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实现罕见病数字资源的 FAIR 发现。

Enabling FAIR Discovery of Rare Disease Digital Resources.

机构信息

Leiden University Medical Center, Leiden, Netherlands.

University of Twente, Enschede, Netherlands.

出版信息

Stud Health Technol Inform. 2021 May 7;279:144-146. doi: 10.3233/SHTI210101.

DOI:10.3233/SHTI210101
Abstract

BACKGROUND

Integration of heterogenous resources is key for Rare Disease research. Within the EJP RD, common Application Programming Interface specifications are proposed for discovery of resources and data records. This is not sufficient for automated processing between RD resources and meeting the FAIR principles.

OBJECTIVE

To design a solution to improve FAIR for machines for the EJP RD API specification.

METHODS

A FAIR Data Point is used to expose machine-actionable metadata of digital resources and it is configured to store its content to a semantic database to be FAIR at the source.

RESULTS

A solution was designed based on grlc server as middleware to implement the EJP RD API specification on top of the FDP.

CONCLUSION

grlc reduces potential API implementation overhead faced by maintainers who use FAIR at the source.

摘要

背景

异构资源的整合是罕见病研究的关键。在 EJP RD 中,为发现资源和数据记录提出了通用应用程序编程接口规范。对于 RD 资源之间的自动化处理和满足 FAIR 原则而言,这还不够。

目的

为 EJP RD API 规范设计一个解决方案,以提高机器的 FAIR 性能。

方法

使用 FAIR 数据点来公开数字资源的机器可操作元数据,并将其配置为将其内容存储到语义数据库中,从而在源头上实现 FAIR。

结果

基于 grlc 服务器作为中间件,设计了一个解决方案,以在 FDP 之上实现 EJP RD API 规范。

结论

grlc 减少了维护人员在源头上使用 FAIR 时面临的潜在 API 实现开销。

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