在生物医学研究数据爆炸式增长的今天，如何让海量数据真正实现FAIR（Findable, Accessible, Interoperable, Reusable）原则成为关键挑战。尽管FAIR数据点（FDP）技术为元数据发布提供了标准化方案，但现有方法要么依赖编程能力（如API调用），要么效率低下（如网页表单填写）。这种技术壁垒使得许多宝贵数据仍被困在"数据孤岛"中，尤其对罕见病研究这类需要跨机构协作的领域造成严重制约。

荷兰莱顿大学医学中心等机构的研究团队开发了创新性解决方案——FAIR Data Point Populator。这项发表于《BMC Medical Informatics and Decision Making》的研究，通过将Excel模板的易用性与GitHub工作流的自动化相结合，实现了元数据从人工录入到机器可读RDF（Resource Description Framework）的一键转换。研究团队在包涵体肌炎（IBM）、先天性肾尿路异常（CAKUT）数据集和ERKNet患者登记系统中验证了该工具，证明其不仅能批量处理数据，还能通过FAIR Data Point索引被SPARQL查询精准检索。

关键技术方法包括：1）基于DCAT（Data Catalog Vocabulary）设计含验证功能的Excel模板；2）开发Python脚本实现Excel到RDF的自动转换；3）通过FDP API实现元数据批量上传；4）整合GitHub实现版本控制与协作编辑；5）采用EJP RD（欧洲罕见病联合计划）元数据模式扩展应用场景。

研究结果
Collaborative FAIRification of datasets using automated publication
通过IBM数据集案例展示，研究者用Excel模板同时录入转录组学、miRNA和全外显子测序数据元数据，工具自动生成符合DCAT标准的RDF文件并上传至FDP。图3展示的Excel模板包含工具提示和验证功能，图4则显示转化后的FDP界面，实现人类可读与机器可读的双重展示。

The FAIRified resources are findable through RDF queries
在46个活跃FDP构成的索引系统中，SPARQL查询能精准检索到所有以"CAKUT"为主题词的数据集（图5），验证了工具的互操作性。这种检索能力不限于本工具创建的数据，适用于任何符合DCAT标准的元数据。

讨论与结论
该研究突破了FDP应用的三大瓶颈：1）首次实现非技术人员参与的批量元数据发布；2）通过在线协作编辑（如Google Sheets）提升效率；3）免除本地化部署依赖。虽然当前版本对元数据模式的自适应性有限，但为SHACL（Shapes Constraint Language）驱动的动态模板开发奠定了基础。

作为欧洲罕见病联合计划（EJP RD）的重要成果，这项技术已应用于健康RI（Health-RI）数据管理员培训。其核心价值在于将FAIR化过程从技术专家的"独奏"转变为科研共同体的"交响乐"，尤其对需要整合多中心数据的罕见病研究具有变革意义。未来通过引入智能模式匹配和人工校验机制，有望成为生物医学数据基础设施的关键组件。