Epsilon Open Archive

Modern teknik gör det möjligt att generera mer data från experiment än någonsin tidigare. Inom livsvetenskaperna har denna utveckling gått så fort att forskare ofta
genererar mer data än de klarar av att analysera. Det är därför viktigt att utveckla automatiserade stödsystem för provinsamling, informationshantering och dataöverföring för att forskare bättre ska kunna hantera stora datamängder. Denna avhandling omfattar fem delarbeten som beskriver strategier för att bygga tekniska informationsplattformar och två exempel på sådana plattformar.
Den övergripande slutsatsen är att tekniska lösningar för många problem har funnits länge. Däremot har dessa lösningar ofta inte applicerats i praktiken då de varit fokuserade på tekniska aspekter utan att hantera de sociala dimensionerna som styr forskningen. The Molecular Methods database är ett sådant exempel. Tusentals forskare har använt hemsidan för att hitta laboratorieprotokoll men endast ett fåtal har valt att själva bidra med protokoll till hemsidan. Erfarenheterna från detta arbete och andra projekt har därefter legat till grund för studier till stöd för utvecklingen av eB3Kit inom
ramen för B3Africa-projektet.
eB3Kit är en portabel, robust och skalbar plattform för strukturerad hantering av data. Genom att använda plattformen kan forskargrupper genomföra omfattande
forskningsprojekt med väldigt begränsade resurser. Plattformen gör det möjligt att integrera data från många olika källor och analysera dessa med hjälp av Galaksio.
Galaksio är ett användargränssnitt utvecklat för att skapa en mer användarvänlig miljö vid hanteringen av bioinformatiska arbetsflöden. Gränssnittet är direkt kopplat till Galaxy workflow management system och innebär att forskare kan dra nytta av arbetsflöden utvecklade av långt fler forskare än de som använder eB3Kit. Genom att
använda Galaxy ökar spårbarheten inom dataanalys och det är även möjligt för bioinformatiker att förbereda analysflöden utan att själva komma i kontakt med etiskt eller kommersiellt känsliga data. eB3Kit är därför väl lämpat för situationer där forskare behöver kunna ha kontroll över känsliga data eller snabbt etablera en provsamsamling och analysera data vid exempelvis sjukdomsutbrott.