C2: Data Science
C2:数据科学
基本信息
- 批准号:10705969
- 负责人:
- 金额:$ 72.81万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:
- 财政年份:2023
- 资助国家:美国
- 起止时间:2023-08-08 至 2028-06-30
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:AccelerationAdoptedAdoptionAlgorithmsAnatomyAutomationBRAIN initiativeBehaviorBehavioralCalciumCodeCollaborationsCollectionCommunitiesComputersConsumptionDataData AnalysesData CollectionData ScienceData Science CoreDecision MakingDocumentationElectron MicroscopyElectrophysiology (science)EnsureFeedbackFundingGeometryGuidelinesHumanHuman ResourcesImageInfrastructureLaboratoriesManualsMetadataMethodsModelingMusNatureNeuroanatomyNeurosciencesOperant ConditioningOpticsPersonsProcessPublicationsRattusReproducibilityResearchResearch PersonnelResearch Project GrantsRodentShort-Term MemorySoftware ToolsStandardizationSystemTimeTrainingWorkcomputational pipelinescomputerized data processingcomputerized toolsdata exchangedata handlingdata integrationdata interoperabilitydata pipelinedata reusedata sharingdata standardsdistributed archivesexperienceimprovedlight microscopylight weightmeetingsmultiple datasetsneuralneural circuitneuromechanismneurophysiologyopen-access repositoriesoptogeneticspharmacologicprogramssegmentation algorithmsharing platformtooluser-friendlyvirtual realityweb appweb-based tool
项目摘要
Project Summary/Abstract: Core 2, Data Science
The Data Science Core will facilitate and standardize data collection and analysis for all research projects
within this U19 program. In particular, we will develop processes and systems for collecting, organizing, and
analyzing behavioral, imaging, electrophysiology, and neural manipulation data. To benefit the broader
neuroscience community, we will adopt shared data and metadata formats and make our pipelines publicly
available, with DataJoint as the common framework for scientific data pipelines and the Neurodata without
Borders format to share large raw data. This platform will facilitate collaborative analysis of datasets by multiple
researchers within the project, and make our analyses reproducible and extensible by others. We will make our
code and data public in easy-to-find, open-access repositories, such as the BRAIN Initiative’s Distributed
Archives for Neurophysiology Data Integration and Github. Our use of these common data standards will make
the data interoperable and reusable, thus ensuring that our data publications adhere to FAIR guidelines.
The core’s first aim will be to provide standardized computational pipelines for neurophysiological and
behavioral data. We already have standardized data pipelines for collection of virtual-reality behavioral data
and preprocessing of mesoscope imaging and Neuropixels electrophysiology recordings. We now propose to
extend this effort to all data generated by the collaboration, via three new initiatives. First, we will construct a
shared platform, accessed by modular, user-friendly web apps, to support virtual-reality and
operant-conditioning tasks. Second, we will extend our preprocessing pipeline for electrophysiology and
calcium imaging data to support several state-of-the-art segmentation algorithms. Automation of
preprocessing, data transfer between systems, and standardization of manual curation steps will make
analyses faster and easier, enabling more effective and reproducible processing of neurophysiological data.
Third, we will develop infrastructure to support perturbations during behavior, including optogenetic,
pharmacological, and physical manipulations.
The core’s second aim will be to document the system, train users, and disseminate our computational
tools and workflows. This effort will alleviate burdens on researchers, accelerate research by promoting
standard software tools, increase adoption of standardized pipelines, and facilitate reuse of our data by others.
To facilitate training and use of these pipelines, we will develop integrated web-based tools that allow
world-wide access and control of local data processing. The modular nature of these tools will make them
useful to and popular with the broader neuroscience community. We will provide continuous, in-person training
to all researchers and technicians, including yearly tutorials with external consultants. Together, these methods
for automating and standardizing data handling, when shared with the broader community, will improve the
reproducibility, reusability, and interoperability of data across the field of neuroscience.
项目摘要/摘要:核心2,数据科学
数据科学核心将促进和标准化所有研究项目的数据收集和分析
在此U19程序中。特别是,我们将开发用于收集,组织和系统的过程和系统
分析行为,成像,电生理学和神经操纵数据。使更广泛的
神经科学社区,我们将采用共享数据和元数据格式,并公开使我们的管道公开
可用,以数据连接为科学数据管道的常见框架,而Neurodata无需
边界格式共享大型原始数据。该平台将促进多个数据集的协作分析
该项目中的研究人员,并使我们的分析可重现和扩展。我们将使我们的
易于找到的开放访问存储库中的代码和数据公开,例如大脑计划的分布式
神经生理学数据整合和GitHub的档案。我们对这些常见数据标准的使用将使
数据可互操作和可重复使用,从而确保我们的数据出版物遵守公平的准则。
核心的第一个目的是为神经生理学和
行为数据。我们已经拥有标准化的数据管道,用于收集虚拟现实行为数据
介质成像和神经物电物生理记录的预处理。我们现在建议
通过三个新计划将此工作扩展到协作产生的所有数据。首先,我们将构建一个
由模块化,用户友好的Web应用程序访问的共享平台,以支持虚拟现实和
操作者条件任务。其次,我们将扩展电生理学的预处理管道和
钙成像数据支持几种最新的分割算法。自动化
预处理,系统之间的数据传输以及手动策划步骤的标准化将使
分析更快,更容易,使神经生理数据的更有效和可重复的处理。
第三,我们将开发基础设施以支持行为过程中的扰动,包括光遗传学,
药理和身体操作。
核心的第二个目标是记录系统,培训用户并传播我们的计算
工具和工作流程。这项工作将减轻研究人员的伯伦斯,通过促进研究加速研究
标准的软件工具,增加标准化管道的采用,并促进他人重复使用我们的数据。
为了促进这些管道的培训和使用,我们将开发基于Web的集成工具,以
全球访问和控制本地数据处理。这些工具的模块化性质将使它们
对更广泛的神经科学社区有用并受欢迎。我们将提供持续的面对面培训
对于所有研究人员和技术人员,包括与外部顾问的年度教程。在一起,这些方法
为了自动化和标准化数据处理,当与更广泛的社区共享时,将改善
跨神经科学领域的数据的可重复性,可重复性和互操作性。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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Carlos D Brody其他文献
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{{ truncateString('Carlos D Brody', 18)}}的其他基金
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