Le scoperte, segnalato oggi in Sistemi cellulari, si applicano agli oggetti digitali inclusi i set di dati, Software, codice sorgente, e altri prodotti sviluppati dagli scienziati che possono essere utili alla comunità di ricerca.
L'obiettivo è aggiornare il modo in cui gestiamo i dati nella ricerca biomedica, condividendo e riutilizzando i dati di questi progetti per estrarre il massimo valore. Mentre i finanziatori, ricercatori, e altre parti interessate hanno riconosciuto che dobbiamo fare un lavoro migliore con la gestione dei dati nella ricerca biomedica, il percorso per farlo non era chiaro."
Avi Ma'ayan, dottorato di ricerca
Ma'ayan è il direttore del Mount Sinai Center for Bioinformatics, e ricercatore senior dello studio.
Il team spera che mentre i ricercatori biomedici applicano la cassetta degli attrezzi per valutare il loro lavoro, diventeranno più consapevoli dei semplici passaggi che possono intraprendere per migliorare l'usabilità dei loro oggetti digitali.
Nel 2017 e nel 2018 i National Institutes of Health (NIH) hanno finanziato il NIH Data Commons Pilot Phase Consortium, che ha lavorato per trovare modi per contribuire a migliorare la condivisione di oggetti di ricerca digitale attraverso un ambiente basato su cloud.
Per implementare un tale ambiente virtuale, ricercatori avevano bisogno di sviluppare standard e una piattaforma per aiutare gli scienziati ad aderire alla FAIR (trovabile, accessibile, interoperabile, e riutilizzabili) linee guida precedentemente stabilite dai membri del consorzio.
Primo, il team ha sviluppato metriche e rubriche per valutare FAIRness, ma ha riconosciuto che queste metriche e rubriche potrebbero non applicarsi allo stesso modo a tutti i domini di ricerca. Così hanno creato la cassetta degli attrezzi, chiamato FAIRshake, che consente a chi crea oggetti digitali non solo di valutarne la FAIRness ma anche di sviluppare nuovi standard per definire e valutare FAIRness.
Così, i ricercatori hanno affermato che "FAIRshake consente la coesistenza di più metriche e rubriche, consentendo alla comunità di sviluppare standard in modo più democratico".
Il Dr. Ma'ayan sottolinea che la ricerca non ha bisogno di essere ad accesso aperto per essere FAIR. "Richiede solo che le persone forniscano una licenza chiara su come gli altri dovrebbero utilizzare i propri dati, " Egli ha detto.
Il toolbox FAIRshake include strumenti manuali e automatizzati per valutare FAIRness, che pongono domande come, "L'oggetto digitale ha metadati leggibili dalla macchina?" La cassetta degli attrezzi è stata testata nell'ultimo anno su migliaia di oggetti digitali e il team ha pubblicato tutorial su Youtube su come utilizzare FAIRshake.
Mentre il dottor Ma'ayan afferma che c'è stato un "miglioramento naturale dell'accessibilità e dell'adozione di tali standard anche senza alcuna spinta da parte nostra o del NIH, " spiega anche che il team è rimasto sorpreso da alcune delle tendenze che ha notato durante l'esecuzione delle valutazioni con il toolkit.
Ha detto che pochi ricercatori hanno implementato interfacce di programmazione delle applicazioni (API), software che consentono a diversi programmi per computer di comunicare, che sono "critiche per riunire i dati". Inoltre, spesso i ricercatori non sono riusciti a fornire licenze per dire ad altri scienziati come ottenere il permesso di utilizzare i dati.
Man mano che i prodotti della ricerca diventano più FAIR, gli scienziati saranno in grado di stabilire connessioni e costruire cose che non erano possibili prima di utilizzare strumenti come l'apprendimento automatico per "trasformare il modo in cui riutilizziamo i dati, " dice il dottor Ma'ayan.
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