Verwendung von Ontologien zur Verbesserung der FAIRness von Pflanzenforschungsdaten

Pflanzenexperimente sind oft komplex und umfassen eine Reihe von Versuchsplänen und Analysetechniken zur Untersuchung der Prozesse, die dafür verantwortlich sind, wie sich eine Pflanze entwickelt und auf ihre Umwelt reagiert. Darüber hinaus ist die ordnungsgemäße Verwaltung der daraus resultierenden Daten eine Herausforderung, da sie oft groß und komplex sind.

Um Daten wirklich interpretieren zu können, müssen wir verstehen, wie Proben gesammelt und verarbeitet wurden und wie die Daten erzeugt und/oder analysiert wurden. Diese Informationen über Daten werden als Metadaten bezeichnet. Eine Möglichkeit, Metadaten zu annotieren oder zu erklären, ist die Verwendung von Ontologiebegriffen. Ontologien sind formale Beschreibungen von Wissen, die Konzepte oder Begriffe sowie die Beziehungen zwischen ihnen definieren. Ontologien sind wichtig, um Daten zu standardisieren und sicherzustellen, dass sie auffindbar und mit anderen Daten interoperabel sind (auch noch lange nach ihrer Erstellung).

Eine Herausforderung bei der Verwendung von Ontologiebegriffen für die Annotation experimenteller Metadaten besteht darin, herauszufinden, wo man anfangen soll - welche Ontologien oder Ontologiebegriffe den Pflanzenwissenschaftlern überhaupt zur Verfügung stehen. Aus diesem Grund haben Kathryn Dumschott und Kollegen am IBG-4 den Review-Artikel mit dem Titel "Ontologies for increasing the FAIRness of plant research data" verfasst. Die Veröffentlichung dient als Leitfaden für Forscher, die sich fragen, wie sie mit der Annotation ihrer Datensätze beginnen sollen. Sie stellt nicht nur nützliche Ressourcen für die Suche nach Ontologien und Ontologiebegriffen vor, sondern beschreibt auch Ontologien, die für die Pflanzenforschung von Bedeutung sind.

Der Artikel wurde in Frontiers in Plant Science veröffentlicht und kann unter folgender Adresse abgerufen werden: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpls.2023.1279694