在云中使用自定义管道进行FAIR生物医学数据分析的基础知识
Seth R Berke1, Kanika Kanchan2,3, Mary L Marazita4
1Department of Biostatistics, Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, Baltimore, Maryland, United States of America.
PLoS computational biology
|July 2, 2025
概括
学习在生物医学研究中创建定制的基于云的分析管道的基本概念. 这本指南帮助科学家克服云基础设施和软件的挑战,使先进的数据分析成为可能.
科学领域:
- 生物医学信息学 生物医学信息学
- 计算生物学 计算生物学
- 基因组学就是基因组学.
背景情况:
- 生物医学生态系统正在采用FAIR数据原则,促进基于云的多式联络数据集.
- 云计算提供了加速发现的机会,但由于缺乏培训,特别是针对定制分析管道的培训,研究人员的采用受到阻碍.
研究的目的:
- 介绍三个基本的,云不可知的概念,用于在云中创建自定义的分析管道.
- 为生物医学科学家提供基础教育,在任何云平台上构建自定义工作流.
主要方法:
- 开发了适用于任何云提供商和工作流程的三个核心概念.
- 通过自定义的分析管道来说明这些概念,以检测面腔裂 (OFC) 风险.
主要成果:
- 提出的概念是工作流和云提供商不可知,提高了它们的广泛适用性.
- 在CAVATICA云平台上成功实施了针对OFC风险的性别特异性遗传影响的定制分析.
结论:
- 解决云基础设施的教育差距对于更广泛的研究人员采用至关重要.
- 提出的基本概念使科学家能够为各种生物医学云分析建立定制管道.
