Hochdurchsatz-Mikroskopie
Wir entwickeln Datenmanagement-Lösungen für große Bilddatensätze, die durch Hochdurchsatzmikroskopie erzeugt werden, um eine effiziente und reproduzierbare Digitalisierung des menschlichen Gehirns zu ermöglichen. Solche Daten bilden die Grundlage für hochauflösende 3D-Modelle der Gehirnstruktur auf zellulärer Ebene und stellen wichtige Ressourcen für die moderne Neuroinformatik dar.
Moderne Objektträger-Scanner ermöglichen die hochauflösende Digitalisierung kompletter histologischer Gewebeschnitte bei sehr hohem Durchsatz. Infolgedessen generiert unser Institut täglich mehrere Terabyte an Bilddaten aus verschiedenen Mikroskopiesystemen. Um diesen kontinuierlichen Datenstrom effizient zu verarbeiten, entwickeln wir verteilte Datenmanagement-Workflows, die:
- die zuverlässige und automatisierte Übertragung von Bilddaten aus dem Labor in die Speichersysteme des Jülich Supercomputing Centre ermöglichen,
- automatisierte Qualitätskontrollen und Bildanalysen auf parallelen Hochleistungsrechnern durchführen und
- Wissenschaftler:innen eine webbasierte Fernüberwachung und Visualisierung der Verarbeitungsschritte ermöglichen.
Ein zentraler Schwerpunkt unserer Arbeit liegt auf dem nachhaltigen Forschungsdatenmanagement. Dazu gehören die Nachverfolgung der Herkunft (Provenance Tracking), die Standardisierung und Harmonisierung von Metadaten, eine umfassende Datenkuratierung sowie die Entwicklung effizienter Methoden zur Datenindexierung und -suche. Gleichzeitig entwickeln wir benutzerfreundliche Visualisierungstechnologien, die die interaktive Erkundung und wissenschaftliche Analyse extrem großer Bilddatensätze ermöglichen.
Unsere Entwicklungen orientieren sich an etablierten internationalen Standards für Bild- und Neurodaten, darunter Brain Imaging Data Structure (BIDS) und Open Microscopy Environment (OME). Darüber hinaus arbeiten wir eng mit den Entwicklern von DataLad zusammen, um reproduzierbare und versionierte Daten- und Analyse-Workflows zu unterstützen.
Ein weiterer Schwerpunkt unserer Arbeit ist die aktive Gestaltung internationaler Dateninfrastrukturen und Standards. Unter anderem engagieren wir uns im NFDI4BIOIMAGE Konsortium, das im Rahmen der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur Lösungen für die Verwaltung, Standardisierung und Wiederverwendbarkeit von Bioimaging-Daten entwickelt. Ziel dieser Initiative ist es, Bilddaten gemäß den FAIR-Prinzipien –auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar – verfügbar zu machen und damit die wissenschaftliche Zusammenarbeit und Reproduzierbarkeit zu stärken.
Langfristig streben wir den Aufbau eines öffentlich zugänglichen Datenrepositoriums an, das der internationalen Forschungsgemeinschaft strukturierten Zugang zu unseren umfangreichen Bilddaten bietet. Unsere Arbeit verbindet modernste Hochleistungsrechnerinfrastrukturen mit bewährten Best Practices im Forschungsdatenmanagement. Damit leisten wir einen wichtigen Beitrag zu einer offenen, reproduzierbaren und standardisierten Neurowissenschaft.
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