CEDAR - Center for Expanded Data Annotation and Retrieval
Produktdetails
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Beschreibung
Das Center for Expanded Data Annotation and Retrieval (CEDAR) wurde 2014 gegründet, um ein rechnergestütztes Ökosystem für die Entwicklung, Bewertung, Nutzung und Verfeinerung biomedizinischer Metadaten zu schaffen.
CEDAR ermöglicht die Erstellung von Metadatenvorlagen, die die Datenelemente definieren, die zur Beschreibung bestimmter Arten von biomedizinischen Experimenten erforderlich sind. Die Vorlagen enthalten kontrollierte Begriffe und Synonyme für bestimmte Datenelemente. CEDAR verwendet eine Bibliothek solcher Vorlagen, um Wissenschaftlern dabei zu helfen, kommentierte Datensätze an geeignete Online-Datenspeicher zu übermitteln. Auch eine Verknüpfung zu BioPortal ist möglich. CEDAR ist ein End-to-End-Prozess, der eine kollaborative Erstellung von Metadatenvorlagen ermöglicht, es Forscher und Kuratoren erlaubt (unter Verwendung dieser Vorlagen) Metadaten für einzelne Experimente zu definieren und diese Metadaten dann für Wissenschaftler durchsuchbar macht.
Die für CEDAR entstanden Open Source Entwicklungen sind im CEDAR Project gebündelt. Es stellt Releases und Docker Images für eine lokale installation bereit. Darauf aufbauend stellt die Stanford University das CEDAR Metadata Center als vollwertiges, öffentliches Metadaten-Repository zur Verfügung.
Das Produkt im Einsatz
Das CEDAR Metadata Center wird von der GO FAIR Fundation zur Durchführung der Metadata for Machines (M4M) Workshops genutzt. In diesem Rahmen erstellte die niederländische Förderorganisation für Innovation und Forschung im Gesundheitswesen, ZonMw, Vorlagen in CEDAR um Metadaten zu geförderten COVID-19 Projekten FAIR verfügbar zu machen. Dabei entstanden mehrere Templates in CEDAR sowie entsprechende Guidelines zu deren Nutzung. M4M bietet dazu eine hier eine Übersicht.
Unterstützung
CEDAR Project
GitHub - Developer Documentation - Install Guide - Lizenz - Weitere Referenzen
CEDAR Matadata Center
Referenzen
Wissenschaftliche Publikationen zu CEDAR.
Weitere Merkmale
This work was supported by grant 1U54AI117925 from the National Institutes of Health through the Big Data to Knowledge initiative.
Kommentare
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