Neurovetenskap spänner från biokemi till fysiologi, farmakologi och anatomi till utveckling, beteende, inlärning, neurologi och psykiatri. Undersökningar sonderar nervsystem med hjälp av tekniker för datainsamling och analys som härrör från så skilda fält som genomik, biofysik, datavetenskap och psykologi. Omfattningen och räckvidden av neurovetenskapsdata är därför allt mer komplex, och antalet laboratorier som förvärvar och analyserar data digitalt fortsätter att öka. Många aktuella och utvecklande neurovetenskap dataresurser bygger på datatyper, tekniker, utbytesmetoder, och modeller som är lokala för att skilja neurovetenskap samhällen. Det finns dock ett betydande och växande behov bland neuroforskare att utbyta och jämföra komplexa och olikartade experimentella data. Konsekvent, förutsägbar, flexibel, A b s t r a c t Mål: Att generalisera de datamodeller som ligger till grund för två databaser för prototyper av neurofysiologi, beskriver och föreslår författarna den gemensamma datamodellen (CDM) som en ram för att federera ett brett spektrum av olika neurovetenskapliga informationsresurser. Design: Varje komponent i CDM härrör från en av fem superklasser-data, plats, metod, modell, och referens-eller från relationer som definieras mellan dem. Ett hierarkiskt attribut-värdesystem för metadata gör det möjligt att interoperabilitet med variabelt träddjup betjäna specifika intra- eller breda interdomänfrågor. För att förmedla datautbyte mellan olika system föreslår författarna en uppsättning XML-baserade scheman för att beskriva inte bara datamängder utan även datamodeller. Dessa omfattar biofysiskt beskrivningsspråk (BDML), som förmedlar interoperabilitet mellan dataresurser genom att tillhandahålla en metabeskrivning för CDM. Den uppsättning superklasser potentiellt spänner data behov av samtida neurovetenskap. Dataelement som tagits fram ur tidsserier för neurofysiologi och histogramdata representerar datamängder som skiljer sig åt i dimension och konkordans. Platselement transcenderar neuroner för att beskriva subcellulära fack, kretsar, regioner eller skivor; icke-neuroatomiska platser inkluderar sekvenser till patienter. Metoder och modeller är mycket domänberoende. Slutsatser: Sann federation av dataresurser kräver explicit offentlig beskrivning, på ett metaspråk, av innehållet, sökmetoder, dataformat och datamodeller för varje dataresurs. Alla datamodeller som kan härledas från de definierade superklasserna är potentiellt överensstämmande och driftskompatibilitet kan aktiveras genom erkännande av BDML-beskrivna kompatibiliteter. Sådana metadeskriptioner kan buffra tekniska förändringar.
Projektet Human Brain Project har till exempel stött utvecklingen av en gemensam datamodell och metadeskriptionsspråk REF för utbyte av neurovetenskapsdata och interoperabilitet.
Common Data Model for Neuroscience Data and Data Model Exchange
{'venue': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'journal': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}