E d i t o rs: M. B r i a n B l a k e • m b7@ g e o r e t o n.e d u M i c h a e l N. H u h n s • h u h n s @ s c.e d u Managing Provenance information i eScience är metadata som är avgörande för att effektivt hantera exponentiellt ökande volymer av vetenskapliga data från industriella experimentprotokoll. Semantisk härkomst, baserad på domänspecifik härkomst ontologier, låter programvaruapplikationer entydigt tolka data i rätt sammanhang. Den semantiska härkomstramen för eScience-data omfattar expressiv härkomstinformation och domänspecifik härkomst ontologier och tillämpar denna information på datahantering. Författarnas strategi med "två graders separation" förespråkar skapandet av högkvalitativ härkomstinformation med hjälp av specialiserade tjänster. Till skillnad från arbetsflödesmotorer som genererar härkomstinformation som en kärnfunktion är de specialiserade härkomsttjänsterna integrerade i ett vetenskapligt arbetsflöde på begäran. Denna artikel beskriver ett genomförande av den semantiska härkomstramen för glykoproteomik. Vetenskapen, även känd som cyberinfrastruktur, utgör en parallell förändring inom vetenskaplig forskning som gör det möjligt för forskare att utnyttja webbaserade data- och dataresurser för att uppnå sina mål snabbare, effektivare och i industriell skala. Med hjälp av fjärrprogramvara och experi mental utrustning kan forskare inte bara komma åt utan också generera och bearbeta data från distribuerade källor. Den resulterande datafloden kräver datalösningar som kan använda högkvalitativa metadata - specifikt, domänspecifik härkomst infor mation - för att automatiskt tolka, integrera och bearbeta data. Detta ger forskarna ett verkligt värde genom att svara på domänspecifika frågor på ett effektivt sätt för att stödja kunskapen om stora mängder vetenskapliga data. Men att skapa härkomst för att informera om den nödvändiga kvaliteten i eSciences heterogena, distribuerade och genomströmningsmiljö är en skrämmande utmaning. Vi hävdar att integrering av domänkunskap och ontologiskt stöd i härkomst med hjälp av expressiv domänspecifik härkomst ontologier är en strategi som motsvarar utmaningen. Denna semantiska härkomst inför en JULI/AUGUST 2008 47 Semantisk proveniens för eScience formellt definierad domänspecifik begreppsmässig syn på vetenskapliga data (domänsemantik), mildrar eller eliminerar terminologisk heterogenitet, och möjliggör användning av resonemangsverktyg för kunskapsupptäckt. Dessutom, vi de fine en "två grader av separation" metod för att skapa semantisk härkomst med hjälp av speciella isized programvara verktyg. Till skillnad från många vanliga workflowenginecentric metoder, dessa verktyg hänvisar till domänspecifika härkomst på tologier för att skapa härkomst information och är integrerade i ett vetenskapligt arbetsflöde på begäran. Vi kombinerar de väsentliga aspekterna av hög kvalitet härkomst - tecken, en repre sentation modell, skapande processen, och användning - i en enda semantisk härkomst ram. Detta ramverk kommer att bana väg för programvaruagenter att tolka experimentella data på ett oöverträffat sätt för en effektiv hantering av eScience-data. Vi beskriver också ett genomförande av denna ram -Spade (semantisk härkomst annotation av data i proteomik). Den tillgängliga globala infrastrukturen för kommunikation och dataresurser av eScience låter sci entists samarbeta i virtuella laboratorier. Exempel på sådana storskaliga eScience-projekt är Biomedical Informatics Research Network (www.nbirn.net), myGrid (www.my grid.org.uk) och TeraGrid (www.teragrid.org). Den exponentiella ökningen av omfattningen och komplexiteten hos försök som möjliggörs genom denna infrastruktur har resulterat i en motsvarande ökning av mängden vetenskapliga data som genererats, se t.ex. https://cabig.nci.nih.gov/inventering/inventory/data_resources och www. Europaparlamentets och rådets förordning (EU, Euratom) nr 966/2012 av den 25 oktober 2012 om finansiella regler för unionens allmänna budget och om upphävande av rådets förordning (EG, Euratom) nr 1605/2002 (EUT L 298, 26.10.2012, s. 1). Figur 1 illustrerar en highthroughput sci entific arbetsflöde för bearbetning och analys av proteomics data som genererar hundratals filer per provkörning (beskrivs senare i detalj). Den snabbt ökande volymen av data väcker viktiga frågor som Hur kan vi utnyttja data för kritiska i sikten som i sin tur kommer att driva framtida forskning? Hur kan vi sömlöst hantera (jämför, integrera och bearbeta) stora volymer data som genereras av hundratals distribuerade labora tories med hjälp av heterogena startmatri als, utrustning, protokoll och parametrar? • Det är just dessa frågor som vi kommer att ta itu med genom användning av metadata - specifikt, se mantisk härkomst information. Metadatas kritiska roll i hanteringen av stora datavolymer har länge uppfattats inom bibliotekshantering (www.loc.gov/standards), geografi (www.opengeospatial.org/standards/gml), multimedia, 3 och de biologiska vetenskaperna. Databasgemenskapen har i stor utsträckning undersökt användningen av metadata för att utbyta, dela och integrera data från heterogena informationskällor.  Data erhålls från masspektrometer. Formatet är inbyggt i det använda instrumentet. Den ursprungliga binära data konverteras till ett standard XML-baserat mellanformat. Uppgifterna konverteras till topplista format. Instrument-speci c algoritmer används. Ta bort spektra av låg kvalitet från topplistan eller bestämma laddningstillståndet för prekursorjonen. Analys av topplistan med en databassökmotor som Mascot. Analysera peptiden eller proteinet identikatjoner. Statistiskt analysera för proteomiska resultat. Process Mesh Networking 48 data för att automatisera integrationen av storskaliga distribuerade data. Semantiska metadata är "metadata som de skriftlärda kontextuellt relevant eller domänspecifik information om innehåll (valfritt) baserad på a[n]... ontologi." 5 Det inte bara lindrar termino logiska heterogenitet men också gör det möjligt för program att "förstå" och förnuft över det. Särskilda motiverande faktorer för att använda semantiska metadata är att skapa ett begreppsmässigt sammanhang för att "fånga domänkunskap och bidra till att införa en konceptuell semantisk syn på de underliggande data" 3 för exakt datatolkning, och för att stödja interoperabilitet: semantiska metadata är effektivt ett exempel på ontologiska begrepp eller relationer, så resultatet av omfattande forskning inom ontologikartan ping och sammanslagning kommer att möjliggöra enkel integra • • utveckling av semantiska metadata som ansluter sig till olika ontologier. Metadata i form av härkomstinformation registrerar hur, var, vad, när, varför, vilka, och av vem 6 data som genereras i ett vetenskapligt experiment. Forskare kan manu ally spela in härkomst information, eller programvara verktyg kan automatiskt generera den. Vetenskapsmän använder traditionellt härkomstinformation, tillsammans med (implicit) domänexpertis, för att tolka och utvärdera data korrekt. Provenance infor mation låter också forskare verifiera och validera experimentella förfaranden (se "Related Proj ects in Provenance" sidebar). I eScience informatics community har ihållande forskning i härkomst lett till många modeller för att skapa, representera, lagra och ifrågasätta härkomst (se http://twiki. Ipaw.info). 7 De flesta nuvarande eScience närmar sig att härkomst skapande centrerar på ett "arbetsflöde motor perspektiv av världen." Så, verksamheten (i form av webbtjänster eller skript) iscensatt av arbetsflödesmotorn är de huvudsakliga aktörerna i den resulterande härkomstbeskrivningar, tillsammans med information om inmatnings- och utdatafiler. Detta tillvägagångssätt bortser inte bara från de flera domänspecifika relationsfartyg som kopplar samman data, processer och utrustning, utan kräver också en syn på vad som i huvudsak är ett vetenskapligt förfarande på systemnivå. Vi benämner denna kategori av härkomst informationssystem härkomst, även kallad ibland arbetsflöde härkomst. 8 För att användas effektivt för att hantera stora och växande volymer av data i eScience, bevisa nance information måste vara Software-tolkbar: Mänsklig medling är otillräcklig för att bearbeta, analysera, integrera, lagra och fråga petabyte av data och tillhörande metadata som genereras av in dustrialscale processer i eScience. För att programvaruagenter ska kunna använda metadata - specifikt, härkomstinformation - för att hantera eScience-data, måste de kunna "kompilera" över det. Uttrycklig: Provenance information bör vara tillräckligt uttrycksfull för att införliva domän semantik av data som kommer att göra det möjligt för mjukvaror agenter att använda härkomst informa T han myGrid projekt Pedro 1 var ett av de tidigaste initiativen för att skapa en processmodell (i UML) för att fånga domän detaljer om en proteomik analys protokoll. MyGrid-projektet har också identifierat härkomstinformation som en plattform för kunskapshantering inom eScience. 2 Stanford Knowledge Provenance Infrastructure (KPI) 3 är ett exempel på härstamning arkitektur fokuserad på att tillhandahålla beräkningsbar härstamning information relaterad till webbdata såsom nyhetsflöden för användning av både agenter och människor. KPI:s främsta mål är att samla in och tillhandahålla den förklaring som hör samman med en del av informationen, 4 som omfattar datakällan och eventuella resonemang eller slutsatser som tillämpas på uppgifterna. Projektet använder inte härkomstinformation för datahantering, vilket är fokus i vår artikel. W.C. Tan diskuterade klassificeringen av härkomstinformation som finkornig data härkomst och grovkornigt arbetsflöde härkomst. 5 Vår definition av semantisk härkomst innehåller egenskaper hos både grova och finkorniga kategorier av härkomstinformation.
I eScience-samhället har härkomsthantering främst behandlats i samband med arbetsflödesmotorer [2] [5], men det senaste arbetet har argumenterat för användning av domänsemantik i eScience härkomst REF.
Semantic Provenance for eScience: Managing the Deluge of Scientific Data
{'venue': 'IEEE Internet Computing', 'journal': 'IEEE Internet Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}