Der 1.000 € QUEST-Preis für Open Data

Für FAIRe Daten - Findable (findbar), Accessible (zugänglich), Interoperabel (interoperabel) und Re-usable (wiederverwendbar)! 

 

Da Daten immer einfacher zugänglich sind und die Bedenken aufgrund einer mangelnden Transparenz und Belastbarkeit in der Forschung steigen, wird Open Data in der Biomedizin immer häufiger als Standardpraxis gefordert. Die gemeinsame Datennutzung ermöglicht eine Zusammenführung der Daten von mehreren Untersuchungen. Sie bereiten durch Datenaggregation und Big Data den Weg für neue Methoden und Erkenntnisse, wodurch die Glaubhaftigkeit der Wissenschaft und der Ergebnisse gesteigert wird.

Viele Fachzeitschriften (z. B. Nature) und Fördergeber (z. B. Europäische Gemeinschaft) fördern Open Data und die FAIR-Grundsätze. Leider waren die Umsetzung und die Akzeptanz seitens der wissenschaftlichen Gemeinschaft bis jetzt uneinheitlich und langsam.

Um das Konzept der FAIRen Daten zu fördern, verleiht QUEST 15 Preise im Wert von je 1.000 € für die Erst-/Letzt-/Korrespondenzautoren (mit BIH, MDC oder Charité Affiliation) von Forschungsarbeiten, die ihre Originaldaten in Form von Zitaten in den Referenzen der Veröffentlichung über persistente Identifier eines Open Repository (offenes Archiv), in dem die aufbereiteten Daten hinterlegt sind, zur Verfügung stellen. Die Daten müssen aufbereitetet und mit ausreichenden Metadaten (oder mit gemeinsamen Datenelementen) angereichert und für eine automatisierte Extraktion zugänglich sein. Zu den zulässigen Repositorien gehören Dryad, Figshare, Zenodound viele andere offene Repositorien (offene Archive). Es sind Veröffentlichungen aus der präklinischen, translationalen sowie klinischen Forschung zur Teilnahme berechtigt. Es werden Veröffentlichungen ab Januar 2016 akzeptiert. 

Die Preismittel (Reisekosten oder Verbrauchsmittel) werden vom MDC oder der Charité verwaltet und können bis Ende 2018 ausgegeben werden. Die Preise werden fortlaufend vergeben. Die Preisträger werden auf den QUEST-Internetseiten veröffentlicht.

Um sich für den Preis zu bewerben, schreiben Sie bitte eine E-Mail mit einer kurzen Stellungnahme und der Veröffentlichung an quest@bihealth.de.

Publikationen mit Autorinnen/Autoren (unabhängig von der Autorenposition), die auch Mitarbeiter/innen des QUEST Centers sind, können nicht berücksichtigt werden.

Jede/r Wissenschaftler/in kann sich nur einmal pro Preis bewerben.

 

Geförderten Publikationen

Open Data Award

The publication "Polyglycerol-opioid conjugate produces analgesia devoid of side effects" receives a QUEST Open Data Award for providing access to the raw data of the findings of this preclinical study. Raw data can be found via an attached DOI and is made accessible below each figure or table. The article was published 2017 in Elife (DOI:10.7554/eLife.27081). Applicant: Prof. Christoph Stein, Klinik für Anaesthesiologie und operative Intensivmedizin, Charité - Universitätsmedizin Berlin.


The publication "A nontoxic pain killer designed by modeling of pathological receptor conformations" receives a QUEST Open Data Award for providing access to the raw data in this preclinical study. Access is indicated in the acknowledgment section. The article was published 2017 in Science (DOI: 10.1126/science.aai8636). Applicant: Giovanna Del Vecchio, PhD, Klinik für Anästhesiologie und operative Intensivmedizin, Charité - Universitätsmedizin Berlin.


The publication "Widespread activation of antisense transcription of the host genome during herpes simplex virus 1 infection" receives a QUEST Open Data Award for the transparent and reproducible provision of the gene database. The data are accessible, findable as well as reusable to other research groups or individuals. The article was published 2017 in Genome Biology (DOI:10.1186/s13059-017-1329-5). Applicant: Dr. Emanuel Wyler, Berlin Institute for Medical Systems Biology, Max-Delbrück-Center for Molecular Medicine in the Helmholtz Association.


The publication "High Zika Virus Seroprevalence in Salvador, Northeastern Brazil Limits the Potential for Further Outbreaks" receives an OPEN DATA award for the publicly accessible and findable provision of the codes for the prediction model as well as the underlying database - the cumulated number of incident cases. With the provided information, it is possible to reproduce the model that lead to the reported results. Furthermore, other researchers investigating patterns in Zika Virus epidemiology can use and further develop the model. The sharing of the raw data and the model contributes to the comparability of regional data and supports the timely implementation of preventive and disease control measures. The article was published 2017 in mBio (DOI:10.1128/mBio.01390-17). Applicant: Prof. Drexler, Institute of Virology, Charité – Universitätsmedizin Berlin, corporate member of Freie Universität Berlin, Humboldt-Universität zu Berlin, and Berlin Institute of Health, Berlin, Germany.


The publication "RNA polymerase II primes Polycomb-repressed developmental genes throughout terminal neuronal differentiation" receives an OPEN DATA award for providing access to the raw data of the study. The publication reports in a data availability section the deposit of the raw data to a repository, the genomic expression omnibus (GEO) from where datasets can be searched and downloaded for reuse. The article was published 2017 in Molecular Systems Biology (DOI: 10.15252/msb.20177754). Applicant: Elena Torlai Triglia, Berlin Institute for Medical Systems Biology at the Max-Delbrück-Center for Molecular Medicine (MDC) in the Helmoltz Association.


The publication "Same‑day genomic and epigenomic diagnosis of brain tumors using real‑time nanopore sequencing" receives an OPEN DATA award for the provision of findable and publicly accessible raw data as well as scripts, which allows third parties to reproduce all of the findings that are reported in this study. The article was published 2018 in Acta Neuropathologica (DOI: 10.1007/s00401-017-1743-5). Applicant: Dr. Philipp Euskirchen, Department of Neurology, Charité-Universitätsmedizin and Berlin Institute of Health (BIH).