ABSTRACT Cancerns komplexitet driver forskare att hitta nya sätt att syntetisera information från olika datakällor och att genomföra samordnade forskningsinsatser som spänner över flera institutioner. Det finns ett behov av standardtillämpningar, gemensamma datamodeller och programvaruinfrastruktur för att möjliggöra effektivare tillgång till och delning av distribuerade beräkningsresurser inom cancerforskningen. För att tillgodose detta behov har National Cancer Institute (NCI) inlett en nationell insats, kallad Cancer Biomedical Informatics Grid (caBIG), för att utveckla en federation av interoperabla forskningsinformationssystem. Resultat: I hjärtat av caBIG-metoden för federerad driftskompatibilitet insats är en Grid middleware infrastruktur, som kallas caGrid. I detta dokument beskriver vi caGrid ramverket och dess nuvarande genomförande, caGrid version 0.5. caGrid är en modelldriven och serviceorienterad arkitektur som syntetiserar och utökar ett antal tekniker för att tillhandahålla en standardiserad ram för reklam, upptäckt, och åberopande av data och analytiska resurser. Vi förväntar oss att caGrid i hög grad ska underlätta lansering och löpande hantering av samordnade cancerforskningsstudier som involverar flera institutioner, ge möjlighet att hantera och på ett säkert sätt dela information och analytiska resurser, och stimulera en ny generation av forskningstillämpningar som ger forskare möjlighet att inta en mer integrativ, trans-domänisk strategi för datautvinning och analys. Tillgänglighet: CaGrid version 0.5 release kan laddas ner från https://cabig.nci.nih.gov/workspaces/Architecture/caGrid/. Den operativa testbädden Grid kan nås via klienten som ingår i utgåvan, eller via webbapplikationen caGrid-browser: http://cagrid-browser.nci.nih.gov.
CaGrid Ref syftar till att bygga en Grid-programvarainfrastruktur för multiinstitutionell datadelning och analys för cancerforskning.
caGrid: design and implementation of the core architecture of the cancer biomedical informatics grid
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}