一个加速标准的案例,以实现环境健康研究的公平原则实验数据
Rance Nault1, Matthew C Cave2, Gabriele Ludewig3
1Biochemistry & Molecular Biology Department, Institute for Integrative Toxicology, Michigan State University, East Lansing, Michigan, USA.
环境卫生科学家可以通过采用新工具和框架来改善数据共享和可重复性. 这促进了可查找,可访问,可互操作和可重复使用 (FAIR) 数据原则,并最大限度地提高了研究投资回报率.
科学领域:
- 环境健康科学 环境健康科学
- 数据科学数据科学数据科学
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 在环境健康研究中,对数据共享和遵守FAIR原则的需求日益增加.
- 需要在数据管理和资源方面进行文化转变,以克服技术挑战和专业知识差距.
研究的目的:
- 检查实验环境健康科学中的当前 (元) 数据管理实践.
- 引入新的工具和资源,以改善数据管理,以体内实验为例.
主要方法:
- 审查全球收集和管理元数据的努力 (例如,ISA框架,CEDAR).
- 进行基因表达总汇中的体内数据的案例研究,以评估当前数据的状态.
- 展示支持数据存储的建议工具的价值.
主要成果:
- 目前公共存储库中的in vivo环境健康数据显示出变化.
- 建议的工具和框架可以提高数据质量并支持存储过程.
- 环境健康科学界在推进FAIR原则方面发挥着关键作用.
结论:
- 拟议的框架可以进一步促进环境健康中的 FAIR 原则.
- 减少数据生产者和数据科学家之间的障碍,以提高研究投资回报率.
- 社区处于有利地位,能够在数据共享和可重复性方面取得进展.
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