Die FAIR-Prinzipien: Findable (auffindbar), Accessible (zugänglich), Interoperable (interoperabel) und Reusable (wiederverwendbar) bieten einen Rahmen für das wissenschaftliche Datenmanagement, der Reproduzierbarkeit, Zusammenarbeit und die Einhaltung von Förderanforderungen (einschließlich der NIH-Richtlinien für offene Daten) ermöglicht. BioRender Graphing wurde mit Blick auf Transparenz und Reproduzierbarkeit entwickelt und unterstützt heute bereits wichtige FAIR-Prinzipien, mit einer Roadmap, um diese Ausrichtung im Laufe der Zeit zu vertiefen.
F - Findable (Auffindbar)
Daten und Analysen sind leicht zu finden und zu referenzieren
- Direkt teilbare Links: Jedes Diagramm und jede Analyse in BioRender Graphing kann über eine dauerhafte URL geteilt werden, was es einfach macht, spezifische Ergebnisse in Laborbüchern oder teamübergreifenden Übergaben zu referenzieren.
- Organisationsebenen-Teilen: Dateien können mit einzelnen Personen, Gruppen oder einer gesamten Organisation geteilt werden, was die Auffindbarkeit innerhalb von Laboren und Institutionen unterstützt.
- DOI-Unterstützung (mögliche zukünftige Roadmap): BioRender prüft die Vergabe von DOIs für veröffentlichte Abbildungen und Datensätze, was indizierte, zitierbare Forschungsergebnisse ermöglichen würde, die mit den NIH- und Förderer-Anforderungen für offene Daten übereinstimmen.
A - Accessible (Zugänglich)
Daten können von Berechtigten abgerufen werden
- Feingranulare Zugriffskontrollen: BioRender verwendet ein Berechtigungsmodell, bei dem Dateien auf Nur-Lese- oder Bearbeitungszugriff eingestellt werden können, mit Kontrollen auf Einzelpersonen-, Gruppen- oder Organisationsebene.
- Konto-basierter Zugriff: Das Ansehen geteilter Inhalte erfordert derzeit ein BioRender-Konto.
I - Interoperable (Interoperabel)
Daten funktionieren über Werkzeuge, Plattformen und Systeme hinweg
- Offene Exportformate: Diagramme können als SVG, PNG oder JPEG exportiert werden: offene, weit verbreitete Formate, die mit jedem Publikationsworkflow, ELN oder nachgelagerten Werkzeug kompatibel sind.
- Maschinenlesbare Datenausgaben: Die zugrundeliegenden Daten und Analyseberichte können als CSV exportiert werden, ein universelles Format, das mit R, Python, Excel und praktisch jeder statistischen oder Repository-Plattform kompatibel ist.
- Portabilität statistischer Ausgaben: Analyseergebnisse enthalten Parameter und Testeinstellungen, was es einfach macht, Ergebnisse zu reproduzieren oder in andere Umgebungen zu importieren.
- Dokumentierte Methodik: Die statistischen Analysen von BioRender Graphing basieren auf Open-Source-R-Paketen. Vollständige Dokumentation zu Analysemethoden und R-Paketen ist hier verfügbar: Statistische Tests in BioRender Graphing: Methoden, Annahmenprüfungen und R-Pakete.
R - Reusable (Wiederverwendbar)
Daten sind gut beschrieben und können in zukünftigen Arbeiten erneut verwendet werden
- Daten werden zusammen mit der Visualisierung gespeichert: Quelldaten werden in derselben BioRender Graphing-Datei wie das Diagramm und die Analysen gespeichert. Die Daten sind zusätzlich zur finalen Ausgabe immer zugänglich.
- Provenienzmetadaten erfasst: Jede Analyse zeichnet einen Zeitstempel, die verwendete R-Version sowie statistische Parameter und Einstellungen auf – und liefert so den Kontext, der benötigt wird, um die Analyse zu verstehen, zu reproduzieren oder weiterzuentwickeln.
- Speicherfertige Exporte: Analyseergebnisse können als CSV exportiert werden und fügen sich so in bestehende Open-Data-Workflows ein.
- Versioniert: Alle Änderungen in BioRender Graphing werden versioniert, und frühere Versionen können vom Endnutzer bei Bedarf wiederhergestellt werden.
Haben Sie noch Fragen? Ihr BioRender-Kontoteam steht Ihnen gerne zur Verfügung – zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren.
