神经科学数据共享的过去,现在和未来:对FAIR实践和基础设施状况的视角
1Department of Neurosciences, University of California, San Diego, CA, United States.
Frontiers in neuroinformatics
|January 22, 2024
概括
神经科学正在接受开放科学和FAIR数据原则,增强数据共享和可访问性. 这种转变需要研究人员,存储库和组织之间的协调,以使神经科学数据易于查找和重复使用.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 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:
- 神经科学已经从一个封闭的科学模型过渡到一个开放的科学范式.
- 公共可用的神经科学数据显著增加.
- 在神经科学中,FAIR数据原则 (可查找,可访问,可互操作,可重复使用) 越来越多地被采用.
研究的目的:
- 为实现神经科学中FAIR数据的组件和实践提供概述.
- 讨论神经科学中FAIR基础设施的过去,现在和未来.
- 强调利益相关者之间的协调对于有效的数据共享的重要性.
主要方法:
- 审查当前的神经科学数据共享实践.
- 分析FAIR数据原则在神经科学基础设施中的作用.
- 讨论国际神经信息学协调机构的贡献.
主要成果:
- 神经科学数据共享已经大幅增加,包括长尾数据.
- 公平的数据原则对于管理各种神经科学数据类型和规模至关重要.
- 研究人员,存储库,聚合器和社区组织的协调生态系统对于FAIR数据至关重要.
结论:
- 向开放科学和FAIR数据的转变对于推进神经科学研究至关重要.
- 在神经科学中实现公平需要持续的合作和社区标准的开发.
- 神经科学数据管理的未来依赖于强大的,分布式和协调的基础设施.
