Warum sind Ontologien ein wesentlicher Baustein nicht nur für NFDI4Chem, sondern für die gesamte NFDI?
Bei FAIR data geht es um von menschen- UND maschinen-lesbare Daten. Ontologien werden verwendet, um Daten, Informationen und Wissen in einem Bereich semantisch zu beschreiben. Begriffe, Beziehungen und Logik, die in einer Ontologie beschrieben werden, ermöglichen es uns, Daten semantisch zu annotieren und zu verknüpfen, um Wissensgraphen zu erstellen. Es gibt bereits eine ganze Reihe chemischer Ontologien zur Beschreibung von Molekülen, Reaktionen, der Rolle von Molekülen in Reaktionen und Analyseverfahren. Diese semantischen Beschreibungen heben die Daten auf die nächste Ebene und machen sie maschinenlesbar.
Zur Anwendung von Ontologien im Forschungsdatenmanagement haben wir kürzlich eine Übersicht über Ontologien in der Chemie veröffentlicht, die geeignet sind, Konzepte der Forschung und Forschungsdaten in der reinen und angewandten Chemie darzustellen. Die untersuchten Ontologien wurden anhand mehrerer Kriterien bewertet, die sich aus den FAIR-Datenprinzipien und ihrer möglichen Anwendung bei der Digitalisierung von RDM-Workflows ableiten. Um unsere Kriterien kurz zusammenzufassen: Um aufgenommen zu werden, musste eine Ontologie von Fachleuten erstellt, veröffentlicht und in FAIRer Weise gepflegt werden, aktiv und offen gepflegt werden und in etablierten Anwendungen verwendet werden.
Lesen Sie mehr: P. Strömert, J. Hunold, A. Castro, S. Neumann, O. Koepler, Ontologies4Chem: the landscape of ontologies in chemistry, Pure Appl. Chem. 2022, doi: 10.1515/pac-2021-2007.
