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Public-Health-Forschung, epidemiologische und klinische Studien sind erforderlich, um die COVID-19-Pandemie besser zu verstehen und geeignete Maßnahmen zu ergreifen. Daher wurden auch in Deutschland zahlreiche Forschungsprojekte initiiert. Zum heutigen Zeitpunkt ist es ob der Fülle an Informationen jedoch kaum noch möglich, einen Überblick über die vielfältigen Forschungsaktivitäten und deren Ergebnisse zu erhalten. Im Rahmen der Initiative „Nationale Forschungsdateninfrastruktur für personenbezogene Gesundheitsdaten“ (NFDI4Health) schafft die „Task Force COVID-19“ einen leichteren Zugang zu SARS-CoV-2- und COVID-19-bezogenen klinischen, epidemiologischen und Public-Health-Forschungsdaten. Dabei werden die sogenannten FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) berücksichtigt, die eine schnellere Kommunikation von Ergebnissen befördern sollen. Zu den wesentlichen Arbeitsinhalten der Taskforce gehören die Erstellung eines Studienportals mit Metadaten, Erhebungsinstrumenten, Studiendokumenten, Studienergebnissen und Veröffentlichungen sowie einer Suchmaschine für Preprint-Publikationen. Weitere Inhalte sind ein Konzept zur Verknüpfung von Forschungs- und Routinedaten, Services zum verbesserten Umgang mit Bilddaten und die Anwendung standardisierter Analyseroutinen für harmonisierte Qualitätsbewertungen. Die im Aufbau befindliche Infrastruktur erleichtert die Auffindbarkeit von und den Umgang mit deutscher COVID-19-Forschung. Die im Rahmen der NFDI4Health Task Force COVID-19 begonnenen Entwicklungen sind für weitere Forschungsthemen nachnutzbar, da die adressierten Herausforderungen generisch für die Auffindbarkeit von und den Umgang mit Forschungsdaten sind.

Authors: Carsten Oliver Schmidt, Juliane Fluck, Martin Golebiewski, Linus Grabenhenrich, Horst Hahn, Toralf Kirsten, Sebastian Klammt, Matthias Löbe, Ulrich Sax, Sylvia Thun, Iris Pigeot, Wolfgang Ahrens, Johannes Darms, Jörg Henke, Xiaoming Hu, Sophie Klopfenstein, Lisa Langnickel, Bianca Lassen-Schmidt, Hermann Pohlabeln, Michael Lieser, Anatol-Fiete Näher, Markus Scholz, Carina Vorisek, Dagmar Waltemath, Hannes Wünsche

Date Published: 1st Sep 2021

Publication Type: Journal

Abstract

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Authors: Matthias König, Jan Grzegorzewski, Martin Golebiewski, Henning Hermjakob, Mike Hucka, Brett Olivier, Sarah Keating, David Nickerson, Falk Schreiber, Rahuman Sheriff, Dagmar Waltemath

Date Published: 13th Aug 2021

Publication Type: Journal

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Epidemiologische und klinische Studien sind standardisiert und gut dokumentiert, jedoch erfüllen Studienprotokolle, eingesetzte Erhebungsinstrumente und erhobene Daten die Anforderungen der FAIR-Prinzipien nicht in ausreichendem Maße. NFDI4Health wird daher eine Struktur schaffen, die eine zentrale Suche nach existierenden, dezentral verwalteten Datenkörpern und zugehörigen Dokumenten sowie einen FAIRen Zugang zu diesen erleichtert. Dazu werden die Auffindbarkeit und der Zugang zu strukturierten Gesundheitsdaten aus Registern, administrativen Gesundheitsdatenbanken, klinischen und epidemiologischen sowie Public Health-Studien verbessert und die Qualität und Harmonisierung der zugrundeliegenden Daten optimiert. Eine weitere Herausforderung entsteht durch die Verwendung personenbezogener Gesundheitsdaten. Diese sind hoch sensibel, so dass ihre Nutzung restriktive Datenschutzbestimmungen und informierte Einwilligungserklärungen der Studienteilnehmenden erfordert, was jedoch ihre Wiederverwendbarkeit einschränkt. NFDI4Health zielt daher darauf ab, den Austausch und die Verknüpfung von personenbezogenen Gesundheitsdaten sowie verteilte Datenanalysen unter Einhaltung datenschutzrechtlicher und ethischer Bestimmungen zu erleichtern. Um dies möglichst effizient zu erreichen, wird NFDI4Health die Entwicklung neuer, maschinenprozessierbarer Zustimmungsmöglichkeiten sowie innovativer Datenzugriffsservices auf Grundlage der FAIR-Prinzipien vorantreiben und die Interoperabilität von IT-Lösungen für Metadatenrepositorien stärken. Komplementiert wird dies durch die Entwicklung entsprechender Angebote für Training und Ausbildung, um der Herausforderung der Umsetzung der Lösungen in den Universitäten und Forschungseinrichtungen zu begegnen. Schließlich wird durch die gemeinsame Arbeit in der NFDI4Health die Kooperation zwischen klinischer und epidemiologischer/Public Health-Forschung gestärkt.

Authors: Juliane Fluck, Birte Lindstädt, Wolfgang Ahrens, Oya Beyan, Benedikt Buchner, Johannes Darms, Ralf Depping, Jens Dierkes, Hubertus Neuhausen, Wolfgang Müller, Hajo Zeeb, Martin Golebiewski, Markus Löffler, Matthias Löbe, Frank Meineke, Sebastian Klammt, Holger Fröhlich, Horst Hahn, Matthias Schulze, Tobias Pischon, Ute Nöthlings, Ulrich Sax, Harald Kusch, Linus Grabenhenrich, Carsten Oliver Schmidt, Dagmar Waltemath, Sebastian Semler, Juliane Gehrke, Toralf Kirsten, Fabian Praßer, Sylvia Thun, Lothar Wieler, Iris Pigeot

Date Published: 28th Jul 2021

Publication Type: Misc

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COVID-19 poses a major challenge to individuals and societies around the world. Yet, it is difficult to obtain a good overview of studies across different medical fields of research such as clinical trials, epidemiology, and public health. Here, we describe a consensus metadata model to facilitate structured searches of COVID-19 studies and resources along with its implementation in three linked complementary web-based platforms. A relational database serves as central study metadata hub that secures compatibilities with common trials registries (e.g. ICTRP and standards like HL7 FHIR, CDISC ODM, and DataCite). The Central Search Hub was developed as a single-page application, the other two components with additional frontends are based on the SEEK platform and MICA, respectively. These platforms have different features concerning cohort browsing, item browsing, and access to documents and other study resources to meet divergent user needs. By this we want to promote transparent and harmonized COVID-19 research.

Authors: C. O. Schmidt, J. Darms, A. Shutsko, M. Lobe, R. Nagrani, B. Seifert, B. Lindstadt, M. Golebiewski, S. Koleva, T. Bender, C. R. Bauer, U. Sax, X. Hu, M. Lieser, V. Junker, S. Klopfenstein, A. Zeleke, D. Waltemath, I. Pigeot, J. Fluck

Date Published: 27th May 2021

Publication Type: Journal

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Reproducibility and reusability of the results of data-based modeling studies are essential. Yet, there has been-so far-no broadly supported format for the specification of parameter estimation problems in systems biology. Here, we introduce PEtab, a format which facilitates the specification of parameter estimation problems using Systems Biology Markup Language (SBML) models and a set of tab-separated value files describing the observation model and experimental data as well as parameters to be estimated. We already implemented PEtab support into eight well-established model simulation and parameter estimation toolboxes with hundreds of users in total. We provide a Python library for validation and modification of a PEtab problem and currently 20 example parameter estimation problems based on recent studies.

Authors: L. Schmiester, Y. Schalte, F. T. Bergmann, T. Camba, E. Dudkin, J. Egert, F. Frohlich, L. Fuhrmann, A. L. Hauber, S. Kemmer, P. Lakrisenko, C. Loos, S. Merkt, W. Muller, D. Pathirana, E. Raimundez, L. Refisch, M. Rosenblatt, P. L. Stapor, P. Stadter, D. Wang, F. G. Wieland, J. R. Banga, J. Timmer, A. F. Villaverde, S. Sahle, C. Kreutz, J. Hasenauer, D. Weindl

Date Published: 27th Jan 2021

Publication Type: Journal

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Research projects such as the international COVID-19 Disease Map initiative and the German COVID-19 study hub of NFDI are supported by de.NBI-SysBio tools and services in organizing and sharing research data ’FAIRly‘. This is done via the data management platform FAIRDOMHub/SEEK which is quickly adapted to the users' needs. COVID-19 related literature is manually curated and used for basic research about the curation process of SABIO-RK to provide the research community with high quality kinetics data.

Authors: Maja Rey, Andreas Weidemann, Ulrike Wittig, Dorotea Dudas, Sucheta Ghosh, Martin Golebiewski, Xiaoming Hu, Wolfgang Müller

Date Published: 2021

Publication Type: Booklet

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We hereby describe a large-scale community effort to build an open-access, interoperable, and computable repository of COVID-19 molecular mechanisms - the COVID-19 Disease Map. We discuss the tools, platforms, and guidelines necessary for the distributed development of its contents by a multi-faceted community of biocurators, domain experts, bioinformaticians, and computational biologists. We highlight the role of relevant databases and text mining approaches in enrichment and validation of the curated mechanisms. We describe the contents of the map and their relevance to the molecular pathophysiology of COVID-19 and the analytical and computational modelling approaches that can be applied to the contents of the COVID-19 Disease Map for mechanistic data interpretation and predictions. We conclude by demonstrating concrete applications of our work through several use cases.

Authors: Marek Ostaszewski, Anna Niarakis, Alexander Mazein, Inna Kuperstein, Robert Phair, Aurelio Orta-Resendiz, Vidisha Singh, Sara Sadat Aghamiri, Marcio Luis Acencio, Enrico Glaab, Andreas Ruepp, Gisela Fobo, Corinna Montrone, Barbara Brauner, Goar Frischman, Luis Cristóbal Monraz Gómez, Julia Somers, Matti Hoch, Shailendra Kumar Gupta, Julia Scheel, Hanna Borlinghaus, Tobias Czauderna, Falk Schreiber, Arnau Montagud, Miguel Ponce de Leon, Akira Funahashi, Yusuke Hiki, Noriko Hiroi, Takahiro G. Yamada, Andreas Dräger, Alina Renz, Muhammad Naveez, Zsolt Bocskei, Francesco Messina, Daniela Börnigen, Liam Fergusson, Marta Conti, Marius Rameil, Vanessa Nakonecnij, Jakob Vanhoefer, Leonard Schmiester, Muying Wang, Emily E. Ackerman, Jason Shoemaker, Jeremy Zucker, Kristie Oxford, Jeremy Teuton, Ebru Kocakaya, Gökçe Yağmur Summak, Kristina Hanspers, Martina Kutmon, Susan Coort, Lars Eijssen, Friederike Ehrhart, D. A. B. Rex, Denise Slenter, Marvin Martens, Robin Haw, Bijay Jassal, Lisa Matthews, Marija Orlic-Milacic, Andrea Senff Ribeiro, Karen Rothfels, Veronica Shamovsky, Ralf Stephan, Cristoffer Sevilla, Thawfeek Varusai, Jean-Marie Ravel, Rupsha Fraser, Vera Ortseifen, Silvia Marchesi, Piotr Gawron, Ewa Smula, Laurent Heirendt, Venkata Satagopam, Guanming Wu, Anders Riutta, Martin Golebiewski, Stuart Owen, Carole Goble, Xiaoming Hu, Rupert W. Overall, Dieter Maier, Angela Bauch, Benjamin M. Gyori, John A. Bachman, Carlos Vega, Valentin Grouès, Miguel Vazquez, Pablo Porras, Luana Licata, Marta Iannuccelli, Francesca Sacco, Anastasia Nesterova, Anton Yuryev, Anita de Waard, Denes Turei, Augustin Luna, Ozgun Babur, Sylvain Soliman, Alberto Valdeolivas, Marina Esteban-Medina, Maria Peña-Chilet, Tomáš Helikar, Bhanwar Lal Puniya, Dezso Modos, Agatha Treveil, Marton Olbei, Bertrand De Meulder, Aurélien Dugourd, Aurelien Naldi, Vincent Noel, Laurence Calzone, Chris Sander, Emek Demir, Tamas Korcsmaros, Tom C. Freeman, Franck Augé, Jacques S. Beckmann, Jan Hasenauer, Olaf Wolkenhauer, Egon L. Wilighagen, Alexander R. Pico, Chris T. Evelo, Marc E. Gillespie, Lincoln D. Stein, Henning Hermjakob, Peter D’Eustachio, Julio Saez-Rodriguez, Joaquin Dopazo, Alfonso Valencia, Hiroaki Kitano, Emmanuel Barillot, Charles Auffray, Rudi Balling, Reinhard Schneider

Date Published: 28th Oct 2020

Publication Type: Unpublished

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