植物现象学和基因组学研究数据库:用于符合FAIR的数据采集的现场方法

科学领域:

• 植物基因组学和现象学研究数据管理.
• 科学数据基础设施和FAIR数据原则.

背景情况:

• 公平数据原则对于长期研究数据管理至关重要,但面临着隐藏数据的挑战,特别是来自高通量植物基因组学和现象学.
• 已建立的基础设施往往无法满足植物基因组和现象数据的数量,质量或特定领域的需求,导致"黑暗数据".
• 组织上的约束也可以阻止在机构界限之外的初级数据存储.

研究的目的:

• 为植物基因组学和现象学建立符合FAIR的研究数据服务提供最佳实践.
• 引入 ELIXIR Germany/de.NBI 植物基因组和现象学研究数据库 (PGP) 以及其本地方法.
• 展示e!DAL基础设施软件如何为大规模植物研究数据提供公平的数据共享.

主要方法:

• 使用e!DAL基础设施软件实现内部数据存储库 (PGP).
• 将研究数据包裹在一个FAIR意识的软件基础架构中,同时允许数据保持在原地.
• 开发符合FAIR原则的直观研究数据服务.

主要成果:

• 由e!DAL支持的PGP存储库提供了一个管理和共享大量植物基因组和现象数据的解决方案.
• 本地方法有效地解决了与数据量,格式,注释,未覆盖域和组织约束有关的挑战.
• 实施的基础设施可以轻松设置符合FAIR的,用户友好的研究数据服务.

结论:

• PGP存储库和e!DAL软件提供了一个实用和有效的解决方案,使植物基因组和现象"暗数据"公平.
• 这种方法通过克服数据共享和可访问性的常见障碍,支持长期的研究数据管理.
• 提出的最佳实践可以指导在其他科学领域开发类似的符合FAIR的数据服务.