Ravnanje z raziskovalnimi podatki

V prvem delu se bomo spoznali z:
- vrstami in tipi podatkov,
- življenjskim ciklom podatkov (načrtovanje in iskanje, zbiranje in ustvarjanje, obdelava in analiza, objava in deljenje, dolgoročno ravnanje, ponovna raba)
- delom s podatki (kako narediti podatke FAIR za ljudi in stroje, katere metapodake je potrebno zbrati za opis podatkovnega nabora, poimenovanje datotek, verzioniranje, datotečni formati, čiščenje in transformacija podatkov, dokumentiranje in citiranje podatkov, shranjevanje podatkov, arhiviranje, varovanje zaupnosti, zaščita intelektualne lastnine in lastništvo nad podatki, zaščita, šifriranje, pristnost in celovitost, urejanje, trajno ohranjanje, etika, GDPR, anonimizacija …).

V tem delu bodo sodelujoči spoznali, kako vstaviti podatkovni nabor v enega od repozitorijev nacionalne infrastrukture odprtega dostopa:
- prijava z digitalno identiteto ali z uporabniškim računom,
- vstavljanje metapodatkov,
- odjemalec iRODS (namestitev za Linux in Windows, osnove iRODS, prenos velikih datotek preko iRODS),
- možnost oddaje zahtevkov za dostop do gradiv v zaprtem dostopu,
- omogočanje dostopa do gradiv v zaprtem dostopu.

V bioloških in biotehnoloških raziskavah za analizo vzorcev pogosto uporabljamo omske metode, s katerimi preučujemo odzive organizmov ali bioloških sistemov na nivoju genomov, vseh izraženih genov, metabolitov itd. Te visoko-zmogljivostne metode generirajo velike količine podatkov (nekaj GB – nekaj TB na študijo) zato predstavlja njihovo obvladovanje po načelih FAIR velik izziv. Za večino uveljavljenih metodogij so vzpostavljeni centralni repozitoriji za surove podatke ter pripadajočimi ontologijami, podatkovnimi standardi in minimalnimi standardi poročanja. V praksi tekom izvajanja raziskovalnih projektov le-to ni dovolj za transparenten pregled in timsko delo, predvsem ker podatke večinoma najprej hranimo lokalno. Prav tako repozitoriji in standardi za nekatere novejše metodologije še niso vzpostavljeni.
Za varno, urejeno in interoperabilno naravnano lokalno shranjevanje podatkov za raziskovalne projekte so na Oddelku za biotehnologijo in sistemsko biologijo razvili sistem pISA-tree. Ta temelji na shranjevanju podatkov v hierarhičnih mapah na treh nivojih, preiskava/študija/poskus (angl. »Investigation/Study/Assay«; ISA), in metapodatkov za vsak nivo v tekstovnih datotekah v ISA-Tab formatu. Uporabljajo ga tako raziskovalci, ki delajo v molekularno-bioloških laboratorijih (angl. »wet lab«), kot tudi tisti, ki se ukvarjajo samo s statistično in bioinformatsko obdelavo podatkov ali modeliranjem (angl. »dry lab«). Dodatno omogoča pISA-tree tudi avtomatski prenos podatkov na odprti podatkovni repozitorj FAIRDOMHub.

Dr. Ana Slavec in Luka Petravić sta med soavtorji prve slovenske raziskave o odnosu do cepljenja proti SARS-CoV-2 (Petravić et al. 2021), ki je nastala v okviru seminarja Medicinske fakultete Univerze v Mariboru. V sklopu Tedna odprtega dostopa in Študentskega oktobra sta predstavila potek zbiranja podatkov ter njihovo analizo in pripravo zbranih podatkov za predajo Arhivu družboslovnih podatkov, kjer so na voljo tudi drugim raziskovalcem. Dotaknila sta se tudi vprašanja odprtosti znanosti in poudarila ter utemeljila njen pomen.

Dr. Ana Slavec je svetovalka za statistiko in raziskovalka na centru odličnosti za raziskave ter inovacije na področju obnovljivih materialov in zdravega bivanjskega okolja InnoRenew CoE, Luka Petravić pa je študent na Medicinski fakulteti Univerze v Mariboru. Predavanje je potekalo tudi v živo v Glazerjevi dvorani UKM v Tednu odprtega dostopa, 26. oktobra 2021.

Upravljanje raziskovalnih podatkov (research data management oz. RDM) je pomemben del raziskovalnega procesa. Zajema vse dejavnosti, povezane z življenjskim krogom raziskovalnih podatkov. Številne agencije za financiranje raziskav ter evropski raziskovalni programi danes od nas tudi zahtevajo, da predložimo načrt za upravljanje z raziskovalnimi podatki.

Vsebina: odprta znanost, upravljanje z raziskovalnimi podatki, odgovorno deljenje podatkov in načela FAIR, Evropski oblak odprte znanosti

Odprto in transparentno prakticiranje znanosti je ključnega pomena za ohranjanje njene verodostojnosti. Del odgovornega izvajanja raziskav je tudi ustrezno ravnanje s podatki skozi celoten njihov življenjski cikel, od njihovega zbiranja do objave. Da zagotovimo ponovno uporabnost in obnovljivost rezultatov raziskav, ni dovolj objava surove podatkovne datoteke, ampak je treba poskrbeti tudi za objavo metapodatkov in dokumentacije raziskave.

Za opis načel, ki podpirajo izboljšanje infrastrukture za ponovno uporabo raziskovalnih podatkov, se je v letu 2016 pojavil koncept načel FAIR. Gre za smernice, kako izboljšati najdljivost (Findability), dostopnost (Accessiblity), interoperabilnost (Interoperability) in ponovno uporabnost (Reusability) podatkov. V prispevku so podrobneje predstavljena načela in izzivi njihove implementacije v praksi na različnih področjih. V nadaljevanju so predstavljeni tudi rezultati delovne skupine Evropskega oblaka odprte znanosti za načela FAIR, katere članica je Ana Slavec.