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TRY Plant Trait Database|植物性状数据集|生态学数据集
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TRY Plant Trait Database是一个全球性的植物性状数据库，包含了来自世界各地的植物性状数据。这些数据涵盖了植物的生理、形态、生态和遗传等多个方面，旨在支持生态学、进化生物学和全球变化研究。
提供机构：
www.try-db.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
TRY植物性状数据库的构建基于全球范围内多个研究机构和科学家的合作，通过系统收集和整合来自不同生态系统和气候条件下的植物性状数据。这些数据包括但不限于植物的生长速率、叶片结构、繁殖策略以及对环境压力的响应等。数据来源涵盖了野外实验、温室研究以及文献综述，确保了数据的广泛性和代表性。通过标准化处理和质量控制，TRY数据库提供了一个高度结构化和可访问的植物性状信息资源。
特点
TRY植物性状数据库以其全面性和多样性著称，涵盖了超过100,000种植物的性状数据，涉及多个生物和生态学维度。该数据库不仅提供了丰富的原始数据，还通过元数据和注释增强了数据的可解释性和可利用性。此外，TRY数据库支持多层次的数据查询和分析，使得研究人员能够根据具体需求定制数据集，从而推动生态学和进化生物学领域的研究进展。
使用方法
TRY植物性状数据库的使用方法多样，适用于不同层次的研究需求。研究人员可以通过在线平台直接访问和下载数据，进行基础的统计分析和可视化展示。对于高级用户，数据库提供了API接口，支持编程访问和自动化数据处理。此外，TRY数据库还与多个生态学和生物信息学工具集成，如R包和Python库，方便用户进行复杂的数据分析和模型构建。通过这些方法，TRY数据库为全球的生态学家和生物学家提供了一个强大的研究工具。
背景与挑战
背景概述
TRY Plant Trait Database（TRY植物性状数据库）是由全球植物性状网络（Global Plant Trait Network）发起并维护的一个综合性数据库，旨在收集和整合全球范围内植物的生物学性状数据。该数据库的建立始于2007年，由德国莱布尼茨植物遗传与作物植物研究所（IPK）的科学家们主导，旨在解决植物生态学和进化生物学中关于植物性状数据分散、不一致的问题。TRY数据库的建立极大地促进了全球植物性状数据的共享与整合，为生态模型构建、气候变化研究以及生物多样性保护提供了重要的数据支持。
当前挑战
TRY Plant Trait Database在构建过程中面临了诸多挑战。首先，数据的来源多样性导致了数据格式和质量的不一致，需要进行大量的标准化处理。其次，植物性状数据的采集涉及多个学科领域，如生态学、遗传学和生理学，这要求数据库设计时需兼顾多学科的需求。此外，数据的更新和维护也是一个持续的挑战，因为植物性状数据随时间变化，需要不断更新以反映最新的科学发现。最后，数据共享和隐私保护之间的平衡也是数据库管理中需要解决的重要问题。
发展历史
创建时间与更新
TRY Plant Trait Database创建于2007年，由全球植物性状研究网络（TRY）发起，旨在收集和共享全球植物性状数据。自创建以来，该数据库已多次更新，最近一次大规模更新发生在2020年，显著扩展了数据量和覆盖范围。
重要里程碑
TRY Plant Trait Database的一个重要里程碑是2010年首次公开发布，这一发布标志着植物性状数据共享的重大进步，极大地促进了全球植物生态学研究的合作与交流。2016年，数据库引入了新的数据标准化和质量控制流程，进一步提升了数据的可信度和可用性。2020年的更新不仅增加了数据量，还引入了新的数据类型和分析工具，为植物生态学研究提供了更为丰富的资源。
当前发展情况
当前，TRY Plant Trait Database已成为全球植物生态学研究的核心资源之一，其数据被广泛应用于气候变化、生物多样性保护和生态系统功能研究等多个领域。数据库的持续更新和扩展，确保了其在全球植物科学研究中的重要地位。通过提供高质量、标准化的植物性状数据，TRY Plant Trait Database不仅推动了基础科学研究的发展，还为生态管理和政策制定提供了科学依据。
发展历程
- TRY Plant Trait Database首次发表，标志着植物性状数据全球共享平台的建立。
- TRY数据库正式上线，开始收集和整合全球范围内的植物性状数据。
- TRY数据库发布首个大规模数据集，包含超过1000种植物的性状数据。
- TRY数据库与全球多个研究机构合作，数据量扩展至超过10,000种植物。
- TRY数据库发布最新版本，数据集涵盖超过20,000种植物的性状信息，成为全球最大的植物性状数据库之一。
常用场景
经典使用场景
TRY Plant Trait Database 作为全球植物性状数据的重要资源，其经典使用场景主要集中在生态学和植物生理学的研究中。研究者们利用该数据集分析不同植物物种的性状变异，如叶片大小、光合效率和抗逆性等，以揭示环境因素对植物性状的影响。此外，该数据集还广泛应用于全球气候变化模型中，帮助科学家预测植物对气候变化的响应，从而为生态系统的保护和管理提供科学依据。
解决学术问题
TRY Plant Trait Database 解决了生态学和植物学领域中关于植物性状变异和环境适应性的关键学术问题。通过整合全球范围内的植物性状数据，该数据集为研究者提供了丰富的信息，使得他们能够深入探讨植物性状与环境因素之间的复杂关系。这不仅有助于理解植物在不同环境中的适应策略，还为预测未来气候变化对生态系统的影响提供了重要的数据支持。
衍生相关工作
TRY Plant Trait Database 的广泛应用催生了大量相关的经典研究工作。例如，基于该数据集的研究揭示了植物性状与气候变化之间的复杂关系，推动了生态模型的发展。此外，该数据集还促进了植物性状与基因组学研究的结合，为植物育种和遗传改良提供了新的思路。同时，TRY Plant Trait Database 的数据共享模式也为其他领域的数据集建设提供了借鉴，推动了科学数据的开放和共享。
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数据主题
5,000+
优质数据集
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任务类型
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热门数据集
CHARLS
中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据集，旨在收集反映中国45岁及以上中老年人家庭和个人的高质量微观数据，用以分析人口老龄化问题，内容包括健康状况、经济状况、家庭结构和社会支持等。
charls.pku.edu.cn 收录
鸭绿江流域与水系 – 世界地理数据大百科辞条
鸭绿江流域是指鸭绿江干流和支流汇水区，地理位置为39°43′57″N-42°17′28″N，123°35′59″E-128°45′50″E。与其接壤的流域分别是辽河流域（东）、松花江流域（北）、图们江流域（北）、大同江流域（西南）等。鸭绿江流域界线在中国境内从长白山天池火山口的南壁起始，向西南经长白山脉、转向西南至千山山脉的北部，再折向南入海；在朝鲜境内，鸭绿江流域从长白山天池南坡启始向东南经过摩天岭山脉，在头流山（2309 m）转向西南方向的赴战岭山脉，在英雄里附近转向西，经狼林山（2184 m）、广城、松源，转向西南方向的狄逾岭山脉，接江南山脉的南部后至鸭绿江河口。鸭绿江流域面积65215.49 km²，其中，中国境内面积32799.22 km²，朝鲜境内面积32416.27 km²。鸭绿江是中（国）朝（鲜）界河，它起源于长白山天池火山口的南壁，向南经惠山（朝）、折向西经临江（中）、再转向西南直向丹东（中）、新义州（朝），最后在东港（中）和多狮里（朝）附近注入黄海的西朝鲜湾。鸭绿江干流长844.98 km，有几条比较大的支流汇入，包括在朝鲜境内的虛川江、長津江、厚州川、慈城江、禿魯江、忠满江和三桥川；在中国境内的浑江、蒲石河、瑗河等。鸭绿江干流沿中朝国界线自东北向西南流经吉林省的长白朝鲜族自治县、临江市、集安市；辽宁省的桓仁满族自治县、宽甸满族自治县、丹东市和东港市；朝鲜的两江道、慈江道和平安北道。鸭绿江流域地处暖温带湿润季风气候区。年降水量800-1200 mm。流域内多山，最高海拔2745 m，河道比降比较大，达到0.0032，其中在中段可达到0.01。丰富的降水补给和较大的河床比降，使得鸭绿江流域成为亚洲单位面积水资源和水利资源最丰富的流域之一。近80年来，流域内先后建造了水丰水库（中、朝）、渭源水库（中、朝）、铁甲水库（中）、太平哨水库（中）、桓仁水库（中）、回龙山水库（中）、满丰湖水库（朝）、版平里水库（朝）、时中湖水库（朝）、狼林湖水库（朝）、长津湖水库（朝）、赴战湖水库（朝）、丰西湖水库等（朝）。数据文件包括鸭绿江干流、鸭绿江水系和鸭绿江流域地理信息系统数据文件组成。数据集以.kmz 和.shp格式存储，数据量43.8 MB（压缩为20.1 MB）。
国家对地观测科学数据中心 收录
CACD
跨年龄名人数据集是用于跨年龄人脸识别和检索的数据集。它包含 2,000 位名人的 163,446 张图像。该数据集于 2014 年由马里兰大学计算机科学系发表，论文名为 cross-age Reference Coding for Age-invariant Face Recognition and Retrieval。
OpenDataLab 收录
中国劳动力动态调查
“中国劳动力动态调查” （China Labor-force Dynamics Survey，简称 CLDS）是“985”三期“中山大学社会科学特色数据库建设”专项内容，CLDS的目的是通过对中国城乡以村/居为追踪范围的家庭、劳动力个体开展每两年一次的动态追踪调查，系统地监测村/居社区的社会结构和家庭、劳动力个体的变化与相互影响，建立劳动力、家庭和社区三个层次上的追踪数据库，从而为进行实证导向的高质量的理论研究和政策研究提供基础数据。
中国学术调查数据资料库 收录
UniProt
UniProt（Universal Protein Resource）是全球公认的蛋白质序列与功能信息权威数据库，由欧洲生物信息学研究所（EBI）、瑞士生物信息学研究所（SIB）和美国蛋白质信息资源中心（PIR）联合运营。该数据库以其广度和深度兼备的蛋白质信息资源闻名，整合了实验验证的高质量数据与大规模预测的自动注释内容，涵盖从分子序列、结构到功能的全面信息。UniProt核心包括注释详尽的UniProtKB知识库（分为人工校验的Swiss-Prot和自动生成的TrEMBL），以及支持高效序列聚类分析的UniRef和全局蛋白质序列归档的UniParc。其卓越的数据质量和多样化的检索工具，为基础研究和药物研发提供了无可替代的支持，成为生物学研究中不可或缺的资源。
www.uniprot.org 收录