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Updated: Jun 4, 2026
07:49
Imaging Cleared Intact Biological Systems at a Cellular Level by 3DISCO
Published on: July 7, 2014
实现生命科学领域的全球图像数据共享
Peter Bajcsy1, Sreenivas Bhattiprolu2, Katy Börner3
1National Institute of Standards and Technology, Gaithersburg, MD, USA.
Nature methods
|March 29, 2025
概括
使生物和医学图像数据公平 (可查找,可访问,可互操作和可重复使用) 是至关重要的. 公共资助者必须投资开放数据资源,以支持科学家,并释放成像研究的价值.
科学领域:
- 生物成像成像技术
- 医学研究 医学研究
- 数据科学是数据科学.
背景情况:
- 大量有价值的生物和医学图像数据仍然无法获得.
- 缺乏数据可访问性阻碍了科学严谨性和重复使用.
- 图像数据 FAIRification对于科学发现至关重要.
研究的目的:
- 倡导公共资助者的支持,使图像数据公平.
- 突出需要公开可访问的,长期的图像数据存储资源.
- 强调国家对开放数据基础设施的投资的重要性.
主要方法:
- 图像数据专家之间的全球合作.
- 开发通用的数据格式,元数据和本体学.
- 专注于公平化工具和策略.
主要成果:
- 现有的国际合作 (澳大利亚,日本,欧洲) 正致力于全球图像数据共享.
- 迫切需要公开可访问,长期运行的数据存储资源.
- 如果没有增加国家投资,目前的努力将不足.
结论:
- 公共资助者必须投资于图像数据的国家开放数据资源.
- 联合开放数据资源对于全球图像数据共享至关重要.
- 投资FAIR图像数据基础设施最大限度地提高了成像研究的价值.
