几个世纪以来，科学家们依靠钢笔或铅笔和可靠的实验室笔记本来确保他们的实验可以被同事理解和复制。现在，由于实验可能涉及数十个步骤和数百种材料，产生需要超级计算机处理的千兆字节数据，并与全球的合作者共享，实验室笔记本可能不再足够。
在最近的一项研究中，研究人员报告了在线平台的开发情况，该平台可以帮助基因组研究人员跟踪从概念到发表的实验，为质量控制目的保留严格的记录，并减轻潜在的可重复性工作。
该系统名为Epi-Genomic Research平台(PEGR)，旨在帮助实验生命科学实验室或湿实验室跟踪高度复杂的操作，并将原始数据转化为科学见解。例如，PEGR不是依靠费力的手写笔记，而是结合二维条形码(称为快速响应或QR码)，以电子方式收集和跟踪样品在实验过程中的详细信息。
PEGR的效率可以提高可重复性，这是开发该工具的关键原因，康奈尔大学助理研究教授William Lai说，他曾是宾夕法尼亚州立大学生物化学和分子生物学的助理研究教授。可重复性是科学过程中的关键步骤，要求科学家检查他们的工作，以确保它在实际应用中是准确，安全和有效的。
“人们已经认识到，可重复性不仅在生命科学领域，而且在所有STEM(科学，技术，工程和医学)领域都是一个问题，”Lai说。“有一个又一个的故事，研究团队声称发现了一些东西，然后，几年后，我们发现没有人在产生这些发现的实验室之外复制这些结果。PEGR是一种处理跟踪实验过程的方法 - 用户正在使用什么以及他们何时使用它 - 以便我们可以提高可重复性。
因为它是一个在线平台，PEGR可以将世界各地的科学家联系起来，以促进可重复性的努力。该平台还解决了基因组研究设备的快速发展 - 包括可以同时运行许多实验的机器人采样和高通量测序仪 - 这些设备可以创建大量数据，根据计算与数据科学研究所(ICDS)的科学家和工程师研究创新(RISE)的研发工程师Danying Shao的说法。 团队。
“毫无疑问，生物信息学正在发生数据爆炸，”帮助设计该平台的Shao说。“大数据集正在以前所未有的速度生成。例如，单个示例可以生成数 GB 的数据。而且，当我们对数百个样本进行测序时，您可以看到我们可以达到创建TB级数据的水平。
根据在基因组生物学中发表有关该系统详细信息的研究人员的说法，PEGR与Galaxy平台集成，这是一个开源的科学工作流程系统。PEGR旨在跟踪样品和测序实验，管理数据的处理，然后生成实验结果的报告和可视化。
在使用该平台的最初几次运行中，研究人员已经体验到了早期的好处。
“举个例子，最近一位技术人员正在经历一系列失败的实验，所以我们进入了PEGR，通过检查实验元数据，我们意识到他们正在使用一批不良的某种化学物质，”Lai说。“现在，从历史上看，寻找失败实验原因的过程可能会拖延数月 - 如果不是，一两年 - 而不是立即找到来源。
RISE驱动的研究
根据RISE团队负责人Chuck Pavloski的说法，PEGR项目只是RISE成员如何帮助宾夕法尼亚州立大学研究人员以及整个研究界的一个例子。Pavloski将该团队比作具有计算工具和专业知识的研究人员之间的纽带，这些工具和专业知识可以扩展科学的力量，以应对重要的科学和社会挑战。
“RISE工程师实际上是科学和当今计算需求之间的粘合剂，”Pavloski说。“换句话说，他们允许科学家成为他们擅长的。我们的行为方式与在国家实验室工作的科学家大致相同，为我们的科学家可以探索他们的领域并追求他们的研究理念铺平了道路。
这种由RISE驱动的合作伙伴关系可以帮助科学家解决传统的计算研究问题，例如为使用宾夕法尼亚州立大学的Roar超级计算机提供最佳实践指导，以提供优化和改进代码的方法，但该团队还可以应用自己对学术研究的深刻理解，与科学家合作开展前沿的跨学科项目。
“RISE团队由硕士和博士水平的科学家组成，他们对科学如何运作有深刻的理解，但一直在他们的领域之外工作，”Pavloski说。“例如，我们可能有一位训练有素的气象学家，他们也从事生物化学或基因组项目，或者我们团队中有工程师，他们可能帮助天文学或生物化学领域的科学家。
这种跨学科性提供了另一个优势。RISE团队成员可以利用一个领域的最佳计算科学实践来研究其他领域或学科。
“我们还提供了与新技术的紧密联系，例如使用人工智能技术，或在研究项目中探索使用图形处理单元或GPU计算，”Pavloski说。
RISE工程师还与数据可视化专家合作，帮助科学家为他们的工作创建引人注目的可视化，并利用新的沉浸式技术，如虚拟现实和增强现实，以引人入胜的方式探索数据。
未来用途
研究人员希望开源的PEGR可以在整个科学事业中产生效益，节省时间，金钱和头痛，并导致从对基因组的更丰富的理解到更好的医疗治疗，更快地到达患者。
未来，研究人员可能会探索在线平台是否可以扩展到湿实验室之外，用于转化科学，这将有助于科学家将治疗和解决方案带入现实世界。
“这个平台最初是围绕基础研究设计的，但我们正在积极努力，在未来将其推向转化生物医学领域，”Lai说。
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