各国科学家就人类表型组科研数据跨境共享原则达成共识
根据构想，人类表型组国际大科学计划最终将在全球各大洲代表性人群中进行5万人、每人10万个以上表型指标的全景测量和超过50万人的特定表型应用示范测量。
要实现这一宏大目标，需要全球多个团队通过统一标准下的“分布式”协同测量与数据分享最终实现。因此，科研数据的跨境共享与开放是人类表型组计划不可或缺的前提条件。
19日的第三次理事会上，国际人类表型组研究协作组（IHPC）理事会就人类表型组大科学计划下科研数据跨境共享与开放的基本原则达成共识。在兼顾安全和开放两大精神的指引下，相关原则共识共有6条：
一是采纳“FAIR”原则。即“寻获性（Findability）,可及性（Accessibility）, 互用性（Interoperability）和复用性（Reusability）”。这是目前全球主要科学数据共享机构普遍采纳的数据共享原则标准。
二是安全合规。数据安全与合法合规是人类表型组数据共享和开放的前提。人类表型组科研数据的采集、传输、保存、使用、分享、公开、销毁等数据全生命周期中各阶段的处理工作需要遵循当事国家和地区的法律法规。
三是数据标准化。数据的标准化是国际人类表型组计划进行数据共享和联合科学研究的基础。会议确认，IHPC将致力于研究和建立国际人类表型组科研数据标准化体系。
四是分类分级。为了便于数据的分享和公开，应该将科学数据进行分类分级管理，不同类型、级别的数据适用不同的分享与开放原则。协作组将致力于通过成员间协商协调，形成国际人类表型组数据分级分类标准体系。
五是多模式分场景共享。为了更有效地进行数据共享，除了传统的数据复制共享模式外，协作组还鼓励各国科研机构开展算法共享、隐私计算、联邦学习等多种创新数据共享模式。
六是探索最佳实践。协作组鼓励各国科研团队通过科研实践参与到相关国家（地区）的法律与规则制定和实施过程中。探索在不同国家法制背景下，实现国际科研合作与数据跨境共享的最佳实践。