Community needs for FAIR pathogen data
该研究通过调查病原数据网络(PDN)利益相关者的需求,发现资金、数据整合及人才短缺是阻碍病原体数据实现 FAIR 原则的主要系统性障碍,并据此提出应优先加强生物信息学培训、推广 Pathogens Portal 平台及采用虚拟课程等针对性支持措施。
38 篇论文
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该研究通过调查病原数据网络(PDN)利益相关者的需求,发现资金、数据整合及人才短缺是阻碍病原体数据实现 FAIR 原则的主要系统性障碍,并据此提出应优先加强生物信息学培训、推广 Pathogens Portal 平台及采用虚拟课程等针对性支持措施。
本文介绍了美国国立卫生研究院(NIH)通用基金数据生态系统(CFDE)如何通过构建协作式、社区驱动的基础设施,整合 18 个通用基金项目的异构数据资源,解决数据发现、集成与可持续性等关键挑战,从而促进跨学科的数据驱动发现。
这项基于 Scopus 数据的跨学科分析表明,虽然不同学科、职业阶段、国家收入水平及发文量对论文撤稿率有显著影响,但总体上高被引作者与普通作者中男女的撤稿率并无重大差异。
这项针对初中生的四波次追踪研究表明,传统体育练习参与不仅直接提升视力相关生活质量,还通过增强运动自我效能感、改善视觉功能异常以及这两者的序列中介作用产生显著的间接影响。
该研究利用 SciScore 工具对比分析发现,《神经创伤学杂志》(Journal of Neurotrauma)强制实施的严谨性报告章节显著提升了盲法、统计功效等 6 项透明度指标的报告率,但在受试者性别和试剂透明报告等关键项目上仍与未设强制要求的《实验神经学》(Experimental Neurology)无显著差异,表明强制政策虽有效但仍需进一步完善以覆盖所有核心严谨性要素。
该论文介绍了基于 2025 年日本 DBCLS 生物黑客马拉松多语言调查所构建的数据集,该数据集包含 105 份关于人工智能在基因组学和生物信息学等领域应用现状、挑战及机构支持情况的匿名化原始与清洗后数据,旨在支持相关领域的政策制定与采纳研究。
该研究通过针对马来西亚 Orang Asli 和肯尼亚 Turkana 两个原住民社区开展混合方法研究,证实了通过迭代反馈共同开发的、基于本土熟悉意象的定制插图,能有效提升这些社区对抽象遗传学概念的理解与参与度。
本文介绍了旨在通过全国性团体导师计划支持美国第一代及资源匮乏背景研究生、提升其学业体验并促进 STEM 领域多样性的"Cientifico Latino"(CL-GSEC)项目,通过评估其成效、挑战及关键特征,为高校管理者优化早期研究生培养提供了实践指导。
本研究通过混合方法分析,探讨了专用生成式人工智能工具"Biodesign Buddy"在为期八周的生物设计竞赛中的教学潜力,结果表明该工具能有效辅助学生(尤其是非 STEM 背景者)理解科学文献、构建跨学科设计思路并提升科学素养,从而为生物设计教育及高等教育中生成式 AI 的应用提供了初步实证支持。
本研究通过多利益相关者德尔菲共识法,针对抗体验证失败问题制定了涵盖机构、资助方、出版商及制造商的 15 项具体可行行动建议,并识别了阻碍落实的关键障碍,旨在将共识转化为改善科研实践与政策的结构化框架。