openBIS: a flexible framework for managing and analyzing complex data in biology research.
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DOI：
10.1186/1471-2105-12-468
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发表时间：
2011-12-08
影响因子：
3
通讯作者：
Rinn B
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bauch A;Adamczyk I;Buczek P;Elmer FJ;Enimanev K;Glyzewski P;Kohler M;Pylak T;Quandt A;Ramakrishnan C;Beisel C;Malmström L;Aebersold R;Rinn B
分布式系统生物学研究项目中使用的现代数据生成技术经常创建规模巨大且多样性的数据集。我们认为，为了克服管理这些大型定量数据集的挑战并最大限度地从中提取生物信息，需要一个健全的信息系统。易于与数据分析管道和其他计算工具集成是它的关键要求。我们开发了openBIS，这是一个开源软件框架，用于为生物实验中获得的数据和元数据构建用户友好，可扩展和强大的信息系统。openBIS使用户能够收集、集成、共享、发布数据，并连接到数据处理管道。这个框架可以扩展，并且已经针对各种技术获得的不同数据类型进行了定制。openBIS目前被几个SystemsX使用。应用质谱测量代谢物和蛋白质、高含量筛选或下一代测序技术的项目。对于参与系统生物学项目的大型研究社区来说，使其有趣的属性包括多功能性、部署简单性、超大数据的可扩展性、处理任何生物数据类型的灵活性以及对任何研究领域需求的可扩展性。
Modern data generation techniques used in distributed systems biology research projects often create datasets of enormous size and diversity. We argue that in order to overcome the challenge of managing those large quantitative datasets and maximise the biological information extracted from them, a sound information system is required. Ease of integration with data analysis pipelines and other computational tools is a key requirement for it. We have developed openBIS, an open source software framework for constructing user-friendly, scalable and powerful information systems for data and metadata acquired in biological experiments. openBIS enables users to collect, integrate, share, publish data and to connect to data processing pipelines. This framework can be extended and has been customized for different data types acquired by a range of technologies. openBIS is currently being used by several SystemsX.ch and EU projects applying mass spectrometric measurements of metabolites and proteins, High Content Screening, or Next Generation Sequencing technologies. The attributes that make it interesting to a large research community involved in systems biology projects include versatility, simplicity in deployment, scalability to very large data, flexibility to handle any biological data type and extensibility to the needs of any research domain.
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