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: 10374716
• 负责人: ANDREW I SU
• 金额: $ 42.5万
• 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/10374716
• 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.

项目概要/摘要 我们中心寻求使用高通量分析技术来开发拉沙热的预测模型 和埃博拉病毒病在系统生物学水平上的成功取决于独特的。 队列和创新的分析方法，它们的结合将产生独特而强大的数据 在此背景下，数据管理和生物信息学核心 (DMBC) 的总体使命是确保。 该中心利用数据来源、分析、管理和传播的最佳实践 在整个数据生命周期中。为了完成这一使命，我们将促进稳健的收集和分析。 的主要数据，开发可在整个中心使用的可重复工作流程框架，以及 最大限度地传播和重用中心生成的数据和工具。 我们的使命将通过准确完成三个具体目标 1 来完成。 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。 该目标描述了对目标 2 所关注的中心的成功至关重要的关键基础功能。 根据公平原则传播中心生成的资源 - 可查找、可访问、 可互操作且可重复使用这项工作将确保我们中心的影响力超出我们团队的范围。 规定的分析计划，它利用我们广泛的工作构建工具来获得有效的数据和软件 目标 3 侧重于直接让社区参与与各种团体的合作。 这项工作利用了协作平台实现的原则。 通过个人调查无法获得的发现。 总体而言，我们相信 DMBC 的这项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构建。