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Linked Biomedical Dataspace: Lessons Learned Integrating Data for Drug Discovery

机译：链接的生物医学数据空间：吸取教训，整合数据以进行药物发现

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The increase in the volume and heterogeneity of biomedical data sources has motivated researchers to embrace Linked Data (LD) technologies to solve the ensuing integration challenges and enhance information discovery. As an integral part of the EU GRANATUM project, a Linked Biomedical Dataspace (LBDS) was developed to semantically interlink data from multiple sources and augment the design of in silico experiments for cancer chemoprevention drug discovery. The different components of the LBDS facilitate both the bioinformaticians and the biomedical researchers to publish, link, query and visually explore the heterogeneous datasets. We have extensively evaluated the usability of the entire platform. In this paper, we showcase three different workflows depicting real-world scenarios on the use of LBDS by the domain users to intuitively retrieve meaningful information from the integrated sources. We report the important lessons that we learned through the challenges encountered and our accumulated experience during the collaborative processes which would make it easier for LD practitioners to create such dataspaces in other domains. We also provide a concise set of generic recommendations to develop LD platforms useful for drug discovery.
机译：生物医学数据源的数量和异构性的增加促使研究人员采用链接数据（LD）技术来解决随之而来的集成挑战并增强信息发现。作为EU GRANATUM项目不可或缺的一部分，开发了链接生物医学数据空间（LBDS），以语义方式互连来自多个来源的数据，并增强了用于癌症化学预防药物发现的计算机模拟实验的设计。 LBDS的不同组成部分方便了生物信息学家和生物医学研究人员发布，链接，查询和可视化探索异构数据集。我们已经广泛评估了整个平台的可用性。在本文中，我们展示了三种不同的工作流，它们描述了域用户使用LBDS从集成资源中直观地检索出有意义的信息时的真实场景。我们报告了通过在合作过程中遇到的挑战和积累的经验中学到的重要教训，这将使LD从业者更容易在其他领域中创建此类数据空间。我们还提供了一套简明的通用建议，以开发可用于药物发现的LD平台。

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