Use Case 01: Röntgenbildgebung
Die Fortschritte in der Synchrotron-Bildgebungstechnologie und experimentellen Aufbauten haben neue Wege in der biomedizinischen Forschung eröffnet, indem sie ein Maß an Empfindlichkeit und Spezifität bei der Untersuchung biologischen Gewebes bieten, das die Leistung herkömmlicher Labormethoden übertrifft. Phasenkontrastbasierte Synchrotron-Röntgencomputertomographie (CT) hat eine Ära der nicht-invasiven, dreidimensionalen Visualisierung und Navigation durch Gewebestrukturen eingeläutet. Diese bahnbrechende Fähigkeit ermöglicht es Forschenden, Gewebeveränderungen, die durch Pathologien und verschiedene Behandlungen verursacht werden, auf Mikro- bis Nanoebene zu untersuchen. Dadurch entstehen große Datenmengen, die bis zu mehreren Petabyte pro Jahr reichen können.
Die effektive Verwaltung eines derart erheblichen Datenaufkommens erfordert maßgeschneiderte Lösungen für die elektronische Datenerfassung, kombiniert mit robusten Datenmanagement- und Speicherkapazitäten sowie mit Repositorien für verarbeitete (reduzierte) Daten und Analysesoftware, die jeder Veröffentlichung beigefügt werden, um die Wiederverwendung und Transparenz von Daten zu maximieren.
Durch die Vernetzung zwischen Benutzergruppen, Wissenschaftler:innen und IT-Expert:innen an Synchrotron-Einrichtungen zielen die Teams der LMU und Göttingen darauf ab, einen allgemeinen FAIR-Datenworkflow für Synchrotron-Bildgebungs- und CT-Experimente zu entwickeln. Unser Ziel ist es, Wissen zu gewinnen und ein konsistentes Vokabular sowie eine umfassende Liste von Parametern zu erstellen, die auf verschiedene Strahlführungen und Einrichtungen anwendbar sind. Gemeinsam mit anderen Mitgliedern von DAPHNE4NFDI haben wir den Metadaten-Workflow und dessen Beschreibung für ein generisches Synchrotron-Bildgebungsexperiment finalisiert. Diese Arbeit, die im Whitepaper enthalten ist, organisiert alle relevanten Parameter, die gesammelt und gespeichert werden sollen, von der anfänglichen Probenvorbereitung über die experimentellen Phasen bis hin zur Datenanalyse und Veröffentlichung.
Wir arbeiten aktiv an der Installation von SciCAT an unseren Universitäten und der Erstellung von Repositorien zum Teilen von Software innerhalb unserer Gemeinschaft. Darüber hinaus sind wir in Lehr- und Verbreitungsaktivitäten eingebunden, um die Anwendung der FAIR-Prinzipien in unserem Bereich zu fördern.
