complex data modeling for simpler data access
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Complex Data Modeling for Simpler Data Access TDWG 2014, - PowerPoint PPT Presentation

Complex Data Modeling for Simpler Data Access TDWG 2014, Jnkping, Sweden Ramona Walls Robert Guralnick A Canonical Example of OpportunisHc CollecHng


  1. Complex ¡Data ¡Modeling ¡for ¡ Simpler ¡Data ¡Access ¡ TDWG ¡2014, ¡Jönköping, ¡Sweden ¡ Ramona ¡Walls ¡ Robert ¡Guralnick ¡ ¡

  2. A ¡Canonical ¡Example ¡of ¡“OpportunisHc ¡CollecHng” ¡typical ¡in ¡biocollecHons ¡

  3. plot transect (within plot) sub-plot individual individual (within plot) (within sub-plot)

  4. transect * * * * * * *sample collection point depth water sample at depth X aliquot metagenome

  5. Bag ¡of ¡ terms ¡ DwC ¡

  6. hMp://vegbank.org/vegbank/general/faq.html#datamodel ¡ ¡

  7. ? ? hMp://vegbank.org/vegbank/general/faq.html#datamodel ¡ ¡

  8. OBO-­‑E: ¡ Madin ¡et ¡al. ¡2007 ¡Ecol. ¡InformaHcs ¡doi: ¡10.1016/j.ecoinf.2007.05.004 ¡ O&M: ¡

  9. Most ¡biology ¡requires ¡work ¡at ¡the ¡ intersecHon ¡of ¡disciplines ¡ MUSEUM ¡ ¡ COLLECTIONS ¡ GENOMICS ¡ ECOLOGY ¡

  10. Material ¡enHHes, ¡informaHon ¡enHHes, ¡and ¡ processes ¡in ¡the ¡Basic ¡Formal ¡Ontology ¡

  11. observaHons ¡versus ¡specimens ¡

  12. Specimen ¡data ¡from ¡a ¡Darwin ¡Core ¡ Archive: ¡VertNet ¡

  13. material ¡ ¡ specimen ¡ sampling ¡ ¡ sampling ¡ ¡ collecHon ¡ ¡ process ¡ process ¡ process ¡ sampling ¡process ¡logical ¡ material ¡sampling ¡process ¡ specimen ¡collecBon ¡process ¡ definiBon: ¡ logical ¡definiBon: ¡ logical ¡definiBon: ¡ assay ¡and ¡(achieves_planned_ ¡ 'planned ¡process' ¡and ¡ 'planned ¡process' ¡and ¡ objecHve ¡some ¡‘biological ¡ (achieves_planned_objecHve ¡ (achieves_planned_objecHve ¡ feature ¡idenHficaHon ¡ some ¡’material ¡sampling ¡ some ¡'specimen ¡collecHon ¡ objecHve’) ¡ objecHve') ¡ ¡ objecHve') ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ has_specified_input ¡some ¡ has_specified_input ¡some ¡ has_specified_input ¡some ¡ ‘sampling ¡feature’ ¡ ‘material ¡sampling ¡feature’ ¡ ‘material ¡enHty’ ¡ has_specified_output ¡some ¡ has_specified_output ¡some ¡ has_specified_output ¡some ¡ ‘sample ¡data ¡item’ ¡ ‘material ¡sample’ ¡ ‘specimen’ ¡

  14. ROB ¡ BCO ¡Taxonomic ¡Inventory ¡Process ¡Class ¡and ¡Sub-­‑classes ¡of ¡different ¡kinds ¡of ¡processes ¡

  15. Conclusions ¡ • BCO ¡splits ¡the ¡middle ¡ground ¡between ¡the ¡ high ¡level ¡OBO-­‑E ¡world ¡view ¡and ¡the ¡flat ¡way ¡ of ¡represenHng ¡a ¡process ¡that ¡has ¡a ¡single ¡ output ¡to ¡allow ¡us ¡to ¡represent ¡all ¡kinds ¡of ¡ different ¡content. ¡ • BCO ¡can ¡serve ¡as ¡a ¡sandbox ¡to ¡test ¡out ¡new ¡ models ¡and ¡terms ¡for ¡describing ¡sampling ¡ processes ¡and ¡data, ¡to ¡inform ¡standards ¡like ¡ DwC. ¡

  16. Acknowledgments ¡ • Dozens ¡of ¡parHcipants ¡at ¡BCO ¡workshops ¡and ¡ hackathons ¡over ¡the ¡past ¡two ¡years ¡ • NSF-­‑EAGER: ¡An ¡Interoperable ¡InformaHon ¡ Infrastructure ¡for ¡Biodiversity ¡Research ¡(I3BR) ¡ • NSF: ¡Research ¡CoordinaHon ¡Network ¡for ¡GSC ¡ (RCN4GSC) ¡ • VertNet ¡and ¡University ¡of ¡Kansas ¡Biodiversity ¡ InsHtute ¡

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