Consortium for Viral Systems Biology Data Management and Bioinformatics Core

病毒系统生物学数据管理和生物信息学核心联盟

• 批准号: 10310602
• 负责人: ANDREW I SU
• 金额: $ 5.93万
• 依托单位: SCRIPPS RESEARCH INSTITUTE, THE
• 依托单位国家: 美国
• 财政年份: 2018
• 资助国家: 美国
• 起止时间: 2018-02-01 至 2023-01-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://reporter.nih.gov/project-details/10310602
• 关键词: Algorithms; B-Lymphocytes; Bioinformatics; Biological; Clinical; Clinical Data; Collaborations; Collection; Communities; Computer software; Data; Data Provenance; Data Set; Ebola Hemorrhagic Fever; Ensure; FAIR principles; Foundations; Generations; Individual; Investigation; Laboratories; Lassa Fever; Metadata; Methods; Mission; Modeling; Output; Patients; Phylogenetic Analysis; Reproducibility; Research Personnel; Resources; Sampling; Scientist; Solid; System; Systems Biology; T cell receptor repertoire sequencing; Technology; Trees; Update; Viral; Work; analysis pipeline; cohort; data management; data modeling; data portal; data resource; data streams; data tools; high throughput technology; innovation; open innovation; predictive modeling; skills; success; tool; web site

Project Summary / Abstract  Our  Center  seeks  to  use high-throughput profiling technologies to develop predictive models of Lassa fever  and  Ebola  virus disease at a systems biology level. The success of this mission is dependent on the unique  cohorts and innovative profiling methods, the combination of which will result in a unique and powerful data  set. In this context, the overall mission of the Data Management and Bioinformatics Core (DMBC) is to ensure  that  the  Center  utilizes  best  practices  for  data  provenance,  analysis,  management,  and  dissemination  throughout the data lifecycle. To accomplish this mission, we will promote the robust collection and analysis  of the primary data, develop a framework for reproducible workflows that can be used across the Center, and  maximize dissemination and reuse of Center-generated data and tools.  Our mission will be accomplished through the completion of three Specific Aims. Aim 1 focuses on accurately  capturing  clinical  and  laboratory  data,  and  then  reproducibly  processing  them  using  robust workflow tools.  This aim describes a key, foundational function that is critical for the success of the Center. Aim 2 focuses on  dissemination  of  Center-generated  resources  according  to  FAIR  principles  -  Findable,  Accessible,  Interoperable, and Reusable. This work will ensure that the impact of our Center extends beyond our team’s  stated  analysis  plan,  and  it  leverages  our  extensive  work  building  tools  for  effective  data  and  software  dissemination.  Aim  3  focuses  on  directly  engaging the community in collaborations with a variety of groups  with  complementary  skills  and  assets.  This  work  leverages  the  principle that collaborative platforms enable  discoveries that would not be possible through individual investigations.  Overall, we believe that this plan for the DMBC offers a broad and solid foundation on which our Center’s data  generation, data modeling, and biological discovery activities can build.

项目总结/摘要 我们的中心寻求使用高通量分析技术来开发拉沙热的预测模型 和埃博拉病毒疾病的系统生物学水平。这一使命的成功取决于独特的 队列和创新的分析方法，两者的结合将产生独特而强大的数据。 在这种情况下，数据管理和生物信息学核心（DMBC）的总体使命是确保 该中心利用最佳实践进行数据来源、分析、管理和传播 为了完成这一使命，我们将促进数据的可靠收集和分析， 为可在整个中心使用的可复制工作流程开发一个框架， 最大限度地传播和重复使用中心生成的数据和工具。 我们的使命将通过完成三个具体目标来实现。目标1侧重于准确 捕获临床和实验室数据，然后使用强大的工作流程工具可重复地处理它们。 这一目标描述了一个关键的基本职能，这对中心的成功至关重要。 根据公平原则传播中心生成的资源-可查找、可解释， 这项工作将确保我们的中心的影响超出我们团队的范围， 它利用了我们广泛的工作构建工具，以获得有效的数据和软件 传播。目标3侧重于直接让社区与各种团体合作 与互补的技能和资产。这项工作利用的原则，协作平台， 这些发现是不可能通过单独的调查来实现的。 总的来说，我们认为，DMBC的这一计划为我们中心的数据提供了广泛而坚实的基础。 生成，数据建模和生物发现活动可以建立。