Consortium for Viral Systems Biology Data Management and Bioinformatics Core
Scripps Research Institute, The, La Jolla CA
Investigators
Linked publications & trials
Abstract
Project Summary / Abstract Our Center seeks to use high-throughput proï¬ling technologies to develop predictive models of Lassa fever and Ebola virus disease at a systems biology level. The success of this mission is dependent on the unique cohorts and innovative proï¬ling methods, the combination of which will result in a unique and powerful data set. In this context, the overall mission of the Data Management and Bioinformatics Core (DMBC) is to ensure that the Center utilizes best practices for data provenance, analysis, management, and dissemination throughout the data lifecycle. To accomplish this mission, we will promote the robust collection and analysis of the primary data, develop a framework for reproducible workï¬ows that can be used across the Center, and maximize dissemination and reuse of Center-generated data and tools. Our mission will be accomplished through the completion of three Speciï¬c Aims. Aim 1 focuses on accurately capturing clinical and laboratory data, and then reproducibly processing them using robust workï¬ow tools. This aim describes a key, foundational function that is critical for the success of the Center. Aim 2 focuses on dissemination of Center-generated resources according to FAIR principles - Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable. This work will ensure that the impact of our Center extends beyond our teamâs stated analysis plan, and it leverages our extensive work building tools for eï¬ective data and software dissemination. Aim 3 focuses on directly engaging the community in collaborations with a variety of groups with complementary skills and assets. This work leverages the principle that collaborative platforms enable discoveries that would not be possible through individual investigations. Overall, we believe that this plan for the DMBC oï¬ers a broad and solid foundation on which our Centerâs data generation, data modeling, and biological discovery activities can build.  Â
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