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Gérer et cartographier les données : Obstacles, impacts et solutions

Par Zareh Zurabyan 4 min lire 11 Avr 2024

Dans les laboratoires de sciences de la vie et de biotechnologie, les "big data" sont devenues plus volumineuses que jamais et ne semblent pas près de s'arrêter. Dans la plupart des laboratoires, les données sont très diverses (omiques, imagerie, etc.), à grande échelle et en constante augmentation.

Cette quantité massive de données diverses nécessite un traitement constant. Lorsqu'elles sont correctement orchestrées, ces données diverses peuvent être entièrement harmonisées en fonction des critères suivants Lignes directrices FAIRLa gestion des données est un processus complexe et complexe, qui permet d'obtenir des informations qui favorisent les percées scientifiques. Cependant, la gestion et le façonnement de la topographie difficile du paysage des données se heurtent à des défis notables et à des obstacles uniques.

Dans le blog suivant, nous examinerons l'impact de ces différents défis et proposerons une solution.

Diversité des types de données

  • Le défi : Les laboratoires des sciences de la vie sont des générateurs prolifiques de divers types de données, y compris la génomique, la protéomique, la métabolomique et les données d'imagerie. Le défi complexe consiste à intégrer et à structurer ces données hétérogènes dans un cadre cohérent. En outre, les complexité et hétérogénéité de ces données posent des problèmes d'intégration.
  •  L'impact : L'incompatibilité entre les différents types de données constitue une pierre d'achoppement, empêchant une analyse complète et l'extraction de connaissances approfondies à partir de ces ensembles de données à multiples facettes.

Volume et échelle

  • Le défi: La génération incessante de données dans les expériences de sciences de la vie et de biotechnologie, alimentée par des avancées telles que les technologies à haut débit, introduit un volume écrasant qui peut dépasser les capacités des méthodes traditionnelles de structuration des données. À elle seule, la génomique générera 2 à 40 exaoctets en 2025.
  •  L'impact : L'ampleur des données devient un fardeau pour les ressources, ralentissant le processus d'analyse et créant potentiellement des goulots d'étranglement dans l'accès aux informations critiques. En conséquence, il y a une "crise du stockage des données qui se profile à l'horizon.

Absence de normalisation

  • Le défi: L'absence de formats et de structures de données normalisés dans les laboratoires et les instituts de recherche constitue un défi de taille, car elle crée des obstacles à l'interopérabilité des données.
  •  L'impact : Le manque d'harmonie qui en résulte dans les normes de données complique le partage des données et les efforts de collaboration, ce qui est désormais exigé par la législation européenne. tous les laboratoires recevant un financement des NIH. Les chercheurs sont confrontés à l'intégration et au décryptage d'ensembles de données produites selon des normes disparates, ce qui entrave la collaboration et l'extraction de connaissances.

Données temporelles et longitudinales

  • Le défi: Les études longitudinales et les expériences sur les parcours temporels introduisent une dimension temporelle, nécessitant la structuration des points de données sur différents intervalles de temps.
  •  L'impact : La tâche complexe de structurer les données temporelles devient essentielle. Un mauvais alignement ou une représentation incorrecte des données temporelles compromet la précision des analyses et pose des problèmes pour l'identification des modèles dynamiques essentiels à l'interprétation scientifique.

Complexité des métadonnées

  • Le défi: De nombreux scientifiques de laboratoire, en particulier ceux qui gèrent les échantillons à l'aide d'enregistrements manuels sur papier, trouvent qu'il est difficile de saisir et d'organiser les métadonnées, y compris les conditions expérimentales, les détails des échantillons et les informations sur les procédures.
  •  L'impact : L'exhaustivité et la cohérence des métadonnées apparaissent comme des éléments essentiels pour contextualiser les données expérimentales. Des métadonnées incomplètes ou incohérentes créent des obstacles à la reproduction des expériences et à la comparaison des résultats des études.

Sécurité des données et conformité

  • Le défi: Garantir la sécurité des données et la conformité à des exigences réglementaires strictes, telles que le GDPR en Europe ou l'HIPAA aux États-Unis, ajoute une complexité supplémentaire.
  •  L'impact : Malheureusement, cyberattaquescatastrophes naturellesLes données peuvent être menacées par des catastrophes naturelles et d'autres calamités. Les conséquences de mesures inadéquates en matière de sécurité des données sont considérables, les violations potentielles mettant en péril la confidentialité d'informations sensibles et compromettant le respect des normes réglementaires.

Évolution des techniques d'analyse

  • Le défi: L'évolution rapide des techniques et des technologies d'analyse dépasse les structures de données existantes, les rendant obsolètes.
  •  L'impact : Les laboratoires peinent à adapter les méthodologies de structuration des données aux nouvelles approches analytiques. Ce retard dans l'adaptation se traduit par des inefficacités et des occasions manquées d'exploiter tout le potentiel des technologies de pointe.

Adoption et formation des utilisateurs

  • Le défi: Les chercheurs peuvent résister à l'adoption de pratiques normalisées de structuration des données par méconnaissance ou par manque de formation.
  •  L'impact : Les incohérences qui en résultent dans la structuration des données entravent les efforts de collaboration, empêchent un partage efficace des données et perturbent la mise en œuvre d'analyses standardisées. Pour combler ce fossé, il faut des initiatives de formation ciblées et un changement de culture pour adopter des méthodologies de données structurées.

Intégration et cartographie des données

  • Le défi: La cartographie des connaissances biologiques à partir de données implique la représentation de concepts, de relations et de processus biologiques complexes dans un format calculable. Le développement de représentations de connaissances interprétables et sémantiquement riches nécessite une expertise dans le domaine, des cadres ontologiques et des techniques de traitement du langage naturel pour capturer et formaliser efficacement les connaissances biologiques.
  •  L'impact : La résolution des problèmes liés à la cartographie des données des sciences de la vie permet d'accroître l'efficacité de l'analyse des données, de normaliser les méthodologies et d'améliorer l'accès à divers ensembles de données, ce qui favorise l'accélération de la découverte et de la collaboration scientifiques.

La solution aux défis de la gestion des données et de la cartographie

Un mélange stratégique de solutions technologiques, d'efforts de normalisation et d'initiatives de formation ciblées devient impératif pour relever ces défis. Seule une structuration méticuleuse des données permet aux laboratoires de libérer tout le potentiel de leurs efforts de recherche, ouvrant ainsi la voie à de nouveaux horizons dans le domaine des sciences du vivant et de la biotechnologie. Cette approche globale garantit que les données des laboratoires de sciences de la vie et de biotechnologie sont structurées de manière optimale, ce qui favorise une interprétation pertinente, la collaboration et l'innovation.

Les plateformes de laboratoire numérique, telles que celles proposées par eLabNext, permettent aux chercheurs d'adopter une approche globale de la structuration, de l'intégration et de la gestion des données. Contactez-nous dès aujourd'hui pour en savoir plus !

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