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SCALEUS-FD:用于生物医学应用的公平数据工具。

SCALEUS-FD: A FAIR Data Tool for Biomedical Applications.

机构信息

DETI/IEETA, University of Aveiro, Aveiro, Portugal.

CeDRI, Polytechnic Institute of Bragança, Bragança, Portugal.

出版信息

Biomed Res Int. 2020 Aug 26;2020:3041498. doi: 10.1155/2020/3041498. eCollection 2020.

DOI:10.1155/2020/3041498
PMID:32908882
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7471816/
Abstract

The Semantic Web and Linked Data concepts and technologies have empowered the scientific community with solutions to take full advantage of the increasingly available distributed and heterogeneous data in distinct silos. Additionally, FAIR Data principles established guidelines for data to be Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable, and they are gaining traction in data stewardship. However, to explore their full potential, we must be able to transform legacy solutions smoothly into the FAIR Data ecosystem. In this paper, we introduce SCALEUS-FD, a FAIR Data extension of a legacy semantic web tool successfully used for data integration and semantic annotation and enrichment. The core functionalities of the solution follow the Semantic Web and Linked Data principles, offering a FAIR REST API for machine-to-machine operations. We applied a set of metrics to evaluate its "FAIRness" and created an application scenario in the rare diseases domain.

摘要

语义网和链接数据概念和技术为科学界提供了充分利用日益丰富的分布式和异构数据的解决方案,这些数据分布在不同的孤立环境中。此外,FAIR 数据原则为数据的可发现性、可访问性、互操作性和可重用性建立了指导方针,并在数据治理中得到了越来越多的关注。然而,要充分发挥其潜力,我们必须能够将传统解决方案顺利地转化为 FAIR 数据生态系统。在本文中,我们介绍了 SCALEUS-FD,这是一个成功用于数据集成和语义标注与丰富的传统语义网工具的 FAIR 数据扩展。该解决方案的核心功能遵循语义网和链接数据原则,为机器到机器操作提供了一个 FAIR 的 REST API。我们应用了一组指标来评估其“FAIRness”,并在罕见病领域创建了一个应用场景。

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