Введение
Неврологи проводят комплексные эксперименты, направленные на достижение более эффективного понимания функционирования мозга и лечения его патологий. Каждая исследовательская лаборатория использует различные методы и методологии для получения и анализа своих результатов. Эти эксперименты генерируют большие объемы данных в различных форматах. Кроме того, с ростом масштабов исследовательских проектов многие лаборатории сталкиваются с новыми техническими (например, размер данных, контроль качества, сложность анализа и гарантированная воспроизводимость) и социальными (например, текучесть кадров и требования к обмену данными) проблемами. Этот сценарий предполагает использование вычислительных средств, для документирования каждого этапа экспериментов и упрощения сбора данных в электронном виде. Решить эту проблему возможно с помощью Neuroscience Experiments System (NES) - программного обеспечения для управления данными нейронаучных экспериментов.
Программное обеспечение для управления данными нейронаучных экспериментов
NES представляет собой веб-систему, которая предоставляет возможности для записи данных и метаданных с каждого этапа научного эксперимента на защищенную и удобную для пользователя платформу. Она была разработана, чтобы помочь исследователям в их рутинном сборе данных в течение всего неврологического научного эксперимента, интегрируя записи данных различных типов, таких как клинические, электрофизиологические, визуальные и поведенческие. Кроме того, она представляет собой единое хранилище (базу данных) экспериментальных данных для всей исследовательской лаборатории, группы или проекта. Веб-интерфейс и модульный формат обеспечивают интуитивно понятное использование функций управления данными. Его использование не зависит от каких-либо конкретных знаний в области информатики. NES - это бесплатный программный продукт, разработанный с использованием открытых технологий и инструментов, который может быть легко установлен и использован в любой исследовательской лаборатории.
NES была разработана для хранения экспериментальных данных и фундаментальной информации об их происхождении, определенной семью вопросами: кто, что, где, почему, когда, какой и как. Примерами информации о происхождении, хранящейся в NES, являются сведения об ученых, ответственных за эксперимент и сбор данных, а также описание групп субъектов (кто); подробности о протоколе регистрации или сборе данных о поведении (например виды собранных данных) (что); подробности экспериментального протокола, использованного при сборе первичных данных (как); время начала/завершения сбора данных (когда); цель эксперимента (почему); информация об экспериментальных условиях, в которых представлены группы субъектов, таких как задачи, которые необходимо выполнить, и стимулы к применению (какие); информация о лаборатории, где были собраны данные (где), и даже публикации или другие результаты, полученные в ходе исследования. Ученые могут также записывать дополнительные данные по каждому участнику эксперимента, такие как информация о его/ее клинической истории и социо-демографические данные.
В NES первичные данные, полученные в ходе эксперимента, всегда ассоциируются с участником исследования и конкретным этапом экспериментального протокола. По этой причине, прежде чем сохранить первичные данные, собранные в ходе эксперимента, исследователь должен подробно описать каждый этап, включенный в протокол эксперимента (например, конкретную подготовку к проведению эксперимента). Экспериментальный протокол описывается как рабочий процесс, который может содержать как последовательные, так и параллельные шаги. Таким образом, NES предоставляет структурированную и комплексную платформу с надежным отслеживанием происхождения данных, что имеет основополагающее значение для воспроизведения эксперимента.
Следует отметить, что NES не является новым предложением по стандартизации представления экспериментальных данных. В настоящее время для решения этой проблемы разрабатывается несколько моделей и форматов, например: NeoHDF5, NWB, NIX. Эти модели подходят для организации и обмена данными определенного типа и из конкретного эксперимента. Однако они не заменяют функции базы данных. Система баз данных сохраняет большие объемы информации и предоставляет функциональные возможности для контроля доступа, согласованности данных, отказоустойчивости и эффективного восстановления б/д. Кроме того, в базах можно хранить взаимосвязи между различными типами данных, полученных в ходе различных экспериментов, что позволяет проводить более сложный анализ, и это особенно важно для поддержки прогресса в области здравоохранения.
Модель данных, используемая в NES, работает с несколькими форматами, используемыми в нейронауке, что обеспечивает возможность взаимодействия с наиболее перспективными инициативами по стандартизации представления данных для электрофизиологии и нейровизуализации, а также с рекомендациями по отчетности о нейронаучных экспериментах, например: MINI; MINEMO; fMRI. В настоящее время NES способна обрабатывать несколько типов электрофизиологических данных и метаданных, используемых нейрофизиологическим сообществом, а также для программы разрабатывается модуль нейровизуализации. Чтобы справиться с неоднородностью экспериментальных данных, NES применяет стратегию сохранения полиглотов, комбинируя различные технологии хранения данных, такие как реляционные базы данных, базы данных NoSQL и распределенные файловые системы.
Заключение
NES является инициативой Центра исследований, инноваций и распространения информации по нейроматематике (NeuroMat), расположенного в Университете Сан-Паулу (Бразилия). Эта программа лицензирована по Общественной лицензии Mozilla версии 2.0. Одной из целей NeuroMat является создание в Бразилии ведущей исследовательской группы по нейроинформатике, специализирующейся на курировании экспериментальных данных. С развитием таких свободных программных средств, как NES, станет возможным стимулировать и поддерживать сбор высококачественных данных и метаданных для создания более открытых баз данных в области нейронаук.
