的大量数据变得可用和可比较。来自不同学科的研究人员合作分析决定生长、作物产量和生物量生产的遗传多样性和分子原理。该资助是由联合科学会议（GWK）根据德国研究基金会（DFG）的建议决定的，截止时间为2028年底，这证实了研究的可持续性和相关性。根据 RPTU 该研究旨在增进对植物生命的了解。这也是在全球粮食安全挑战的背景下发生的。

研究的一个核心方面是数据管理。人们认为有必要优化研究数据的收集、交换和处理。协作数据基础设施和服务的建立对此至关重要。在主要地点之一的凯泽斯劳滕，生物学和计算机科学之间有着密切的合作，这支持了现代分析和可视化方法的发展。

创新项目和发展

DataPLANT 联盟积极参与各种项目。例如，2025 年 5 月 26 日，CEPLAS 联盟宣布已获得第三阶段资金，显着扩大了植物研究的机会。 GreenRobust 是 DataPLANT 的一部分，也被选为卓越集群。这显示了该联盟在德国范围内的研究基础设施中发挥的宝贵作用。与 NFDI4BIOIMAGE 等其他 NFDI 联盟的交流与合作，强调了开发灵活的数据管理解决方案的承诺，例如 2025 年 4 月 13 日提出的 VDI 和 DaaS 解决方案。2025 年 4 月 4 日在波茨坦举行的研讨会上对此进行了进一步讨论。

DataPLANT 还于 2025 年 5 月 16 日作为埃尔兰根-纽伦堡大学研究数据管理研讨会的一部分进行了展示。该联盟的核心目标得到了更详细的审查。

FAIR数据存储和AI集成

当前研究的另一个方面是围绕人工智能（AI）及其与数据管理流程的集成的讨论。人工智能的使用主要被视为一个机会，但也有人对模型和报价的高估发出警告。在此背景下，专门为 Transregio 合作研究中心 TRR365 开发的新 IT 系统 VERDA 诞生了。 VERDA 支持存储、共享和准备用于出版的研究数据，并集成了 Matrix 聊天系统等社交服务。

慕尼黑工业大学还通过 FAIR 数据管理的数据管理员来支持该项目。 FAIR 代表可查找、可访问、可互操作和可重用。尽管具有众多优势，FAIR 数据存储仍然是一个挑战，特别是在日常实验室生活中，处理大型数据集（例如基因组测序和实验室值）非常复杂。

积极参与 DataPLANT 联盟、NFDI4Ing、NFDI4Chem 和 NFDIxCS 等其他 NFDI 计划，并提供凯泽斯劳滕地区大学计算中心等基础设施，确保植物研究面向未来的质量和效率。这 LRZ 强调了这样的基础设施对于科学界应对数字时代的挑战有多么重要。