До эпохи цифровых технологий нейробиологи, как и все мы, получали информацию в библиотеке. Но взрыв в этой области создал почти 2 миллиона статей - больше данных, чем любой исследователь может прочитать и усвоить за всю свою жизнь.
Вот почему команда Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе изобрела исследовательские карты. Карты, оснащенные онлайн-приложением, помогают нейробиологам быстро сканировать то, что уже известно, и планировать следующее исследование. В выпуске Neuron от 8 августа описываются полученные данные.
«Информационная перегрузка - это слон в комнате, которого большинство нейробиологов пытаются игнорировать», - объяснил главный исследователь Альчино Сильва, профессор нейробиологии в Школе медицины Дэвида Геффена в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе и психиатрии в Институте нейробиологии им. Семела. и поведение человека.«Без возможности систематизировать литературу мы рискуем упустить ключевые открытия и дублировать более ранние эксперименты. Карты исследований позволят нейробиологам быстро прояснить, какие темы уже изучены, и полностью понять их значение для будущих исследований».
Сильва сотрудничал с Энтони Ландретом, бывшим постдокторантом Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, для создания карт, предлагающих упрощенные, интерактивные и непредвзятые сводки результатов, призванные помочь нейробиологам в выборе того, что изучать дальше. В качестве испытательного полигона для своих карт команда сосредоточилась на открытиях в области молекулярного и клеточного познания.
Программист Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе Дарин Гилберт Ни также создал веб-приложение, чтобы помочь ученым расширять и взаимодействовать с картой своей области.
«Мы создали исследовательские карты на основе стратегии краудсорсинга, в которой отдельные ученые добавляют статьи, которые их интересуют, к растущей карте своих областей», - объяснил Сильва, который начал работать над проблемой почти 30 лет назад, будучи выпускником. студент, и в соавторстве с Ландретом написал книгу Oxford Press по этому вопросу.«Каждая карта интерактивна и доступна для поиска; ученые видят столько карты, сколько запрашивают, очень похоже на онлайн-поиск».
По словам Сильвы, карта позволяет ученым обнулять области, которые их интересуют. Отслеживая опубликованные результаты, исследователи могут определить, чего не хватает, и указать, какие эксперименты стоит провести.
«Точно так же, как GPS-карта предлагает различные уровни увеличения, исследовательская карта позволит ученому исследовать конкретную область исследования с разным уровнем разрешения - от грубых сводок до подробных отчетов об экспериментальных результатах», - сказал он. Сильва. «Карта будет отображать не больше и не меньше деталей, чем это необходимо для целей исследователя».
Каждая карта кодирует информацию, классифицируя ее по категориям и оценивая вес ее доказательств на основе ключевых критериев, таких как воспроизводимость и конвергенция, когда разные эксперименты приводят к одному выводу.
Следующим шагом команды будет автоматизация процесса создания карты. Когда ученые публикуют статьи, их результаты автоматически добавляются на карту исследований, представляющую их область.
По словам Сильвы, автоматизация может быть достигнута за счет использования существующего процесса публикации в журналах для разделения результатов статьи на более мелкие главы для создания нано-публикаций. Издатели будут использовать программный плагин, чтобы сделать будущие статьи машиночитаемыми.
Более прямой подход заключается в добавлении специальных полей в шаблоны для подачи журнальных статей. Данные, полученные с этих полей, могут быть опубликованы в общедоступной базе данных, которая послужит основой для исследовательских карт.
«Западные общества вкладывают огромные средства в науку, и исследовательские карты оптимизируют эти инвестиции», - заметил Сильва. «Однажды мы оглянемся на докартовую эру планирования экспериментов с тем же скептицизмом, с которым сейчас относимся к исследованиям, проводившимся до появления статистики."