通过神经电生理分析本体论 (NEAO) 改进数据共享与知识迁移
定量方法
2024-12-09 v1
摘要
描述用于研究神经系统功能的电生理实验数据分析过程本质上具有挑战性。一方面，数据可以通过不同的方法进行分析以实现相似目的，例如用于估计测量时间序列谱功率含量的不同算法。另一方面，不同的软件代码可以实现相同的分析算法，但采用不同的名称来标识函数和参数。考虑到可复现性，由于这些歧义，分析结果难以报告，例如在论文的方法部分或科学发现平台上。本文说明了如何使用本体论来描述分析过程，通过补充、简化和分类实现细节来改善清晰度、严谨性和可理解性。我们实现了神经电生理分析本体论 (NEAO)，用于定义统一词汇并标准化神经电生理实验数据分析过程的描述。实际案例展示了 NEAO 如何用于标注描述分析过程的溯源信息。基于此类溯源，我们详细说明了如何利用它查询多种类型的信息（例如使用知识图谱），使研究人员能够发现、理解和复用先前的分析结果。
引用
@article{arxiv.2412.05021,
title = {Improving data sharing and knowledge transfer via the Neuroelectrophysiology Analysis Ontology (NEAO)},
author = {Cristiano André Köhler and Sonja Grün and Michael Denker},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.05021},
year = {2024}
}