国外生物医学科研数据管理服务与启示

基于生物医学领域科研人员对科研数据管理服务的需求,分析了国外生物医学领域学科馆员为科研用户提供的数据管理服务,美国NIH生物医学学科馆员支持科研课题研究数据管理服务的模式、内容和效果,探讨了国外生物医学数据管理服务对我馆学科化服务的启示。     

基于生物医学科研数据仓储的图书馆数据管理服务

综合国内外生物医学领域科研数据仓储的政策，为图书馆开展生物医学科研数据管理服务奠定基础。通过人工阅读、筛选的方法选取有明确政策声明的9个生物医学领域的科研数据仓储，对其在数据提交、数据管理和数据使用等方面的政策和要求进行调研，并对学科馆员如何提供嵌入科研的科研数据管理服务进行探讨。     

大数据时代医学图书馆特色服务的机遇与挑战

分析大数据给医学图书馆特色服务带来的挑战和机遇并提出相应建设策略，包括成立数据管理部门、构建大数据架构、培养高素质的数据管理人才、针对不同读者开展个性化服务、提供学科最新研究动态、重视来自读者的数据和信息、完善学科馆员制度、建立新型数字图书馆等。     

大数据时代医学图书馆人才队伍建设的思考

分析大数据时代医学图书馆在教育、临床与科研管理领域功能的新变化，明确对医学图书馆人才队伍建设的新要求，提出加强大数据相关专业人才培养、建立完善的医学学科馆员制度和加强图书馆员业务培训3项举措，更好地发挥人才的基础性作用，为医学图书馆发展提供有力的人才保障。     

学科馆员开展专利挖掘与案例分析

开展情报调研和情报分析是学科馆员开展的学科服务之一,但就特定领域的专利分析,国内较少有相关报道[1]。本文就解放军医学图书馆利用专利情报工具“innography”,为某所服务的案例,举例分析。     

面向科研管理的个性化学科知识服务案例研究

介绍了中国科学院上海生命科学信息中心学科馆员团队开展的面向科研管理的3个学科知识服务案例,对3个案例中的需求、分析对象和范围、数据来源以及分析思路设计与实施等内容进行了详细了阐述,并通过案例探讨了面向科研管理的个性化学科知识服务实践的过程与方法.     

医学院校图书馆学科服务现状分析及发展策略

分析医学院校图书馆学科服务现状，从学科馆员、科研数据、用户群体、教学模式、教学医院与附属医院5个方面探讨医学院校图书馆提升学科服务水平的策略。     

大数据视角下的临床医学学科服务

探讨大数据时代下的临床医学学科服务,包括临床研究和临床医疗两个方面,指出开发利用医疗大数据要求学科馆员和医生具有一定的信息素养,对学科馆员和医生信息素养的提升提出建议。     

嵌入与契合：学科馆员服务探索

在分析解放军医学图书馆学科馆员服务开展现状以及科研用户信息需求特点的基础上,结合实践从嵌入用户环境和契合用户需求两个角度对学科馆员服务进行展望,为学科馆员提高服务质量、提升服务水平提供借鉴。     

医学院校图书馆对医院开展嵌入式学科服务可行性探讨

在简要介绍当前我国医学院校图书馆学科服务及医院图书馆科研信息服务现状的基础上,分析医学院校图书馆嵌入式学科服务特点,探讨医学院校图书馆嵌入式学科服务支撑医院科研信息服务的路径,包括资源建设与推介、学科馆员队伍嵌入和学科服务平台构建与优化。     

数据挖掘在生物医学数据分析中的应用

随着信息技术的发展,采集、存储和管理数据的手段日益完善,数据挖掘学科应运而生。文章阐述数据挖掘的概念;通过给出各种数据挖掘方法在生物医学研究领域中的应用实例,分析数据挖掘与生物医学领域中统计学的关系,并就国内生物医学数据挖掘的应用现状、需要解决的问题以及今后研究的发展方向等进行综述。     

数据挖掘在生物医学数据分析中的应用

随着信息技术的发展,采集、存储和管理数据的手段日益完善,数据挖掘学科应运而生。文章阐述数据挖掘的概念;通过给出各种数据挖掘方法在生物医学研究领域中的应用实例,分析数据挖掘与生物医学领域中统计学的关系,并就国内生物医学数据挖掘的应用现状、需要解决的问题以及今后研究的发展方向等进行综述。     

caCORE——美国癌症研究的生物信息核心框架

近十年来基因组学和蛋白质组学的快速发展为医学生物学的研究提供了前所未有的机遇.一方面,大规模、高通量的基因和蛋白质的测定工作产生了大量有价值的各类数据;而另一方面,因数据标准的缺乏、数据兼容和整合的艰难而妨碍了人们去充分有效地共享数据,进而更好地促进各自领域的发展.生物信息学也因此成为当今生物医学研究发展必不可少的一个手段.本文就美国国家癌症研究所(National Cancer Institute,NCI)以癌症研究为试点所建立的一个生物信息核心框架caCORE(cancer Common Ontologic Reference Environment)作一简短介绍.     

国际生物医学大数据研究可视化分析

以WOS数据库为数据源,全面采集生物医学大数据相关文献,以CiteSpace和VOSViewer软件绘制科学知识图谱,对当前生物医学大数据研究力量、研究热点及演进趋势进行分析。     

Enabling collaborative research using the Biomedical Informatics Research Network (BIRN)

Objective

As biomedical technology becomes increasingly sophisticated, researchers can probe ever more subtle effects with the added requirement that the investigation of small effects often requires the acquisition of large amounts of data. In biomedicine, these data are often acquired at, and later shared between, multiple sites. There are both technological and sociological hurdles to be overcome for data to be passed between researchers and later made accessible to the larger scientific community. The goal of the Biomedical Informatics Research Network (BIRN) is to address the challenges inherent in biomedical data sharing.

Materials and methods

BIRN tools are grouped into ‘capabilities’ and are available in the areas of data management, data security, information integration, and knowledge engineering. BIRN has a user-driven focus and employs a layered architectural approach that promotes reuse of infrastructure. BIRN tools are designed to be modular and therefore can work with pre-existing tools. BIRN users can choose the capabilities most useful for their application, while not having to ensure that their project conforms to a monolithic architecture.

Results

BIRN has implemented a new software-based data-sharing infrastructure that has been put to use in many different domains within biomedicine. BIRN is actively involved in outreach to the broader biomedical community to form working partnerships.

Conclusion

BIRN''s mission is to provide capabilities and services related to data sharing to the biomedical research community. It does this by forming partnerships and solving specific, user-driven problems whose solutions are then available for use by other groups.     

The BioIntelligence Framework: a new computational platform for biomedical knowledge computing

Breakthroughs in molecular profiling technologies are enabling a new data-intensive approach to biomedical research, with the potential to revolutionize how we study, manage, and treat complex diseases. The next great challenge for clinical applications of these innovations will be to create scalable computational solutions for intelligently linking complex biomedical patient data to clinically actionable knowledge. Traditional database management systems (DBMS) are not well suited to representing complex syntactic and semantic relationships in unstructured biomedical information, introducing barriers to realizing such solutions. We propose a scalable computational framework for addressing this need, which leverages a hypergraph-based data model and query language that may be better suited for representing complex multi-lateral, multi-scalar, and multi-dimensional relationships. We also discuss how this framework can be used to create rapid learning knowledge base systems to intelligently capture and relate complex patient data to biomedical knowledge in order to automate the recovery of clinically actionable information.     

美国信息学家职业及其对我国医学信息服务的启示

分析讨论了信息学家的概念和定义、信息学家应具备的能力、信息学家的教育与培养、信息学家的作用以及一些有待研究和探讨的问题.并据此论述了对我国医学信息服务的发展所产生的启示,这些启示主要包括探讨信息学家的概念可促进我国的医学信息服务向个性化信息服务发展,在信息学家的培养方面我国所具有的优势、以及我国应加速医学信息专家的培养等.     

Informationist roles and collaborations in curriculum innovation at the University of Michigan′s A.Alfred Taubman Health Sciences Library

为了实现将自身塑造成为“一个有价值的合作伙伴,充分融入大学的工作,并在教育、研究、患者护理和社区推广等各方面提供知识管理的领导作用”这一终极使命,密歇根大学A.Alfred Taubman医学图书馆正在实行一系列改革,这包括将图书馆员重新命名为信息学工作者以及从单纯提供服务转向寻求共同协作。Taubman医学图书馆的信息学工作者花了数年时间建立合作关系和存储专业知识,从而成为密歇根大学医学院和其他学院的课程整合与创新的真正伙伴,该课程整合项目需要信息学工作者不断推陈出新并寻求发展。就如何将馆员转变为信息学工作者,以及如何通过在不同部门的课程创新中进行协作,从而进一步提高图书馆在高校中的地位。