Empowering Data Sharing and Analytics through the Open Data Commons for Traumatic Brain Injury Research.
Empowering Data Sharing and Analytics through the Open Data Commons for Traumatic Brain Injury Research.
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通过开放数据共享促进创伤性脑损伤研究的数据共享和分析。
DOI：
10.1089/neur.2021.0061
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发表时间：
2022
影响因子：
2.4
通讯作者：
Ferguson AR
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Chou A;Torres-Espín A;Huie JR;Krukowski K;Lee S;Nolan A;Guglielmetti C;Hawkins BE;Chaumeil MM;Manley GT;Beattie MS;Bresnahan JC;Martone ME;Grethe JS;Rosi S;Ferguson AR
创伤性脑损伤（TBI）是一个重大的公共卫生问题。尽管有相当多的研究破译损伤病理生理学，精确的治疗仍然难以捉摸。在这里，我们提出了大规模数据共享和机器智能方法来利用TBI的复杂性。TBI开放数据共享（ODC-TBI）是一个以社区为中心的存储库，强调可查找、可扩展、可互操作和可重用的数据共享和发布。重要的是，ODC-TBI实现了个体受试者数据的数据共享，从而能够汇集用于机器学习分析的高样本量、功能丰富的数据集。我们展示了汇总的ODC-TBI数据分析，首先对来自11篇先前发表的文章（N = 1250名受试者）的受试者水平数据进行描述性分析，这些文章代表了6种不同的临床前TBI模型。其次，我们对多队列数据进行无监督机器学习，以识别不同研究中的持续炎症模式，提高促炎与抗炎作用的实验灵敏度。随着资助者和期刊越来越多地要求开放数据实践，ODC-TBI将为研究人员创造新的科学机会，并促进多数据集，多维分析，以实现有效的翻译。
Traumatic brain injury (TBI) is a major public health problem. Despite considerable research deciphering injury pathophysiology, precision therapies remain elusive. Here, we present large-scale data sharing and machine intelligence approaches to leverage TBI complexity. The Open Data Commons for TBI (ODC-TBI) is a community-centered repository emphasizing Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable data sharing and publication with persistent identifiers. Importantly, the ODC-TBI implements data sharing of individual subject data, enabling pooling for high-sample-size, feature-rich data sets for machine learning analytics. We demonstrate pooled ODC-TBI data analyses, starting with descriptive analytics of subject-level data from 11 previously published articles (N = 1250 subjects) representing six distinct pre-clinical TBI models. Second, we perform unsupervised machine learning on multi-cohort data to identify persistent inflammatory patterns across different studies, improving experimental sensitivity for pro- versus anti-inflammation effects. As funders and journals increasingly mandate open data practices, ODC-TBI will create new scientific opportunities for researchers and facilitate multi-data-set, multi-dimensional analytics toward effective translation.
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影响因子：
4.6
作者：
Guglielmetti C;Chou A;Krukowski K;Najac C;Feng X;Riparip LK;Rosi S;Chaumeil MM
通讯作者：
Chaumeil MM
影响因子：
5.6
作者：
Chou A;Krukowski K;Morganti JM;Riparip LK;Rosi S
通讯作者：
Rosi S
影响因子：
3.7
作者：
Chou A;Morganti JM;Rosi S
通讯作者：
Rosi S
影响因子：
4.8
作者：
Huie JR;Almeida CA;Ferguson AR
通讯作者：
Ferguson AR
影响因子：
4.2
作者：
LaPlaca, Michelle C.;Huie, J. Russell;Zai, Laila J.
通讯作者：
Zai, Laila J.