Verwaltung und Kartierung der Daten: Hürden, Auswirkungen und Lösungen

In biowissenschaftlichen und biotechnologischen Labors sind die "Big Data" größer als je zuvor und es gibt keine Anzeichen dafür, dass sie aufhören. Der Datenbestand in den meisten Labors ist sehr vielfältig (z. B. "Omics", Bildgebung usw.), umfangreich und nimmt ständig zu.

Diese riesige Menge an unterschiedlichen Daten erfordert ein ständiges Hin und Her. Wenn sie richtig orchestriert werden, können diese unterschiedlichen Daten vollständig harmonisiert werden, und zwar nach FAIR-Leitlinienund liefert Erkenntnisse, die zu wissenschaftlichen Durchbrüchen führen. Dennoch gibt es bemerkenswerte Herausforderungen und einzigartige Hürden bei der Verwaltung und Gestaltung der anspruchsvollen Topographie der Datenlandschaft.

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

Vielfalt der Datentypen

• Die Herausforderung: Biowissenschaftliche Laboratorien generieren eine Vielzahl unterschiedlicher Datentypen, darunter Genomik-, Proteomik-, Metabolomik- und Bildgebungsdaten. Die komplexe Herausforderung besteht darin, diese heterogenen Daten nahtlos zu integrieren und zu strukturieren und in einen zusammenhängenden Rahmen zu bringen. Außerdem müssen die Komplexität und Heterogenität dieser Daten verursachen Probleme bei der Integration.
•  Die Auswirkungen: Die Inkompatibilität zwischen den verschiedenen Datentypen ist ein Hindernis, das eine umfassende Analyse erschwert und die Gewinnung tiefgreifender Erkenntnisse aus diesen vielschichtigen Datensätzen verhindert.

Volumen und Maßstab

• Die Herausforderung: Die unaufhörliche Erzeugung von Daten in biowissenschaftlichen und biotechnologischen Experimenten, die durch Fortschritte wie Hochdurchsatztechnologien vorangetrieben wird, führt zu einem überwältigenden Volumen, das die Kapazitäten herkömmlicher Datenstrukturierungsmethoden übersteigen kann. Allein die Genomik wird 2 bis 40 Exabyte im Jahr 2025.
•  Die Auswirkungen: Die schiere Menge an Daten wird zu einer ressourcenintensiven Belastung, die den Analyseprozess verlangsamt und möglicherweise zu Engpässen beim Zugriff auf wichtige Informationen führt. Infolgedessen gibt es eine "Krise der Datenspeicherung" die sich in der Branche abzeichnet.

Fehlende Standardisierung

• Die Herausforderung: Das Fehlen standardisierter Datenformate und -strukturen in den verschiedenen Labors und Forschungseinrichtungen stellt eine enorme Herausforderung dar und erschwert die Interoperabilität der Daten.
•  Die Auswirkungen: Der daraus resultierende Mangel an Harmonie bei den Datenstandards erschwert die gemeinsame Nutzung von Daten und die Zusammenarbeit, die nun erforderlich ist, um alle Labors, die NIH-Mittel erhalten. Forscher haben mit der Integration und Entschlüsselung von Datensätzen zu kämpfen, die nach unterschiedlichen Standards erstellt wurden, was eine nahtlose Zusammenarbeit und die Gewinnung von Erkenntnissen behindert.

Zeitliche und longitudinale Daten

• Die Herausforderung: Längsschnittstudien und Zeitverlaufsexperimente führen eine zeitliche Dimension ein, die die Strukturierung von Datenpunkten über verschiedene Zeitintervalle hinweg erforderlich macht.
•  Die Auswirkungen: Die komplizierte Aufgabe, zeitliche Daten zu strukturieren, ist von zentraler Bedeutung. Eine falsche Ausrichtung oder Darstellung zeitabhängiger Daten beeinträchtigt die Genauigkeit der Analysen und stellt eine Herausforderung bei der Ermittlung dynamischer Muster dar, die für die wissenschaftliche Interpretation entscheidend sind.

Komplexität der Metadaten

• Die Herausforderung: Für viele Laborwissenschaftler, insbesondere für diejenigen, die ihre Proben mit manuellen, papierbasierten Aufzeichnungen verwalten, ist die Erfassung und Organisation von Metadaten, einschließlich Versuchsbedingungen, Probendetails und Verfahrensinformationen, eine Herausforderung.
•  Die Auswirkungen: Die Vollständigkeit und Konsistenz von Metadaten erweist sich als Dreh- und Angelpunkt für die Kontextualisierung von Versuchsdaten. 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 gesetzlicher Vorschriften, wie GDPR in Europa oder HIPAA in den Vereinigten Staaten, erhöhen die Komplexität zusätzlich.
•  Die Auswirkungen: Leider, Cyberangriffe, Naturkatastrophenund andere Unglücke können Ihre Daten bedrohen. Die Folgen unzureichender Datensicherheitsmaßnahmen sind gravierend. Mögliche Verstöße gefährden die Vertraulichkeit sensibler Informationen und beeinträchtigen die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben.

Entwicklung der Analysetechniken

• Die Herausforderung: Die rasante Entwicklung der Analysetechniken und -technologien überholt die bestehenden Datenstrukturen, so dass sie veraltet sind.
•  Die Auswirkungen: Laboratorien tun sich schwer damit, die Methoden der Datenstrukturierung an neue analytische Ansätze anzupassen. Die Verzögerung bei der Anpassung führt zu Ineffizienzen und verpassten Gelegenheiten, das volle Potenzial von Spitzentechnologien auszuschöpfen.

Benutzerakzeptanz und Schulung

• Die Herausforderung: Forscher können sich der Übernahme standardisierter Datenstrukturierungsverfahren widersetzen, weil sie damit nicht vertraut sind oder nicht ausreichend geschult wurden.
•  Die Auswirkungen: Die daraus resultierenden Unstimmigkeiten bei der Datenstrukturierung behindern die Zusammenarbeit, erschweren den effektiven Datenaustausch und stören die Durchführung standardisierter Analysen. Um diese Lücke zu schließen, sind gezielte Schulungsinitiativen und ein kultureller Wandel hin zu strukturierten Datenmethodiken erforderlich.

Integration und Kartierung der Daten

• Die Herausforderung: Um biologisches Wissen aus Daten abzubilden, müssen komplexe biologische Konzepte, Beziehungen und Prozesse in einem rechnerisch nachvollziehbaren Format dargestellt werden. Die Entwicklung interpretierbarer und semantisch reichhaltiger Wissensdarstellungen erfordert Fachwissen, ontologische Rahmenwerke und Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache, um biologisches Wissen effektiv zu erfassen und zu formalisieren.
•  Die Auswirkungen: Die Lösung von Problemen bei der Kartierung von biowissenschaftlichen Daten führt zu einer höheren Effizienz bei der Datenanalyse, zur Standardisierung von Methoden und zu einem verbesserten Zugang zu verschiedenen Datensätzen, was die wissenschaftliche Entdeckung und die Zusammenarbeit beschleunigt.

Die Lösung für die Herausforderungen von Datenmanagement und Mapping

Eine strategische Mischung aus technologischen Lösungen, Standardisierungsbemühungen und gezielten Schulungsinitiativen ist unabdingbar, um diese Herausforderungen zu bewältigen. Nur durch eine sorgfältige Datenstrukturierung können Labore das volle Potenzial ihrer Forschungsbemühungen ausschöpfen und 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 und eine sinnvolle Interpretation, Zusammenarbeit und Innovation fördern.

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