面向植物科学的知识图谱AgroLD：整合多源异构数据以解析基因型-表型关系

为解决植物科学中多源异构数据整合难题，研究人员开发了基于语义网技术的知识图谱AgroLD，整合151个数据集、10.8亿三元组，支持基因功能挖掘与表型关联分析，为作物改良和气候变化应对提供数据基础设施。

　　

随着全球粮食需求持续增长和气候变化加剧，作物产量提升面临巨大挑战。植物科学领域近年来虽涌现出海量数据——从基因组序列到表型特征，从基因功能注释到代谢通路信息——但这些数据分散在不同数据库中，格式各异、标准不一，使得研究人员难以系统性地挖掘基因与表型之间的复杂关系。特别是在全基因组关联分析（GWAS）和转录组学研究当中，研究者常面临从大量候选基因中筛选关键目标的困境，传统方法往往依赖主观经验且效率低下。

为破解这一难题，由Larmande Pierre领衔的研究团队在《BMC Genomic Data》发表了题为“AgroLD: a knowledge graph for the plant sciences”的研究论文，介绍了一个专为植物科学设计的大规模知识图谱系统。该系统利用语义网技术，整合了来自151个数据集、33个命名图谱的10.8亿条三元组数据，覆盖51个植物物种（包括水稻、玉米、热带作物等），旨在为基因功能假设生成和验证提供统一平台。

为实现这一目标，研究团队开发了专门的信息提取、转换与加载（ETL）流水线，处理包括通用特征格式（GFF）、基因本体注释文件（GAF）、变异调用格式（VCF）在内的多种生物数据标准。这些流水线基于Python编写，支持高性能计算环境运行，并计划封装为可复用应用程序接口（API）。在数据建模方面，AgroLD重用了一系列标准本体，如序列本体（SO）、基因本体（GO）、植物本体（PO）、语义科学本体（SIO）和特征注释位置描述本体（FALDO），以提高与其他知识图谱的互操作性。实体统一标识符（URI）遵循Identifiers.org规范设计，并通过跨数据库参考链接扩展了约8000万条外部关联。

▲ 关键技术方法

研究整合了Ensembl Plants、UniProtKB、StringDB、PlantTFDB等19类数据源，利用自定义RDF转换工具处理异构基因组数据。通过URI模式匹配和本体对齐实现实体链接，每年全面重建知识库以确保数据时效性。系统部署于法国South Green生物信息平台，得到ELIXIR欧盟节点支持。

▲ 信息内容与物种覆盖

AgroLD重点整合了热带作物和模式植物的分子与表型数据，新增40个物种（当前共51种），包括谷物、豆类和果树。数据涵盖基因、蛋白质、代谢通路、同源基因预测（Ensembl Compara）及生物网络（RiceNetV2、PlantRegMap）。概念框架构建于标准化本体之上，提高了数据的可互操作性与机器可读性。

▲ AgroLD集成流水线

针对生物数据的特殊性与大规模挑战，团队开发了40余个定制化RDF转换脚本，支持GFF、GAF、VCF等格式。流水线支持参数化运行与高性能计算，完整知识库每年重建，避免版本差异带来的问题。所有工具开源提供，文档详尽。

▲ URI设计与数据链接

实体URI按Identifiers.org模式构造，未覆盖资源则采用http://purl.agrold.org规范。通过URI终端模式匹配和rdfs:seeAlso谓词实现跨源链接，增强与外部资源的集成。

▲ 系统应用与界面

为提升可访问性，AgroLD提供多种查询入口：快速搜索支持关键词与分面浏览；高级搜索整合类筛选与外部服务（如Pubmed、EMBL）；SPARQL编辑器内置YASQE/YASR工具，提供查询模板与图形化结果；RESTful API按实体类（基因、蛋白质等）封装常用请求，如按基因组区域获取基因列表。

研究团队在讨论中指出，构建知识图谱面临数据异质性、实体对齐与质量评估三大挑战。当前通过格式统一、坐标标准化和模式匹配部分解决问题，但复杂实体链接（如不同命名空间标识符匹配）仍待深入。未来将扩展至更多生物实体（如miRNA、lncRNA）和关系类型（共表达、调控网络），并探索文本挖掘与外部知识融合方法。

AgroLD作为农业领域首个大规模语义网应用，通过高效整合多源数据支持关键基因发现和复杂性状解析，不仅服务于日常科研决策，也为实现作物精准改良和应对气候变化提供了重要数据基础设施。该平台将持续扩展物种覆盖与数据维度，推动植物科学进入数据驱动的发现新阶段。