由华大基因和生物医学中心（Biomed Central）共同创办的Giga Science是一个开放获取且数据公开的大数据期刊。2014年5月28日，3000株水稻基因组测序文章在Giga Science正式发表，且整套水稻基因序列以可引用形式在该杂志的附属开放获取数据库GigaDB中公开。该项目产生的数据是目前已公开水稻序列数据量的四倍。在"世界饥饿日"这天发布并公开这庞大的数据集，是为了体现该项目的最主要目标之一，为改善全球尤其是最穷困地区的粮食安全提供资源。该成果标志着3000株水稻基因组项目第一阶段的完成，主要由中国农业科学院（CAAS）、国际水稻研究所（IRRI）以及华大基因（BGI）合作开展，并获得了比尔及梅琳达·盖茨基金会和中国科技部的资金支持。
全球超过1/8的人口生活在极度饥饿和贫穷中，并且世界总人口仍在与日俱增（预计2050年将突破96亿），这迫切需要我们去创造新资源来改善作物产量，减少农业活动对环境的影响，并且开发具备高产量、高营养价值、能够在干旱，病虫害，疾病或贫瘠土壤条件下生长的粮食作物。虽然2005年第一个高质量水稻基因组序列图谱的完成极大推动了水稻研究，然而在培育改良具有更好适应性的水稻品种等育种实践方面却成效甚微。
"3000株水稻基因组项目"所产出和公开的大量遗传信息将最终被应用到智能育种实践中，为解决这些挑战迈出了重要的一步。不同植株间存在自然变异，而了解这些不同性状发生的遗传机制，将有助于成功培育出可高度适应不同环境的杂交品种。
中国农业科学院项目负责人黎志康博士表示，3000株水稻基因组项目是目前正在为亚非地区贫困农民提供资源所进行努力的一部分，旨在造福生活在16个目标国家（8个非洲国家和8个亚洲国家）的2000多万水稻农户。"大部分亚洲人民以水稻为主食，并且非洲水稻消耗量逐年递增。"黎博士指出，"无论是现在还是将来，随着资源（水和土壤）锐减，粮食安全将是或已是这些国家所面临的最大挑战。作为水稻遗传学、育种和基因组学领域的一名科学家，助力解决这项问题无疑是我们的梦想。"
华大基因院长王俊博士补充道："人口激增和愈演愈烈的环境危机已经让全球粮食短缺和安全面临巨大的挑战。华大基因致力于通过基因组学技术实现快速、可控、高效的分子育种模式。这为农业育种开辟了一条新道路。通过与中国农业科学院（CAAS）、国际水稻研究所（IRRI）和盖茨基金会的协作努力，我们已经向以大数据为基础的农业研究和数字化育种迈出了重要一步。我们深信所作出的每一步努力都将使我们离造福人类这一终极目标更近一步。"
国际水稻研究所总负责人Robert Zeigler博士表示："3000株水稻基因组数据的公开将极大地增进育种计划的实力，以克服不久将来人类所面临的关键性障碍。"对于这个项目，Robert Zeigler博士又补充道："这将为水稻遗传学补充大量的知识，使全球研究团体可以进行更详细的分析，从而最终使在最艰难的环境条件下种植水稻的穷苦农民获益。"
在Giga Science附带的评论中，王俊博士、Robert Zeigler博士以及中国农业科学院的李家洋博士提供了关于这个项目研究目标的进一步信息。
为了实现他们的目标，由三家研究所发起的合作不仅公开了13.4TB的数据资源，而且他们还收集了每株水稻的种子（存放于国际水稻研究所的水稻基因资源库中）。储存这些种子对充分利用这些遗传信息已知的水稻品种来开发和验证最适合不同环境的杂交株是十分必要的。然而，实现这一目标的另一条件是这一信息可以使研究人员和育种专家直接将遗传信息（基因型）和不同植株的性状特征（表型）联系起来。这需要仔细评估和管理每株水稻的重要农业性状特征，之后再在可用的基因组序列中与其相应的遗传标记相关联。
自农业发展以来，现代育种实践延续至今，通常依据表观性状特征来指导候选植株杂交，并期望杂交后代能够表现出结合和改良的预期性状，如抗旱、抗病虫、产量提高和营养价值增加。然而，当两个植株进行杂交后，对应的遗传组成常常使育种学家的期望落空，因为未知的基因相互作用会限制、修饰或改变所选择的性状特征的形成。因此，常常需要试验、发现错误和多个连续的育种阶段。
全面了解一个植物的遗传组成可以使研究人员鉴定与特定性状特征相关联的遗传标记，并且可以更好地了解不同的基因相互作用是如何影响植物的表型的。这些信息使育种专家在植株选育上更加明智，从而实现更加准确、快速的水稻品种培育，以适应经济贫困和自然条件压力下的不同农业环境。
这个过程需要投入大量的精力与人力。因此，这些向全球植物育种学家和科学家免费公开的数据，将极大地推动水稻的基因型/表型之间关联的研究，同时对加深植物生物学的理解提供了丰富的资源。
发表在Giga Science杂志上的内容还包括储存于GigaDB数据库中的相关数据。GigaDB数据库中的每个数据集都有一个数字对象标识符（DOI)，可用于引用，检索和在标准的科学文献中追踪数据，它为研究人员提供了一个强有力的动机去更加快速地发布大量、密集型的数据集供科研团体使用。除了将数据公开于GigaDB数据库中之外，为了使科研人员最大程度的获取这些数据，3000株水稻基因组数据也同时提交到SRA数据库（PRJEB6180）。（生物谷Bioon.com）
