Verwaltung und Kartierung der Daten: Hürden, Auswirkungen und Lösungen

In Laboratorien für Biowissenschaften und Biotechnologie ist „Big Data“ größer geworden als je zuvor und es gibt keine Anzeichen dafür, dass sie aufhören werden. Der Datenpool in den meisten Labors ist sehr vielfältig (denken Sie an Omics, Bildgebung usw.), umfangreich und nimmt ständig zu.

Diese riesige Menge an unterschiedlichen Daten erfordert ständige Auseinandersetzungen. Bei richtiger Orchestrierung können diese vielfältigen Daten entsprechend vollständig harmonisiert werden FAIR-Richtlinienund liefert Erkenntnisse, die zu wissenschaftlichen Durchbrüchen führen. Dennoch stehen die Verwaltung und Gestaltung der anspruchsvollen Topographie der Datenlandschaft vor erheblichen Herausforderungen und einzigartigen Hürden.

Im folgenden Blog werden wir die Auswirkungen dieser verschiedenen Herausforderungen erörtern und eine Lösung anbieten.

Vielfalt der Datentypen

• Die Herausforderung: Biowissenschaftliche Labore sind produktive Generatoren verschiedener Datentypen, darunter Genomik-, Proteomik-, Metabolomik- und Bildgebungsdaten. Die komplexe Herausforderung besteht in der nahtlosen Integration und Strukturierung dieser heterogenen Daten in einem kohärenten Rahmen. Darüber hinaus Komplexität und Heterogenität dieser Daten führen zu Problemen bei der Integration.
•  Die Wirkung: Die Inkompatibilität zwischen verschiedenen Datentypen wirkt als Stolperstein, verhindert eine umfassende Analyse und verhindert die Gewinnung tiefgreifender Erkenntnisse aus diesen vielfältigen Datensätzen.

Volumen und Maßstab

• Die Herausforderung: Die unermüdliche Generierung von Daten in biowissenschaftlichen und biotechnologischen Experimenten, angetrieben durch Fortschritte wie Hochdurchsatztechnologien, führt zu einem überwältigenden Datenvolumen, das die Kapazitäten herkömmlicher Datenstrukturierungsmethoden übertreffen kann. Allein die Genomik wird Folgendes bewirken 2 bis 40 Exabyte im Jahr 2025.
•  Die Wirkung: Die schiere Datenmenge wird zu einer ressourcenintensiven Belastung, die den Analyseprozess verlangsamt und möglicherweise zu Engpässen beim Zugriff auf wichtige Informationen führt. Infolgedessen gibt es eine „Datenspeicherkrise“ zeichnet sich über der Branche ab.

Fehlende Standardisierung

• Die Herausforderung: Das Fehlen standardisierter Datenformate und -strukturen in Labors und Forschungseinrichtungen stellt eine große Herausforderung dar und führt zu Hürden bei der Dateninteroperabilität.
•  Die Wirkung: Der daraus resultierende Mangel an Harmonisierung der Datenstandards erschwert den Datenaustausch und die Zusammenarbeit, was jetzt erforderlich ist von alle Labore, die NIH-Mittel erhalten. Forscher haben es mit der Integration und Entschlüsselung von Datensätzen zu tun, die nach unterschiedlichen Standards erstellt wurden, was eine reibungslose Zusammenarbeit und die Gewinnung von Erkenntnissen behindert.

Zeit- und Longitudinaldaten

• Die Herausforderung: Längsschnittstudien und Zeitverlaufsexperimente führen eine zeitliche Dimension ein und erfordern die Strukturierung von Datenpunkten über verschiedene Zeitintervalle.
•  Die Wirkung: Die komplizierte Aufgabe, Zeitdaten zu strukturieren, wird entscheidend. Eine falsche Ausrichtung oder eine falsche Darstellung zeitabhängiger Daten beeinträchtigt die Genauigkeit der Analysen und stellt die Identifizierung dynamischer Muster, die für die wissenschaftliche Interpretation von entscheidender Bedeutung sind, vor Herausforderungen.

Komplexität der Metadaten

• Die Herausforderung: Viele Laborwissenschaftler, insbesondere diejenigen, die Proben mithilfe manueller, papiergestützter Aufzeichnungen verwalten, empfinden die Erfassung und Organisation von Metadaten, einschließlich Versuchsbedingungen, Probendetails und Verfahrensinformationen, als schwierig.
•  Die Wirkung: Die Vollständigkeit und Konsistenz der Metadaten erweisen sich als Dreh- und Angelpunkte für die Kontextualisierung experimenteller Daten. Unvollständige oder inkonsistente Metadaten erschweren die Reproduktion von Experimenten und den Vergleich von Studienergebnissen.

Datensicherheit und Compliance

• Die Herausforderung: Die Gewährleistung der Datensicherheit und die Einhaltung strenger regulatorischer Anforderungen wie der DSGVO in Europa oder HIPAA in den USA erhöhen die Komplexität.
•  Die Wirkung: Unglücklicherweise Cyberangriffe, Naturkatastrophen, und andere Katastrophen können Ihre Daten bedrohen. Die Folgen unzureichender Datensicherheitsmaßnahmen sind gravierend. Mögliche Verstöße gefährden die Vertraulichkeit sensibler Informationen und gefährden die Einhaltung behördlicher Standards.

Entwicklung der Analysetechniken

• Die Herausforderung: Die rasante Entwicklung der Analysetechniken und -technologien übertrifft bestehende Datenstrukturen und macht sie veraltet.
•  Die Wirkung: Laboratorien haben Schwierigkeiten, die Methoden der Datenstrukturierung an neue analytische Ansätze anzupassen. Die Verzögerung bei der Anpassung führt zu Ineffizienzen und verpassten Gelegenheiten, das volle Potenzial modernster Technologien auszuschöpfen.

Benutzerakzeptanz und Schulung

• Die Herausforderung: Forscher können sich der Einführung standardisierter Datenstrukturierungspraktiken widersetzen, weil sie sich nicht auskennen oder nicht ausreichend geschult sind.
•  Die Wirkung: Die daraus resultierenden Inkonsistenzen bei der Datenstrukturierung behindern die Zusammenarbeit, behindern den effektiven Datenaustausch und stören die Implementierung standardisierter Analysen. Um diese Lücke zu schließen, sind gezielte Schulungsinitiativen und ein Kulturwandel hin zur Einführung strukturierter Datenmethoden erforderlich.

Integration und Abbildung der Daten

• Die Herausforderung: Die Kartierung biologischen Wissens anhand von Daten beinhaltet die Darstellung komplexer biologischer Konzepte, Beziehungen und Prozesse in einem rechnergestützten Format. Die Entwicklung interpretierbarer und semantisch umfassender Wissensrepräsentationen erfordert Fachkenntnisse, ontologische Rahmenbedingungen und Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache, um biologisches Wissen effektiv zu erfassen und zu formalisieren.
•  Die Wirkung: Die Bewältigung der Herausforderungen bei der Kartierung biowissenschaftlicher Daten führt zu einer höheren Effizienz bei der Datenanalyse, einer Standardisierung der Methoden und einem verbesserten Zugang zu unterschiedlichen Datensätzen, was eine beschleunigte wissenschaftliche Entdeckung und Zusammenarbeit fördert.

Die Lösung für Datenmanagement- und Kartierungsherausforderungen

Eine strategische Mischung aus technologischen Lösungen, Standardisierungsbemühungen und gezielten Schulungsinitiativen ist unerlässlich, um diese Herausforderungen zu bewältigen. Nur durch eine sorgfältige Datenstrukturierung können Laboratorien das volle Potenzial ihrer Forschungsbemühungen ausschöpfen und so den Weg für neue Horizonte in den Biowissenschaften und der Biotechnologie ebnen. Dieser umfassende Ansatz stellt sicher, dass die Daten in biowissenschaftlichen und biotechnologischen Labors optimal strukturiert sind, was eine aussagekräftige Interpretation, Zusammenarbeit und Innovation fördert.

Digitale Laborplattformen, wie sie von eLabNext angeboten werden, ermöglichen es Forschern, einen umfassenden Ansatz für die Strukturierung, Integration und Verwaltung von Daten zu verfolgen. Kontaktieren Sie uns noch heute um mehr zu erfahren!