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使用数据沿袭和可追溯性优化出版的潜力


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想要一头开始时出版的同行在高影响力杂志上吗?频繁,影响力的刊物是其中一个最强大的研究员可以展示他们的工作方式。它可以巩固研究员的声誉和协作和格兰特奖成功打开大门。因此,加强高影响力的机会出版可以帮助青年和建立了研究人员在各自的领域取得成功。

准确和可访问的数据是坚持科学期刊的出版标准的关键,和出版的一个关键因素。最近的一系列论文面临收缩后糟糕的数据报告的不当行为引发了怀疑。1同时收缩并不总是说明研究欺诈,与出版相关的耻辱回忆可以产生怀疑研究员的声誉。为了避免这种结果,建立最佳实践数据记录工作流是至关重要的,并且可以优化出版原创性研究和支持成功的潜力。

本文概述了数据沿袭和可追溯性的关键原则——建立良好的数据记录实践两个重要因素。它探讨了如何优化原始研究的出版物潜力使用电子实验室笔记本数据管理和共享。

什么是数据血统?

从科学的角度,血统是指从共同祖先血统的顺序。同样,数据沿袭描述数据收集和发布数据集的进化。数据沿袭通常包含了分析,可视化或解释方面,包括数据是如何转换的。它有助于评估数据质量和允许来源要跟踪和识别。2

数据沿袭和可追溯性

虽然血统描述数据集的演变,可追溯性确保逻辑和强大的追踪信息。像一个托管在警方调查,证据链数据可追溯性确保信息可以通过阶段的跟踪研究。良好的数据可追溯性可以包括明确的审批流程,电子签名的数据条目,或时间戳数据输入。使用这种做法确保信息伦理、有效,符合政府的指导方针或行业标准。3

图1:数据沿袭的角色(蓝色)和数据可追溯性(黄色)在研究出版、合作和格兰特奖成功。

在一起,数据沿袭和可追溯性确保发表结果的完整性和再现性(图1)。它们不仅澄清实验结果如何,但他们也支持结果的验证,提高研究人员的学术信誉。最近在高影响力杂志上发表的两篇论文面临收缩后问题出现关于访问原始数据。1这两篇论文共享公共数据来源,虽然没有论文的作者访问原始文件。无法被追踪数据沿袭,怀疑欺诈行为的支持,和作者的职业是显著的负面影响。4

科学不端行为并不总是意味着数据欺诈——它还可以包括未能报告重要的实验细节。1没有足够的数据沿袭和可追溯性,有价值的信息只能成为相关细节时丢失后。主要资助机构在北美和欧洲都有独立发布的新政策,以反映这一点,专注于良好的数据管理和共享实践。5尽责的数据沿袭和数据可追溯性可以帮助满足这些指导方针,确保资金和研究效率最大化,减少不必要的重复实验的必要性。

保持公正数据的重要性

公平的指导原则强调,所有相关的数据和元数据必须可发现的科学出版物,访问、互操作和可重用性。实现公平的数据是适当的数据管理的先决条件。确保一个研究项目的数据保护,可用,实现公平和信任也很关键的数据。不同的工具有助于提高数据管理通过研究性的数据的集中在一个地方,注释,跟踪,搜索,很容易想象和理解。6

工具来可视化数据实验流程

可视化实验过程最简单的方法之一,以确保适当的完整性措施到位。通过映射研究任务和流程的可视化格式,科学家可以快速找到答案并建立重要的验证步骤(例如,复制的数量,控制,质量控制,等等)。可以捕获结果与每一步,确保关键信息永远不会错过。因此,支持可视化的工具可以帮助研究人员作出正确的选择为他们的数据和澄清为什么关键研究决定。

电子实验室笔记本(eln)可以促进实验步骤以及血统的可视化和可追溯性管道。出于这个原因,民族解放军存在一个令人兴奋的机会对于研究人员寻求优化出版潜力,准备合作,增加成功授予奖项。


什么是民族解放军?

民族解放军是计算机软件设计来取代传统的纸实验室笔记本。像纸笔记本,eln被用来记录协议信息,原始数据和实验观察。然而,许多软件包集成其他实验室管理、协议模板,库存管理和电子签名功能。


eln vs LIMS

实验室信息管理系统(LIMS)也提供了机会来记录数据可追溯性信息,然而,LIMS通常用于结构化数据记录。作为民族解放军允许用户记录非结构化数据,如观察和分析,他们提供显著的好处在LIMS许多学术实验室。7一些民族解放军和LIMS将功能属性,如审计跟踪,电子标签批准,和时间戳;这些功能可以确保健壮的可跟踪性和数据完整性。下面的图表概述了潜在的实验室需要考虑当选择一个民族解放军或LIMS。注意,这是广义的;不同的民族解放军和LIMS系统可能提供额外的功能,不包括在这个图表。

表1一个民族解放军和LIMS:关键区别


构建数据跟踪工作流协作

协作生命周期的关键科学思想;它允许研究人员规模的影响,获得有价值的资源。此外,与行业合作可以支持商业化和新思想介绍给公众受益。8选择正确的民族解放军,记住数据沿袭和可追溯性,可以使研究小组合作和技术转让过程中在任何阶段。此外,正确的民族解放军最小化时间花在昂贵的重复实验,延迟科学思想的发展。

SciNote民族解放军的为研究人员提供一个合理的数据文档解决方案寻求合作在任何阶段在他们的职业生涯。独特的项目/实验/任务结构和数据管理功能SciNote可以支持实验室的发展。数据是否准备演讲,出版或技术转让、SciNote允许研究人员设计工作流与知识交流。

SciNote、数据自动备份在云端,消除物理伤害的风险和确保信息总是可用的。虽然火和水损害是幸运的是罕见的,它在实验室环境构成重大风险。9SciNote保持数据安全的物理损坏或误放会毁掉,或本地存储的电子记录。此外,数据集中存储网络,访问控制功能,信息是从来都不会迷失的,当实验室成员离开了。这是特别重要的研究中,工作人员和学生经常出现失误,和一个博士后的稀缺性是常见的。10SciNote可以用来分配项目和实验小组成员,这意味着重要的任务可以分配根据专业知识一旦新成员加入该组织。这个功能有助于研究继续顺利并提供一层保护快速变化的学术环境。

SciNote现在还集成了protocols.io——一个安全的合作研究平台为协议共享和优化方法。科学家可以直接访问协议。io通过SciNote无需协议。io帐户。这个特性使得寻找和引进外部协议快速和容易。外部协议可以保存,用适当的认证评估,直接在研究自己的民族解放军,节省时间,确保可追溯性。

数据沿袭、可追溯性和良好的实践指南

遵循良好的实践指南是必不可少的研究人员旨在公布他们的研究结果和/或担保资金。因为数据沿袭和可追溯性形成良好的实验室和临床实践的基础上,民族解放军可以用来支持合规。

良好实验室规范是什么

良好的实践指南制定的流程和过程,如果之后,已知生产最好的和最有道德的结果。

良好实验室规范(GLP)指的是标准的非临床安全性和监管研究产品对人类健康的发展。这些原则确保任何生成的数据,处理和报告在非临床安全性研究的高质量和完整性。11

民族解放军如何支持GLP合规吗?

在美国,标题21代码的联邦法规(CFR)第11部分定义的标准确保电子签名和电子记录是可靠和值得信赖的;只有经过授权的人员授予访问电子数据。12、13食品和药物管理局(FDA)的需求也转向电子数据提交简化临床资料审查。

良好的数据管理和共享政策总是可以改变。例如,美国国立卫生研究院(NIH)最近发布了一个新的数据管理和共享政策更新目前在什么地方。14使用民族解放军组织数据沿袭和可追溯性允许研究人员快速应对变化的跟踪指导和数据共享政策,和维护数据的完整性。SciNote提供电子签名、审计跟踪、时间戳、用户角色和权限支持按法规遵循需求规定21 CFR第11部分,同时保持系统的灵活和容易使用。

提高工作效率并节省时间

使用SciNote可以显著提高生产力;个人每周节省大约9个小时而实现相同的工作量(图2)。15项目报告可自动生成,使过程比手工快90%选择。此外,使用模板可视化项目和依赖关系,使得规划和调度运行速度提高了80%。16SciNote还提供额外的实验室管理工具,如库存管理,可以进一步减少小时花在平凡的工作和提高生产力。

图2:比较的时间为每周的工作量没有和SciNote(中位数/工作类别)。

结论

构建健壮的数据沿袭和可追溯性工作流到科研节省时间和提高生产力,同时支持按合规。SciNote确保简单数据访问和可视化,以减少时间浪费在昂贵的重复实验,推迟出版。通过支持数据共享和管理的最佳实践,SciNote促进影响力的刊物,协作和格兰特奖成功。

了解一个民族解放军可以支持数据管理的出版物和格兰特写作。

引用

  1. Boetto E, Golinelli D, Carullo G,et al。欺诈行为可能在科学研究和如何克服它们。J医学伦理doi: 10.1136 / medethics - 2020 - 106639
  2. 数据来源和血统:技术指导的跟踪数据——第1部分。支持中心的数据共享。https://eudatasharing.eu/technical-aspects/data-provenance-part-1。2022年11月3日通过。
  3. 指导实践:良好的生产实践和分布问题和答案。欧洲药品局。https://www.ema.europa.eu/en/human-regulatory/research-development/compliance/good-manufacturing-practice/guidance-good-manufacturing-practice-good-distribution-practice-questions-answers。2022年11月3日通过。
  4. 研究员参与收回柳叶刀研究教师任命终止,丑闻出现的细节。统计新闻。https://www.statnews.com/2020/06/07/researcher-involved-in-retracted-lancet-study-has-faculty-appointment-terminated-as-details-in-scandal-emerge/6月7日,2020年出版。2022年11月3日通过。
  5. 研究数据管理指南:2023年NIH和欧洲委员会政策。SciNote。https://www.scinote.net/nih - 2023 -政策-白皮书235524/——概述1月19日,2022年出版。2022年11月4日通过。
  6. 公平原则——研究人员的关键带走的消息。SciNote。https://www.scinote.net/blog/fair-principles/2022年7月6日发表。2022年11月3日通过。
  7. ELN (LIMS、cd、莱斯:有什么区别吗?188金宝搏备用技术网络。//www.dile1000.com/informatics/articles/eln lims - cds - les -什么区别- 313834。1月11日,2019年出版。2022年11月3日通过。
  8. Scandura, Iammarino,美国学术与工业:接触研究质量和经验的作用。J抛光工艺为我国。2002;47:1000 - 1036doi.org/10.1007/s10961 - 021 - 09867 - 0
  9. 防止火灾科学实验室。国家科学教学协会。https://www.nsta.org/blog/preventing-science-laboratory-fires。2月27日,2019年出版。2022年11月3日通过。
  10. Woolston c .实验室领导人解决缺少博士后。自然。2022;10。doi: 10.1038 / d41586 - 022 - 02781 - x
  11. 良好实验室规范(GLP)。组织
    经济合作与发展。https://www.oecd.org/chemicalsafety/testing/good-laboratory-practiceglp.htm。2022年11月3日通过。
  12. 第11部分,电子记录;电子签名,和应用范围。U。食品和药物管理局。https://www.fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents/part-11-electronic-records-electronic-signatures-scope-and-application。8月24日,2018年出版。2022年11月3日通过。
  13. 规定:良好的临床实践和临床试验。U。食品和药物管理局。https://www.fda.gov/science-research/clinical-trials-and-human-subject-protection/regulations-good-clinical-practice-and-clinical-trials。1月1日,2020年出版。2022年11月3日通过。
  14. 新的国家卫生研究院的数据共享政策2023 -为什么分享关怀。SciNote。https://www.scinote.net/blog/the - 2023 - nih -数据-分享- policy/。8月10日,2022年出版。2022年11月3日通过。
  15. 投资回报率在实现电子实验室笔记本。SciNote。https://www.scinote.net/blog/return-on-investment-when-implementing-an-eln-in-your-lab/。2022年11月4日通过。
  16. 科学实验室的管理工作。SciNote。https://www.scinote.net/solutions-for-labs/managing-work/创建模板。10月6日,2022年出版。2022年11月4日通过。
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