Flexible Hybrid Cloud Infrastructure for Seamless Integration and Use of Human Biomolecular Data and Reference Maps [1 of 5]

灵活的混合云基础设施,用于无缝集成和使用人类生物分子数据和参考图 [1 of 5]

基本信息

  • 批准号:
    10886340
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 433.56万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2022-08-10 至 2024-07-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

The Human BioMolecular Atlas Program (HuBMAP) is redefining our understanding of the human body by recovering multi-scale tissue organization -- anatomical, histological, and molecular -- at unprecedented resolution, through computational integration of diverse experimental measurements. The HuBMAP Integration, Visualization & Engagement (HIVE) Collaboratory is an effort among interdisciplinary components developing pipelines for data ingestion and processing, enabling visualization of datasets spanning dozens of biomolecular assays on the HuBMAP portal, leading the development of a human common coordinate framework (CCF), constructing molecularly and spatially resolved reference maps of human tissues, developing mapping frameworks for the interpretation of new datasets, and coordinating extensive collaborative activities both within HuBMAP and with the broader community. In the production phase of HuBMAP, the HIVE will construct a Human Reference Atlas (HRA), establishing the HuBMAP Portal as the “go-to” resource for human tissue reference maps and multimodal singlecell data. The next iteration of the HIVE will coalesce the HuBMAP Consortium around a joint vision, develop cutting-edge and scalable tools to achieve it, and ensure its open dissemination to partners and users across the wider international community. As the HIVE Infrastructure Component (IC), the Pittsburgh Supercomputing Center (PSC), the University of Pittsburgh (Pitt), and Stanford University will provide infrastructure, based on our flexible hybrid cloud microservices architecture, along with community engagement, that will support delivery of this vision in the production phase. To accomplish this, we will focus our efforts in the following key areas: 1) Curation and Ingestion: Increased automation of data ingestion from HuBMAP data providers, community partners, and the general research community to maximize efficiency and usefulness for building the HRA; 2) Integration: Automated integration and mapping of ingested data to the HRA based on data standards; 3) Findability and Accessibility: Manifestation of backend resources in the modular architecture of APIs and containers, services, and documentation that minimize user friction in integrated searching, querying, analyzing/aligning and viewing of tissue maps at multiple spatial scales and among multiple layers of information; 4) Interoperability: Extension of the HuBMAP Knowledge Graph to translate HuBMAP data, HRA assets, and community data among one another via ontologies; 5) Analysis: Infrastructure support to maximally enable users with scalable analyses and workflows among both HuBMAP and user-contributed data and tools, including integration and mapping against the HRA; and 6) Sustainability: Sustainment of open tools, data, and infrastructure for reuse beyond the production phase. We will grow and harden our model for collaboration, coordination, and engagement led by the IC, with substantial leadership from all HIVE members and participation from all HuBMAP Members.
人类生物分子图谱计划 (HuBMAP) 正在重新定义我们对人类的理解 通过恢复多尺度组织——解剖学、组织学和分子——来修复身体 通过不同实验的计算整合,获得前所未有的分辨率 HuBMAP 集成、可视化和参与 (HIVE) 协作实验室是 跨学科部门共同努力开发数据摄取和管道 处理,实现跨越数十个生物分子检测的数据集的可视化 HuBMAP门户,引领人类共同坐标框架(CCF)的开发, 构建人体组织的分子和空间解析参考图,开发 用于解释新数据集的映射框架,并协调广泛的 HuBMAP 内部以及与更广泛的社区的合作活动。 在 HuBMAP 阶段,HIVE 将构建人类参考图谱 (HRA),建立 HuBMAP 门户作为人体组织参考图和多模式单细胞数据的“首选”资源 HIVE 的下一次迭代将围绕一个联合体联合 HuBMAP 联盟。 愿景,开发尖端且可扩展的工具来实现它,并确保其公开传播 面向更广泛的国际社会的合作伙伴和用户。 作为 HIVE 基础设施组件 (IC)、匹兹堡超级计算中心 (PSC)、 匹兹堡大学(Pitt)和斯坦福大学将根据我们的基础设施提供基础设施 灵活的混合云微服务架构以及社区参与,将 为了在生产阶段实现这一愿景,我们将集中精力。 在以下关键领域: 1) 管理和摄取:提高数据摄取的自动化程度 HuBMAP 数据提供商、社区合作伙伴和一般研究社区最大化 构建 HRA 的效率和实用性;2) 集成:自动集成和映射 根据数据标准向 HRA 收集数据;3) 可查找性和可访问性: API和容器、服务的模块化架构中后端资源的体现 和文档,最大限度地减少用户在集成搜索、查询、 在多个空间尺度和多层之间分析/对齐和查看组织图 4) 互操作性:HuBMAP 知识图谱的扩展以进行翻译 HuBMAP 数据、HRA 资产和社区数据通过本体相互关联 5) 分析: 基础设施支持最大限度地为用户提供可扩展的分析和工作流程 HuBMAP 和用户提供的数据和工具,包括针对 6) 可持续性:维持开放工具、数据和基础设施以供重复使用 我们将发展并强化我们的协作、协调和管理模式。 由 IC 领导的参与,所有 HIVE 成员的大力领导和参与 来自所有 HuBMAP 成员。

项目成果

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