我国合成生物学误用滥用风险分级报告支撑数据

为系统性评估合成生物学领域的潜在误用与滥用风险，本数据集构建了一个全面的风险评估框架。数据采集基于2022年国际基因工程机器大赛（iGEM）中280支参赛团队公开的安全页面文本信息，通过内容分析法提炼出贯穿项目设计、实验室操作、伦理问题及硬件安全四大维度的潜在风险场景。我们采用德尔菲法，邀请3名资深生物安全领域专家，对识别出的31个末端风险节点进行量化评估。评估指标包括攻击影响（AT）、发现难度（DD）和修复成本（RC），评分范围为1-5分。数据集包含完整的风险节点层级结构、风险场景描述以及各节点的专家评分结果。本数据集质量可靠，评估过程严谨，可为合成生物学领域的生物安全风险识别、教育培训、安全管理策略制定以及相关政策研究提供关键数据支撑，具有重要的学术价值与实际应用潜力。