Consortium for Viral Systems Biology Data Management and Bioinformatics Core

项目摘要/摘要： 我们的研究中心正在寻求更多的机会，以使用高吞吐量的专业fiLing技术来开发更好的预测拉萨病毒热的模型。 而将埃博拉病毒和疾病控制在一个系统和生物学水平上。这项任务的成功与否完全取决于它的独一无二。 这两种方法结合在一起，形成了一种独特的数据和强大的数据。这两种方法结合在一起，将产生一个独特的数据和强大的fi数据。 设定。在这种新的背景下，全球数据与管理部门和全球生物信息学与核心业务(DMBC)部门的总体任务目标将被用来确保。 该中心利用他们在数据来源、数据分析、数据管理、数据发布等方面的最佳管理做法。 在整个数据生命周期中，为了更好地完成这一使命，我们将继续推动全球稳健的数据收集和数据分析。 在这些主要数据中，我们将为可重现的fl工作制定一个新的框架，这些数据可以在全球中心、网络和网络上广泛使用。 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fic的三个目标来完成。我们的目标是精准地专注于我们的目标。 捕获临床数据和实验室数据，然后使用强大的工作flow工具进行处理，然后以可重复的方式进行处理。 这一目标描述了一个关键的、基础性的功能，它是中心成功的关键因素。 根据公平的原则--可找到的、可获取的、可获得的--传播中心产生的资源。 可互操作、可扩展和可重用。这项工作将确保我们的工作中心的影响范围超出我们团队的工作范围。 声明了我们的分析和计划，并利用了我们广泛的开发工作，为ff数据收集和管理软件构建了新的工具集。 传播。Aim：3专注于直接与社区成员进行合作，并与各种不同的组织进行合作。 在技能和资产相辅相成的情况下，这项工作充分利用了协同工作平台能够实现的这一原则。 这些发现不可能通过个人调查来实现。 总体而言，我们相信，这一新的计划将为我们的DMBC和ff提供更广泛的基础和坚实的基础，这也是我们中心的最新数据。 可以构建生成、数据建模和生物发现活动。

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.