数据几乎支撑着现代科学、技术和工业的方方面面，这使得数据管理和可访问性成为创新的关键驱动力。包括 实验室信息管理系统 （LIMS） 和基于 AI 的高级知识管理系统在内的工具对于确保所有相关利益相关者能够有效使用和重用数据变得越来越重要。认识到这一重要性，2016 个由科学家和组织组成的联盟制定了 FAIR 数据原则作为指导，以确保数据管理产生最大影响。
四个主要原则强调数据应该是：
- F不可识别，通过适当的标记和组织很容易发现
- 可访问的，因此可以安全地检索，最好通过标准化协议
- Interoperable，可通过各种方式访问
- Reuxable 在不同上下文中可用
我们发现，为 LIMS （如 LabVantage）、AI 语言接口（如 Biomax AILANI）以及研究和商业生物科学行业中的其他工具实施 FAIR 数据原则会带来许多显着的好处。首先是高效的协作，它通过改进数据访问来改进创新和发现，同时节省时间和精力，例如，这有助于避免重复。FAIR 指南还可以提高数据质量和可靠性以及长期数据可持续性。
在 LIMS 中应用 FAIR 数据原则
LIMS 用于管理实验室环境中的信息流，从样品跟踪和实验数据收集到报告和质量控制，无所不包。虽然有些人将 LIMS 视为存储库，但与 FAIR 原则保持一致会将它们转变为协作的中心枢纽，确保当前和未来的团队成员或外部合作伙伴可以轻松访问、理解和使用数据。
LIMS 应通过适当的元数据、持久标识符（如 URI）和组织良好的存储库来查找数据。LIMS 可以设计为具有自动元数据生成功能，它将元数据生成协议嵌入到实验室工作流程中。这样，每个样品、结果和实验步骤都可以准确记录。
可访问性 可能带有对任何人开放访问的含义，但在 FAIR 下，这实际上意味着确保适当的身份验证和授权机制，而不会施加不必要的障碍。LIMS 需要安全的访问控制，以平衡可访问性和机密性，允许授权用户在记录任何限制（例如应请求或通过订阅）的同时定位和查看数据。
互作性 是 LIMS 的主要要求之一。当数据可以跨不同的平台、工具和语言进行集成和处理时，数据是最有用的。在实践中，符合 FAIR 标准的 LIMS 通过在常用的所有软件平台（如 电子实验室笔记本 （ELN） 和数据分析工具）之间实现无缝数据交换来满足现代实验室的需求。
LIMS 中的数据必须一致且足够详细地描述，以确保 可重用性。LIMS 通过标准化数据采集实现了这一点，因此所有实验数据 - 从仪器读数到样品细节 - 都遵循一致的命名约定和本体。重用数据以实现可复制性或避免不必要的重复，取决于完整的元数据、来源和许可数据。
FAIR Data 增强了 AI 语言界面
大型可互作数据库的最大优势之一是可以利用 AI 和机器学习工具，例如 LabVantage Biomax AILANI（人工智能语言接口）。此类 AI 允许强大的语义集成和搜索功能，可以简化科学相关数据的识别和交付。
满足 FAIR 原则意味着 AI 语言界面应使生命科学研究人员更容易 找到 和 访问 相关信息。它依赖于组织良好且一致的数据，这使得机器学习模型更加有效。例如，AILANI 可以集成来自多个来源的数据集并为其编制索引，确保有价值的数据不会被隐藏。然后，可以有效地应用机器学习方法来挖掘隐藏的模式，加速假设验证，甚至提出新的研究方向。
互作性 依赖于格式、词汇表和标准的一致使用，以便不同的系统（实验室设备、数据库、分析软件）可以有效地相互“对话”。通过标准化本体和格式，AILANI 确保机器学习算法能够有意义地解析和比较不同的数据集，包括基因组数据、临床试验、文献数据库等。
FAIR 指南还要求明确的元数据标准，使研究人员能够利用 AI 来评估数据质量、来源和相关性，使他们能够在新的环境中重新应用结果。确保质量描述符、明确的使用权限和强大的文档可以释放将数据 重新用于 新目的的潜力，例如药物再利用或患者分层研究。
利用 FAIR Data 实现更好的科学研究
遵守 FAIR 数据原则在以科学为基础的行业中具有许多优势，包括监管合规性、跨学科协作和长期价值创造。这些标准嵌入在 LabVantage LIMS 平台和 LabVantage Biomax AILANI 等工具中，促进了更高效、更高质量的研究和工业科学。访问和利用每个组织庞大且不断增长的数据集的能力增强，将推动下一波发现和进步，并确保前沿发现不会被埋没。
