• 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

面向敏感生命科学数据的 FAIR 数字资源的迭代式跨学科分类流程。

An iterative and interdisciplinary categorisation process towards FAIRer digital resources for sensitive life-sciences data.

机构信息

European Research Infrastructure on Highly Pathogenic Agents (ERINHA), 1050, Brussels, Belgium.

European Clinical Research Infrastructure Network (ECRIN), 75013, Paris, France.

出版信息

Sci Rep. 2022 Dec 5;12(1):20989. doi: 10.1038/s41598-022-25278-z.

DOI:10.1038/s41598-022-25278-z
PMID:36470968
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9723099/
Abstract

For life science infrastructures, sensitive data generate an additional layer of complexity. Cross-domain categorisation and discovery of digital resources related to sensitive data presents major interoperability challenges. To support this FAIRification process, a toolbox demonstrator aiming at support for discovery of digital objects related to sensitive data (e.g., regulations, guidelines, best practice, tools) has been developed. The toolbox is based upon a categorisation system developed and harmonised across a cluster of 6 life science research infrastructures. Three different versions were built, tested by subsequent pilot studies, finally leading to a system with 7 main categories (sensitive data type, resource type, research field, data type, stage in data sharing life cycle, geographical scope, specific topics). 109 resources attached with the tags in pilot study 3 were used as the initial content for the toolbox demonstrator, a software tool allowing searching of digital objects linked to sensitive data with filtering based upon the categorisation system. Important next steps are a broad evaluation of the usability and user-friendliness of the toolbox, extension to more resources, broader adoption by different life-science communities, and a long-term vision for maintenance and sustainability.

摘要

对于生命科学基础设施而言,敏感数据会带来额外的复杂性。跨领域对与敏感数据相关的数字资源进行分类和发现,这对互操作性提出了重大挑战。为了支持这一 FAIR 化过程,我们开发了一个工具包演示器,旨在支持发现与敏感数据(例如法规、指南、最佳实践、工具)相关的数字对象。该工具包基于在 6 个生命科学研究基础设施集群中开发和协调的分类系统。构建了三个不同的版本,并通过后续试点研究进行了测试,最终形成了一个具有 7 个主要类别的系统(敏感数据类型、资源类型、研究领域、数据类型、数据共享生命周期阶段、地理范围、特定主题)。在试点研究 3 中,有 109 个资源与标签相关联,这些资源被用作工具包演示器的初始内容,这是一个允许根据分类系统搜索与敏感数据相关联的数字对象的软件工具。下一步的重要步骤是广泛评估工具包的可用性和用户友好性,扩展到更多资源,更广泛地被不同的生命科学社区采用,并为维护和可持续性制定长期愿景。

https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/e05d/9723099/0af84e60536f/41598_2022_25278_Fig3_HTML.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/e05d/9723099/afd7225cc31a/41598_2022_25278_Fig1_HTML.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/e05d/9723099/fbf452bd01df/41598_2022_25278_Fig2_HTML.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/e05d/9723099/0af84e60536f/41598_2022_25278_Fig3_HTML.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/e05d/9723099/afd7225cc31a/41598_2022_25278_Fig1_HTML.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/e05d/9723099/fbf452bd01df/41598_2022_25278_Fig2_HTML.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/e05d/9723099/0af84e60536f/41598_2022_25278_Fig3_HTML.jpg

相似文献

1
An iterative and interdisciplinary categorisation process towards FAIRer digital resources for sensitive life-sciences data.面向敏感生命科学数据的 FAIR 数字资源的迭代式跨学科分类流程。
Sci Rep. 2022 Dec 5;12(1):20989. doi: 10.1038/s41598-022-25278-z.
2
"Be sustainable": EOSC-Life recommendations for implementation of FAIR principles in life science data handling.“保持可持续性”:EOSC-Life 关于在生命科学数据处理中实施 FAIR 原则的建议。
EMBO J. 2023 Dec 1;42(23):e115008. doi: 10.15252/embj.2023115008. Epub 2023 Nov 15.
3
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.
4
Macromolecular crowding: chemistry and physics meet biology (Ascona, Switzerland, 10-14 June 2012).大分子拥挤现象:化学与物理邂逅生物学(瑞士阿斯科纳,2012年6月10日至14日)
Phys Biol. 2013 Aug;10(4):040301. doi: 10.1088/1478-3975/10/4/040301. Epub 2013 Aug 2.
5
From Raw Data to FAIR Data: The FAIRification Workflow for Health Research.从原始数据到 FAIR 数据:健康研究的 FAIR 化工作流程。
Methods Inf Med. 2020 Jun;59(S 01):e21-e32. doi: 10.1055/s-0040-1713684. Epub 2020 Jul 3.
6
Virtual patients on the semantic Web: a proof-of-application study.语义网上的虚拟患者:一项应用验证研究。
J Med Internet Res. 2015 Jan 22;17(1):e16. doi: 10.2196/jmir.3933.
7
Institutional ELN/LIMS deployment: Highly customizable ELN/LIMS platform as a cornerstone of digital transformation for life sciences research institutes.机构级 ELN/LIMS 部署:高度可定制的 ELN/LIMS 平台,是生命科学研究所数字化转型的基石。
EMBO Rep. 2020 Mar 4;21(3):e49862. doi: 10.15252/embr.201949862. Epub 2020 Feb 27.
8
Development of the 'Canteen Scan': an online tool to monitor implementation of healthy canteen guidelines.“食堂扫描”的开发:一种在线工具,用于监测健康食堂指南的实施情况。
BMC Public Health. 2018 Sep 10;18(1):1109. doi: 10.1186/s12889-018-5974-8.
9
Towards FAIRification of sensitive and fragmented rare disease patient data: challenges and solutions in European reference network registries.迈向敏感且碎片化的罕见病患者数据的 FAIR 化:欧洲参考网络注册中心的挑战与解决方案。
Orphanet J Rare Dis. 2022 Dec 14;17(1):436. doi: 10.1186/s13023-022-02558-5.
10
The GEOSS solution for enabling data interoperability and integrative research.GEOSS 解决方案,实现数据互操作性和综合研究。
Environ Sci Pollut Res Int. 2014 Mar;21(6):4177-92. doi: 10.1007/s11356-013-2264-y. Epub 2013 Nov 19.

引用本文的文献

1
Guidance for sharing computational models of neural stimulation: from project planning to publication.神经刺激计算模型共享指南:从项目规划到发表
J Neural Eng. 2025 Mar 13;22(2). doi: 10.1088/1741-2552/adb997.
2
Managing linguistic obstacles in multidisciplinary, multinational, and multilingual research projects.应对多学科、跨国和多语言研究项目中的语言障碍。
PLoS One. 2024 Dec 5;19(12):e0311967. doi: 10.1371/journal.pone.0311967. eCollection 2024.
3
Sharing sensitive data in life sciences: an overview of centralized and federated approaches.
生命科学领域中敏感数据的共享:集中式和联邦式方法概述。
Brief Bioinform. 2024 May 23;25(4). doi: 10.1093/bib/bbae262.
4
"Be sustainable": EOSC-Life recommendations for implementation of FAIR principles in life science data handling.“保持可持续性”:EOSC-Life 关于在生命科学数据处理中实施 FAIR 原则的建议。
EMBO J. 2023 Dec 1;42(23):e115008. doi: 10.15252/embj.2023115008. Epub 2023 Nov 15.