labapi: a Python object model for the LabArchives electronic lab notebook
labapi 是一个 Python 库，它通过将 LabArchives 电子实验笔记的扁平 API 转换为直观的对象模型，从而架起了计算工作流与 LabArchives 之间的桥梁，进而实现实验数据的无缝读写自动化，以消除手动上传的过程。
原始论文根据 CC0 1.0（https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/）发布到公有领域。 这是一篇未经同行评审的预印本的AI生成解释。这不是医疗建议。请勿根据此内容做出健康决定。 阅读完整免责声明
在现代实验室中，实验的故事不再仅仅是皮革装订本上的手写日志。它是一个数字记录，一个活生生的档案库，其中的每一次观察、每一次计算和每一个结果都必须精准地存档。对于美国国家卫生研究院（NIH）及许多其他研究机构的科学家而言，这个数字家园被称为 LabArchives。它作为一个电子笔记本，是一个安全的空间，研究人员在此逐步记录他们的工作，确保发现的历史与发现本身一同被保存下来。然而，在科学家工作的方式与这些数字笔记本的构建方式之间，出现了一个鸿沟。虽然研究人员越来越多地依赖自动化计算机程序来处理数据——运行复杂的计算并在数秒内生成结果——但他们仍不得不通过网络浏览器手动将这些结果复制并粘贴到笔记本中。这是一项乏味、重复的任务，中断了科学研究的流畅性，迫使人类充当快速计算机与静态网页之间的桥梁。
为了解决这一摩擦，一个研究团队开发了一个名为 labapi 的新工具，这是一个旨在让计算机程序能够与电子笔记本使用同一种语言进行交流的软件库。这项工作的核心成就在于创建了一个桥梁，将笔记本底层系统中平面的、技术性的命令转化为让用户感到自然的结构。该工具不再强迫计算机程序去搜寻用于查找特定页面的晦涩内部代码，而是允许程序使用与人类相同的熟悉路径进行导航：从一个笔记本进入一个文件夹，再深入到特定的页面。该工具不仅仅是移动数据；它理解笔记本的层级结构，识别出文件夹可以包含其他文件夹或页面，而页面则承载着实际的数据条目。通过构建这种结构，作者使得研究人员能够创建自动化工作流，从而可以直接将结果写入笔记本，并在稍后无需人工干预即可读取它们。
开发者设计这个工具时有一个明确的目标：让数字笔记本的使用感如同科学家们熟知的 Web 界面一样直观。过去，将计算机程序连接到笔记本需要编写自定义代码，将一个简单的路径（例如“项目 A/结果/受试者 1”）转化为一系列复杂的内部请求。而这个新库会自动处理这种转换。它包含了辅助功能，可以检查某个文件夹是否存在并在缺失时创建它，或者在不需要知道其隐藏内部 ID 的情况下找到特定页面。这种方法遵循了“解析而非验证”（parse, don't validate）的原则，这意味着软件接受用户输入的路径并推导出细节，而不是强迫用户去符合一个僵化且预定义的结构。这种灵活性使得软件能够创建新的条目，例如将一个复杂的数据文件保存为 JSON 附件，随后该文件会以易于人类阅读的格式化预览形式出现在笔记本中。
该工具的实际价值已经在现实世界的科研中得到了体现。作者利用它构建了两个目前正被其他实验室使用的具体应用。其中一个应用名为 muronto，它会自动记录神经行为实验的输出，捕捉那些原本需要手动录入的数据。另一个名为 save-my-jupyter，它会对 Jupyter notebooks（一种常见的科学编程格式）进行快照处理，并将其直接存入电子记录中。在一次展示该工具能力的演示中，作者展示了一个工作流如何获取五个不同受试者的数据，为每个受试者计算一个质量控制值，并将这些结果写入笔记本。随后，系统自动读取这些保存的值，将其汇总成一份队列报告，并将一张视觉图表附加到同一页面。所有这一切都是自动完成的，计算机仿佛是在通过菜单进行点击操作一样，自主导航笔记本结构。
这项工作解决了科学界的一个特定需求，特别是对于那些被要求使用经批准的电子笔记本进行研究的机构而言。虽然其他电子实验笔记本系统拥有官方的软件库来辅助自动化，但 LabArchives 并没有公开提供此类工具。以往构建与该系统连接的尝试要么是不完整的、未维护的，要么是要求研究人员从头开始构建整个导航系统。这个新库填补了这一空白，提供了一个集路径导航、条目处理和文件传输于一体的通用工具。它旨在供与实验实验室并行的计算研究人员和软件开发者使用，为他们提供了一种可靠的方式来保持数字记录的更新。
该工具现在已向所有人开放使用，其源代码和文档均已公开发布。它需要运行现代版本的 Python 编程语言，并采用允许广泛使用和修改的许可协议发布。开发者提供了示例和测试以帮助他人上手，确保从原始数据文件到永久实验室记录的路径不再是一项繁琐的手工劳动，而成为科学过程中的一个无缝环节。通过消除自动化分析与电子笔记本之间的障碍，该工具让科学家能够更多地专注于他们提出的问题，而不是专注于记录答案的机械操作。
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