Informationsinfrastruktur und SciOps für reproduzierbare Wissenschaft

ⓘ BildnachweisPhoto courtesy of Petra Ritter

Das INF-Projekt wird die Zusammenarbeit zwischen den Teilprojekten des SFB1315 weiter fördern und die Fähigkeit des CRC 1315-Konsortiums zur Integration von Daten aus Versuchen an Menschen, Nagetieren und Fliegen weiter ausbauen, um neurowissenschaftliche Erkenntnisse und klinische Anwendungen zu generieren. Wir werden auf der Infrastruktur für das Forschungsdatenmanagement (Speicherung, Dokumentation, Verarbeitung, Weitergabe und Veröffentlichung) aufbauen, die vom Konsortium in Phase 2 entwickelt und genutzt wurde. Wir werden weiterhin Tools und Schulungen bereitstellen, um die konsistente Organisation von speziesübergreifenden multiskaligen neurowissenschaftlichen Daten und Modellen in einem gemeinsamen Referenzraum zu ermöglichen. Das INF-Teilprojekt ist von zentraler Bedeutung für den SFB. Es hat sich in Phase 2 regelmäßig mit den SFB-Teilprojekten beraten und wird diesen regen Austausch in Phase 3 fortsetzen. In Phase 2 hatten wir zwei Schwerpunkte. Erstens richtete er sich auf unsere internen Datenmanagementkapazitäten, d. h. wir implementierten Tools für das Datenmanagement heterogener Datensätze innerhalb des Konsortiums, boten Schulungen und Support zur Pflege eines aktuellen Datenmanagementplans (DMP) an und informierten über die Veröffentlichung von Forschungsergebnissen, die über klassische Zeitschriftenbeiträge hinausgehen, wie z. B. Datensätze, Software, Reagenzien und Hardware. Zweitens haben wir uns an lokalen, nationalen und internationalen Datenmanagement-Aktivitäten beteiligt und diese geleitet, wobei wir aktiv zur Entwicklung neuer Standards und Best Practices für den Austausch von Forschungsobjekten und für die Durchführung zuverlässiger und reproduzierbarer Forschung beigetragen haben. Das INF-Projekt hat zur Produktion von FAIR-Daten (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) in unserem Konsortium geführt. Wissenschaftliche Entdeckungen durch Wissensintegration durch die Formalisierung von Wissen als computergestützte Modelle, die simuliert werden können und falsifizierbare Vorhersagen in Bezug auf die Gedächtniskonsolidierung generieren. In der dritten Förderperiode planen wir – neben der Fortsetzung der Wartung der Datenmanagement-Infrastruktur und der Schulung der Konsortiumsmitglieder im Bereich Datenmanagement – die Fähigkeiten unserer Konsortiumsmitglieder in Bezug auf die Grundsätze einer strengen wissenschaftlichen Arbeitsweise zu verbessern, um einen höheren Reifegrad zu erreichen, der die Einführung neuer, technologiegestützter Methoden und Best Practices erfordert. Dazu gehören digitale Forschungsumgebungen, die rechnergestützte, automatisierte und KI-gesteuerte Prozesse nahtlos in den gesamten Forschungszyklus integrieren – vom Versuchsaufbau über die Datenerhebung bis hin zur Analyse und Verbreitung – und letztlich zu einem geschlossenen Forschungszyklus führen. Das Teilprojekt INF wird das Konsortium somit weiterhin auf dem Weg zu mehr Effizienz und Effektivität in der wissenschaftlichen Forschung begleiten.

Archive – INF (SFB1315/2)

ⓘ BildnachweisImage courtesy of INF

Graphic abstract: The scientific discovery loop towards an understanding of memory consolidation is supported by the INF project through fostering the proficiency for Science Operations according to the Capability Maturity Model for Science Operations ‘SciOps’ (Johnson et al. 2024).