• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

相似文献

1
Bridging the Brain and Data Sciences.脑科学与数据科学的融合。
Big Data. 2021 Jun;9(3):153-187. doi: 10.1089/big.2020.0065. Epub 2020 Nov 18.
2
The future of Cochrane Neonatal.考克兰新生儿协作网的未来。
Early Hum Dev. 2020 Nov;150:105191. doi: 10.1016/j.earlhumdev.2020.105191. Epub 2020 Sep 12.
3
CyVerse: Cyberinfrastructure for open science.CyVerse:开放科学的网络基础设施。
PLoS Comput Biol. 2024 Feb 7;20(2):e1011270. doi: 10.1371/journal.pcbi.1011270. eCollection 2024 Feb.
4
Toward collaborative open data science in metabolomics using Jupyter Notebooks and cloud computing.迈向代谢组学中基于 Jupyter Notebooks 和云计算的协作式开放数据科学。
Metabolomics. 2019 Sep 14;15(10):125. doi: 10.1007/s11306-019-1588-0.
5
APRICOT: Advanced Platform for Reproducible Infrastructures in the Cloud via Open Tools.APRICOT:通过开放工具在云中实现可重复使用基础设施的高级平台。
Methods Inf Med. 2020 Dec;59(S 02):e33-e45. doi: 10.1055/s-0040-1712460. Epub 2020 Aug 10.
6
Interacting with the National Database for Autism Research (NDAR) via the LONI Pipeline workflow environment.通过LONI管道工作流环境与国家自闭症研究数据库(NDAR)进行交互。
Brain Imaging Behav. 2015 Mar;9(1):89-103. doi: 10.1007/s11682-015-9354-z.
7
A model-driven framework for data-driven applications in serverless cloud computing.无服务器云计算中数据驱动应用的模型驱动框架。
PLoS One. 2020 Aug 28;15(8):e0237317. doi: 10.1371/journal.pone.0237317. eCollection 2020.
8
Government Cloud Computing Policies: Potential Opportunities for Advancing Military Biomedical Research.政府云计算政策:推进军事生物医学研究的潜在机遇。
Mil Med. 2018 Nov 1;183(11-12):e438-e447. doi: 10.1093/milmed/usx114.
9
Improving data workflow systems with cloud services and use of open data for bioinformatics research.利用云服务改进数据工作流程系统,并利用开放数据进行生物信息学研究。
Brief Bioinform. 2018 Sep 28;19(5):1035-1050. doi: 10.1093/bib/bbx039.
10
Future opportunities and trends for e-infrastructures and life sciences: going beyond the grid to enable life science data analysis.电子基础设施与生命科学的未来机遇和趋势:超越网格以实现生命科学数据分析。
Front Genet. 2015 Jun 23;6:197. doi: 10.3389/fgene.2015.00197. eCollection 2015.

引用本文的文献

1
Hands-On Neuroinformatics Education at the Crossroads of Online and In-Person: Lessons Learned from NeuroHackademy.神经信息学实践教育在在线与面授的十字路口:从神经黑客学院学到的经验教训。
Neuroinformatics. 2024 Oct;22(4):647-655. doi: 10.1007/s12021-024-09666-6. Epub 2024 May 20.
2
The evolution of Big Data in neuroscience and neurology.神经科学与神经病学中大数据的发展
J Big Data. 2023;10(1):116. doi: 10.1186/s40537-023-00751-2. Epub 2023 Jul 10.
3
Data management strategy for a collaborative research center.协作研究中心的数据管理策略。
Gigascience. 2022 Dec 28;12. doi: 10.1093/gigascience/giad049. Epub 2023 Jul 4.
4
Editorial: What the New White House Rules on Equitable Access Mean for the Neurosciences.社论:白宫关于公平获取的新规定对神经科学意味着什么。
Neuroinformatics. 2023 Jan;21(1):1-4. doi: 10.1007/s12021-022-09618-y. Epub 2022 Dec 25.

本文引用的文献

1
Data sharing and privacy issues in neuroimaging research: Opportunities, obstacles, challenges, and monsters under the bed.神经影像学研究中的数据共享和隐私问题:机遇、障碍、挑战和床底下的怪物。
Hum Brain Mapp. 2022 Jan;43(1):278-291. doi: 10.1002/hbm.25120. Epub 2020 Jul 4.
2
No raw data, no science: another possible source of the reproducibility crisis.无原始数据,无科学:再现性危机的另一个可能来源。
Mol Brain. 2020 Feb 21;13(1):24. doi: 10.1186/s13041-020-0552-2.
3
How Big Data and High-performance Computing Drive Brain Science.大数据和高性能计算如何推动脑科学发展。
Genomics Proteomics Bioinformatics. 2019 Aug;17(4):381-392. doi: 10.1016/j.gpb.2019.09.003. Epub 2019 Dec 2.
4
The LONI QC System: A Semi-Automated, Web-Based and Freely-Available Environment for the Comprehensive Quality Control of Neuroimaging Data.LONI质量控制体系:一个用于神经影像数据全面质量控制的半自动、基于网络且免费可用的环境。
Front Neuroinform. 2019 Aug 28;13:60. doi: 10.3389/fninf.2019.00060. eCollection 2019.
5
The Human Brain Project-Synergy between neuroscience, computing, informatics, and brain-inspired technologies.人类脑计划——神经科学、计算、信息学和类脑技术的协同作用。
PLoS Biol. 2019 Jul 1;17(7):e3000344. doi: 10.1371/journal.pbio.3000344. eCollection 2019 Jul.
6
A 204-subject multimodal neuroimaging dataset to study language processing.一个用于研究语言处理的包含204名受试者的多模态神经影像数据集。
Sci Data. 2019 Apr 3;6(1):17. doi: 10.1038/s41597-019-0020-y.
7
How data science can advance mental health research.数据科学如何推动心理健康研究。
Nat Hum Behav. 2019 Jan;3(1):24-32. doi: 10.1038/s41562-018-0470-9. Epub 2018 Dec 10.
8
Sparse Computation in Adaptive Spiking Neural Networks.自适应脉冲神经网络中的稀疏计算
Front Neurosci. 2019 Jan 8;12:987. doi: 10.3389/fnins.2018.00987. eCollection 2018.
9
The Costs of Reproducibility.可重复性的代价。
Neuron. 2019 Jan 2;101(1):11-14. doi: 10.1016/j.neuron.2018.11.030.
10
Support Vector Machines, Multidimensional Scaling and Magnetic Resonance Imaging Reveal Structural Brain Abnormalities Associated With the Interaction Between Autism Spectrum Disorder and Sex.支持向量机、多维缩放和磁共振成像揭示了与自闭症谱系障碍和性别之间相互作用相关的大脑结构异常。
Front Comput Neurosci. 2018 Nov 26;12:93. doi: 10.3389/fncom.2018.00093. eCollection 2018.

脑科学与数据科学的融合。

Bridging the Brain and Data Sciences.

机构信息

Department of Psychology, University of Virginia, Charlottesville, Virginia, USA.

School of Data Science, University of Virginia, Charlottesville, Virginia, USA.

出版信息

Big Data. 2021 Jun;9(3):153-187. doi: 10.1089/big.2020.0065. Epub 2020 Nov 18.

DOI:10.1089/big.2020.0065
PMID:33211552
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8233216/
Abstract

Brain scientists are now capable of collecting more data in a single experiment than researchers a generation ago might have collected over an entire career. Indeed, the brain itself seems to thirst for more and more data. Such digital information not only comprises individual studies but is also increasingly shared and made openly available for secondary, confirmatory, and/or combined analyses. Numerous web resources now exist containing data across spatiotemporal scales. Data processing workflow technologies running via cloud-enabled computing infrastructures allow for large-scale processing. Such a move toward greater openness is fundamentally changing how brain science results are communicated and linked to available raw data and processed results. Ethical, professional, and motivational issues challenge the whole-scale commitment to data-driven neuroscience. Nevertheless, fueled by government investments into primary brain data collection coupled with increased sharing and community pressure challenging the dominant publishing model, large-scale brain and data science is here to stay.

摘要

脑科学家现在能够在一次实验中收集到比前一代人在整个职业生涯中可能收集到的更多的数据。事实上,大脑本身似乎渴望更多的数据。这些数字信息不仅包括单个研究,而且还越来越多地被共享,并为二次、确认和/或组合分析而公开提供。现在有许多网络资源包含跨越时空尺度的数据。通过云计算基础设施运行的数据处理工作流程技术允许进行大规模处理。这种向更大开放性的转变从根本上改变了大脑科学研究结果的交流方式,以及与可用原始数据和处理结果的联系方式。伦理、专业和激励问题挑战着对数据驱动的神经科学的全面投入。然而,政府对原始大脑数据收集的投资增加,加上数据共享和社区压力的增加,挑战了主导的出版模式,大规模的大脑和数据科学已经成为现实。