Este documento discute estratégias para armazenamento de dados de experimentos em neurociência. Apresenta os tipos de dados gerados em experimentos e as vantagens e desvantagens de métodos tradicionais de armazenamento e compartilhamento de dados. Também discute a importância de agregar valores aos dados, como facilidade de uso, recuperação e compartilhamento, para permitir a reprodutibilidade e meta-análises. Questionários eletrônicos e bancos de dados são apresentados como alternativas para gerenciar dados de forma pad
Minicurso: O que o twitter está pensando? Extraindo informações do twitter ut...Adolfo Guimaraes
O documento apresenta uma palestra sobre extração de informações do Twitter utilizando a biblioteca NLTK. Resume os principais conceitos de mineração de dados e processamento de linguagem natural e demonstra como classificar tweets usando técnicas como classificação Bayesiana no NLTK.
Rede Catarinense de Telemedicina - Aspectos Organizacionais e Estruturais de ...Alexandre Savaris
1) A Rede Catarinense de Telemedicina (RCTM) fornece acesso a diagnósticos médicos de qualidade para pacientes em localidades remotas por meio de exames de baixa e alta complexidade armazenados e disponibilizados online.
2) A RCTM já realizou 2 milhões de exames em 9 modalidades para 750 mil pacientes em 287 municípios catarinenses.
3) Os desafios de armazenamento incluem a grande variedade de dados clínicos e de imagens, desde dados simples até sé
Recuperando Dados (Data Carving) em Mídias e em Redes - Ricardo Kleber (IFRN)...SegInfo
Este documento presenta una introducción al data carving o extracción de datos. Explica que el data carving permite extraer archivos de un conjunto de datos más grande utilizando cabeceras y marcadores de archivo sin depender del sistema de archivos. También describe herramientas como Magicrescue y dcfldd que pueden usarse para realizar data carving en medios de almacenamiento y imágenes de dispositivos. Finalmente, incluye demostraciones del proceso de data carving.
O documento discute o gerenciamento de bancos de dados NoSQL, apresentando conceitos como modelos de dados chave-valor, orientado a documentos e família de colunas. Exemplos de bancos NoSQL como MongoDB, Neo4j e Cassandra são apresentados.
Introdução elementar à modelagem estocástica de cadeias simbólicasNeuroMat
A class on statistical regularities and statistical model selection. Lecturer: Prof. Antonio Galves, NeuroMat principal investigator and professor at the University of São Paulo's Institute of Mathematics and Statistics.
The aim of this presentation is to revise the functional regression models with scalar response (Linear, Nonlinear and Semilinear) and the extension to the more general case where the response belongs to the exponential family (binomial, poisson, gamma, ...). This extension allows to develop new functional classification methods based on this regression models. Some examples along with code implementation in R are provided during the talk. Lecturer: Manuel Febrero Bande, Univ. de Santiago de Compostela, Spain.
Introdução ao Armazenamento de Dados de Experimentos em Neurociência - Parte 02NeuroMat
Apresentação sobre estratégias para o armazenamento de dados experimentais em neurociência, questionários digitais para a coleta e armazenamento de dados experimentais e meta-dados e ferramentas para o gerenciamento de arquivos.
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1) A Rede Catarinense de Telemedicina (RCTM) fornece acesso a diagnósticos médicos de qualidade para pacientes em localidades remotas por meio de exames de baixa e alta complexidade armazenados e disponibilizados online.
2) A RCTM já realizou 2 milhões de exames em 9 modalidades para 750 mil pacientes em 287 municípios catarinenses.
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The aim of this presentation is to revise the functional regression models with scalar response (Linear, Nonlinear and Semilinear) and the extension to the more general case where the response belongs to the exponential family (binomial, poisson, gamma, ...). This extension allows to develop new functional classification methods based on this regression models. Some examples along with code implementation in R are provided during the talk. Lecturer: Manuel Febrero Bande, Univ. de Santiago de Compostela, Spain.
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Introdução ao Armazenamento de Dados de Experimentos em Neurociência - Parte 03NeuroMat
O documento discute ferramentas para gerenciamento de questionários eletrônicos e arquivos digitais, incluindo sistemas gratuitos como o LimeSurvey e PyDio. Também fornece critérios para escolher um sistema de questionários e descreve sistemas de gerenciamento de workflows científicos.
Para que um resultado de uma pesquisa científica possa ser considerado como válido, é necessário que este resultado possa ser replicado por diversos cientistas. A replicação é um dos pilares fundamentais da ciência. Basicamente é necessário que diversos cientistas coletem e analisem dados de forma independente, e cheguem no mesmo resultado.
A replicação na ciência têm sido praticada há muitos anos. No entanto, hojem em dia esta prática tem se tornado cada vez mais desafiadora, uma vez que os estudos estão se tornando cada vez maiores e mais caros, e a disponibilidade de recursos financeiros para pesquisas cada vez mais escassa.
- O documento apresenta os conceitos básicos de banco de dados e sistemas de gerenciamento de banco de dados, incluindo suas funções e componentes.
- São descritas as vantagens de usar bancos de dados em sistemas de uma organização complexa, como uma universidade, evitando problemas como redundância e dificuldade de manutenção.
- São explicadas as principais funções de um SGBD, como métodos de acesso, integridade, segurança, concorrência e independência.
O documento discute a curadoria de dados de pesquisa, abordando tópicos como a produção, gestão e plano de gestão de dados. Apresenta o ciclo de vida dos dados segundo o modelo DCC e destaca a importância de planejar a identificação, descrição, armazenamento, preservação, compartilhamento e avaliação dos dados de acordo com princípios como FAIR, visando torná-los acessíveis e reutilizáveis.
O documento discute como consumir e minerar dados abertos usando software livre. Ele aborda: 1) o que são dados abertos e seus tipos; 2) a plataforma Pentaho para mineração de dados; e 3) uma demonstração prática usando a ferramenta WEKA para classificação de dados.
Gestão de Dados de Pesquisa e o Papel dos BibliotecáriosSIBiUSP
Slides da Apresentação realizada no Seminário de Gestão de Dados de Pesquisa e Boas Práticas para o Desenvolvimento da Ciência, 9 de março de 2018, São Paulo - SP, Universidade de São Paulo (USP), evento em Comemoração ao Dia do Bibliotecário. A Apresentação da Profa. Dra. Luana Sales - Instituto de Energia Nuclear - PPGCI-IBICT-UFRJ, destaca a importância da gestão dos dados de pesquisa e as atividades desempenhadas pelos bibliotecários no apoio aos pesquisadores.
Apresentação sobre orientações de uso do repositório Dataverse da Rede Cariniana. IV Reunião Técnica da Rede de Brasileira de Repositórios Dataverse, Ibict, Braília, DF. 25 de agosto de 2017
Desafios da preservação de dados de pesquisa no BrasilCariniana Rede
O documento discute dados de pesquisa, gestão de dados, repositórios de dados e preservação digital no Brasil. Ele explica que dados de pesquisa incluem qualquer informação digital produzida por pesquisas e a importância da gestão e armazenamento desses dados em repositórios. Também descreve os esforços da Rede Cariniana para promover a preservação e o compartilhamento de dados de pesquisa entre instituições brasileiras.
Construção de Classificadores utilizando Pentaho Data Mining (WEKA) - FTSL 2014 Marcos Vinicius Fidelis
Este documento fornece uma introdução ao processo de construção de classificadores para mineração de dados. Discute conceitos como classificação, regressão, agrupamento e detecção de desvios. Apresenta ferramentas como Weka e Pentaho para desenvolvimento de modelos preditivos e avaliação de algoritmos de aprendizado de máquina.
O documento apresenta uma introdução sobre modelagem de dados e sistemas gerenciadores de bancos de dados (SGBD), destacando: 1) A importância dos SGBD para armazenar dados de forma correta e segura e apoiar a tomada de decisões; 2) A disciplina abordará conceitos como banco de dados relacional, integridade e modelagem de dados; 3) O estudante deve continuar estudando para aproveitar ao máximo a disciplina.
O esboço da solução parece razoável. Algumas sugestões:
- Especificar quais dados serão preparados (lista de mutações, sequências de mamíferos)
- No ciclo interno, verificar se a mutação existe na sequência do mamífero, não só se existe sequência
- Registar/armazenar os resultados da comparação para cada par mutação-mamífero
- No final, gerar/escrever a folha de cálculo com os resultados como especificado no problema
- Poderia incluir também validações dos dados de entrada e saida
-
Este documento discute a importância da gestão de dados científicos para periódicos, abordando tópicos como o papel do editor, infraestrutura de armazenamento, ciclo de vida dos dados e planos de gestão. Também reflete sobre competências necessárias e a necessidade de políticas claras sobre compartilhamento e arquivamento de dados.
Palestra big data_e_mineracao_dedados_5agosto13-versaoslidesharepccdias
- O documento discute Big Data e Mineração de Dados, abordando o que é Big Data, sua infraestrutura e aplicações, e a pós-graduação em Banco de Dados e Mineração de Dados oferecida pela UniSEB.
Situação e tendências da gestão de dados de investigaçãoPedro Príncipe
1) O documento discute a importância da gestão de dados de investigação e os princípios da ciência aberta. 2) Requisitos de financiadores como a União Europeia exigem que os dados de investigação sejam geridos e compartilhados de forma responsável. 3) Os princípios FAIR fornecem uma estrutura para tornar os dados de investigação facilmente encontrados, acessíveis, interoperáveis e reutilizáveis.
The aim of this research is to study aspects involved in enhanced publication context, especially for cases of thesis and dissertations and several documents that became part of the new range of elements of these results, providing subsidies for the development of a conceptual basis to support proposals to structures of gathering, storage and retrieval of this new set of documents that compose thesis and dissertations, from concepts already established in Information Science. The methodology used was the methodological triangulation, exploratory and descriptive, consisting of: identification of theoretical framework through literature about enhanced publication in Portuguese, through studies available in Google Scholar and Scielo databases, and Google Search; requirements analysis, with the use of phases and objectives of the Data Life Cycle for Information Science (CVD), and; case study, from the sets of documents from a thesis on process of Doctorate and Master Degree Program in Information Science - PPGCI from UNESP - Univ Estadual Paulista. The results of this study are presented in the form of requirements analysis, with use of graphs for the development of relations between documents of the enhanced publication; and requirements in phases of gathering, storage and retrieval for the implementation of features. It was concluded that with explicitation of the requirements analysis of collection, storage and retrieval stages, begin to emerge more concerns in the way which enhanced publications will be presented at the time of implementation of features, such as requirements to clarify aspects of privacy, and a more detailed explanation and action on this issue, and elements necessary for instantiating enhanced publications.
Mais em/More at: http://elleth.org
Sistemas gerenciadores de workflows científicos são importantes para o desenvolvimento da ciência. Apesar disso, existem poucos escalonadores de workflows em nuvens computacionais nesses sistemas que explorem melhor os recursos disponíveis. Cooperação entre comunidades científicas por meio de software livre permite maior reprodutibilidade e validação de experimentos.
Estratégia Institucional para a gestão de dados de investigação na UMINHO: o ...Pedro Príncipe
O documento descreve os planos da Universidade do Minho para desenvolver uma estratégia institucional para a gestão de dados de pesquisa. Os Serviços de Documentação Universitária de Minho (SDUM) irão implementar serviços de suporte, como um sistema de repositório de dados abertos usando o software Dataverse, e realizar diagnósticos e auditorias de dados em comunidades piloto.
Preservação e curadoria de dados cientificosLiber UFPE
O documento discute a preservação e curadoria de dados científicos, incluindo políticas e responsabilidades para gestão de dados, repositórios de dados, e capacitação de curadores. Aborda princípios como FAIR para dados abertos e reutilizáveis, e a importância de planos de gestão de dados e metadados para preservação a longo prazo.
Preservação e Curadoria de Dados CientíficosCariniana Rede
O documento discute a preservação e curadoria de dados científicos, incluindo políticas e responsabilidades para gestão de dados, repositórios de dados, e capacitação de curadores. Aborda princípios como FAIR para dados abertos e reutilizáveis, bem como serviços de repositórios para armazenamento, publicação e preservação de longo prazo de dados científicos.
Gestão de dados de investigação da recolha até ao depósito: Uma abordagem baseada em ontologias e dados ligados - Cristina Ribeiro, João Lopes, João Silva, João Castro, Ricardo Amorim
The mathematician M. Gromov stands among geometers as one of the most original and productive researcher, with unique contributions to the field of geometric group theory. In the recent years, he turned his attention towards the applications of mathematics to neuroscience. His ideas have been collected in a series of articles that form a kind of mathematical diary. In this introductory talk, we will provide some pointers to these texts and work out one example of application of geometric group theory to the large scale structure of neural pathways.
Perspectives on Applications of a Stochastic Spiking Neuron Model to Neural N...NeuroMat
This document summarizes research on applying a stochastic spiking neuron model to neural network modeling. It describes the stochastic model, which represents spike generation as a stochastic process, and analyzes network properties like the potential distribution and activity. Mean-field analysis is applied to a fully connected network. The model exhibits phase transitions and critical behavior like neuronal avalanches. Simulations with realistic connectivity including excitatory and inhibitory neurons are also discussed. The stochastic model provides exact analytical results and efficient simulations compared to deterministic models.
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O esboço da solução parece razoável. Algumas sugestões:
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1) O documento discute a importância da gestão de dados de investigação e os princípios da ciência aberta. 2) Requisitos de financiadores como a União Europeia exigem que os dados de investigação sejam geridos e compartilhados de forma responsável. 3) Os princípios FAIR fornecem uma estrutura para tornar os dados de investigação facilmente encontrados, acessíveis, interoperáveis e reutilizáveis.
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Estratégia Institucional para a gestão de dados de investigação na UMINHO: o ...Pedro Príncipe
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The document discusses using hidden context tree modeling (HCTM) to analyze EEG data recorded during exposure to auditory stimuli sequences generated by random sources. Context tree models define stochastic chains with memory of variable length generated by probabilistic context trees. The goal is to retrieve the structure of the random source (context tree) from the EEG data, to provide evidence that the brain acts as a statistician by learning the statistical structure or model of stimuli sequences. HCTM defines a joint stochastic process over stimuli sequences and EEG responses that is compatible with a given context tree model.
Goodness–of–fit tests for regression models: the functional data caseNeuroMat
In this talk the topic of the goodness–of–fit for regression models with functional covariates is considered. Although several papers have been published in the last two decades for the checking of regression models, the case where the covariates are functional is quite recent and has became of interest in the last years. We will review the very recent advances in this area and we will propose a new goodness–of–fit test for the null hypothesis of a functional linear model with scalar response. Our test is based on a generalization to the functional framework of a previous one, designed for the goodness–of–fit of regression models with multivariate covariates using random projections. The test statistic is easy to compute using geometrical and matrix arguments, and simple to calibrate in its distribution by a wild bootstrap on the residuals. Some theoretical aspects are derived and the finite sample properties of the test are illustrated by a simulation study. Finally, the test is applied to real data for checking the assumption of the functional linear model and a graphical tool is introduced. Lecturer: Wenceslao González-Manteiga, Univ. de Santiago de Compostela, Spain.
MEPHunter: Making things easier for signal visualization and analysisNeuroMat
MEPHunter is a software developed to aid in the visualization and analysis of biomedical signals. It provides a graphical user interface and independent modules to easily view, preprocess, and extract information from experimental data. MEPHunter has been used for transcranial magnetic stimulation and electromyography studies to analyze motor evoked potentials, map muscle activation patterns, and perform quality control of stimulation pulses. Ongoing work is applying MEPHunter and developing new techniques for spatial localization of brain stimulation sites in animals and magnetic field mapping of transcranial magnetic stimulation coils.
Neuroscience Experiments System - NES - Versão 0.1NeuroMat
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Spike sorting: What is it? Why do we need it? Where does it come from? How is...NeuroMat
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This document provides an overview of spike sorting, including what it is, why it is needed, the history of the field, and how it is done. Spike sorting involves using features like spike amplitude, timing, and shape across multiple recording channels to classify which neuron each recorded action potential came from. It originated from neurophysiologists sorting spikes by eye but now uses automated algorithms. Common approaches include template matching, dimensionality reduction, clustering algorithms like k-means, and Gaussian mixture models.
Desafios matemáticos e computacionais da neurociênciaNeuroMat
O documento discute os desafios matemáticos e computacionais da neurociência. Apresenta exemplos como o transtorno do déficit de atenção e a necessidade de modelos que considerem as diferenças individuais no processamento cerebral. Também destaca a importância de compartilhar e padronizar dados científicos para permitir novas descobertas. O projeto NeuroMat busca criar um banco de dados aberto e ferramentas para armazenar e analisar experimentos neurológicos.
Data Provenance and Scientific Workflow ManagementNeuroMat
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Sistema de Bibliotecas UCS - Chronica do emperador Clarimundo, donde os reis ...Biblioteca UCS
A biblioteca abriga, em seu acervo de coleções especiais o terceiro volume da obra editada em Lisboa, em 1843. Sua exibe
detalhes dourados e vermelhos. A obra narra um romance de cavalaria, relatando a
vida e façanhas do cavaleiro Clarimundo,
que se torna Rei da Hungria e Imperador
de Constantinopla.
Folheto | Centro de Informação Europeia Jacques Delors (junho/2024)Centro Jacques Delors
Estrutura de apresentação:
- Apresentação do Centro de Informação Europeia Jacques Delors (CIEJD);
- Documentação;
- Informação;
- Atividade editorial;
- Atividades pedagógicas, formativas e conteúdos;
- O CIEJD Digital;
- Contactos.
Para mais informações, consulte o portal Eurocid:
- https://eurocid.mne.gov.pt/quem-somos
Autor: Centro de Informação Europeia Jacques Delors
Fonte: https://infoeuropa.mne.gov.pt/Nyron/Library/Catalog/winlibimg.aspx?doc=48197&img=9267
Versão em inglês [EN] também disponível em:
https://infoeuropa.mne.gov.pt/Nyron/Library/Catalog/winlibimg.aspx?doc=48197&img=9266
Data de conceção: setembro/2019.
Data de atualização: maio-junho 2024.
Atividades de Inglês e Espanhol para Imprimir - AlfabetinhoMateusTavares54
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Egito antigo resumo - aula de história.pdfsthefanydesr
O Egito Antigo foi formado a partir da mistura de diversos povos, a população era dividida em vários clãs, que se organizavam em comunidades chamadas nomos. Estes funcionavam como se fossem pequenos Estados independentes.
Por volta de 3500 a.C., os nomos se uniram formando dois reinos: o Baixo Egito, ao Norte e o Alto Egito, ao Sul. Posteriormente, em 3200 a.C., os dois reinos foram unificados por Menés, rei do alto Egito, que tornou-se o primeiro faraó, criando a primeira dinastia que deu origem ao Estado egípcio.
Começava um longo período de esplendor da civilização egípcia, também conhecida como a era dos grandes faraós.
Introdução ao Armazenamento de Dados de Experimentos em Neurociência - Parte 01
1. Introdução ao Armazenamento de Dados
de Experimentos em Neurociência
Amanda S. Nascimento
DCC/UFOP
Kelly R. Braghetto
DCC- IME/USP
11 de setembro de 2014
XXXVIII Reunião Anual da SBNeC
Parte 1: Estratégias para o armazenamento de dados de
experimentos em Neurociência – uma visão geral
Parte 1: Estratégias para o armazenamento de dados de
experimentos em Neurociência – uma visão geral
2. Quem Somos
● Amanda S. Nascimento
– Área de Pesquisa: Engenharia de Software
– E-mail: anascimento@iceb.ufop.br
3. Quem Somos
● Kelly R. Braghetto
– Área de Pesquisa: Modelagem de Dados e Processos
– E-mail: kellyrb@ime.usp.br
4. Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão científica
(CePID) em Neuromatemática (NeuroMat)
5. Principal Objetivo
“Criação de um centro de matemática, integrando modelagem
matemática com pesquisa básica e aplicada na fronteira da
neurociência. A proposta responde à crescente importância da
matemática na neurociência teórica.”
http://neuromat.numec.prp.usp.br/
7. Sobre o Curso
● Material disponível em:
http://www.ime.usp.br/~kellyrb/sbnec2014/
8. Dados em Neurociência
● Em Neurociência, um mecanismo importante que os
cientistas têm para estudar o funcionamento do cérebro
humano são experimentos.
● Experimentos geralmente envolvem
– a coleta,
– o armazenamento e
– a análise de dados.
9. Tipos de Dados
Dados “brutos” – coletados em experimentos (e.g.,
eletrofisiológicos, neuroimagens, comportamentais,
moleculares, histopatológicos, etc.)
→ Metadados: informações sobre o protocolo
experimental, equipamento de aquisição, configurações do
equipamento, etc
Dados derivados – gerados por meio de processamentos
(e.g., filtros, transformações, análises, etc.).
→ Metadados: Algoritmos aplicados e em qual sequência,
parâmetros utilizados na execução de algoritmos e/ou
métodos de análise.
10. Sobre os Dados Brutos
● Coleta “laboriosa”
● Pequeno volume (escassez de sujeitos)
● Alto custo
– Tempo
– Infraestrutura
● Pouco valorizados (usualmente não resultam em publicação)
→→ Contradição: essenciais!Contradição: essenciais!
11. “... because good research
needs good data … ”*
● Quais valores é possível agregar aos dadosdados?
– Facilidade de uso (o que é o dado, o que ele significa?)
– Facilidade de recuperação (como eu encontro a
informação que preciso?)
– Garantia de “vida-longa”* (o dado ainda é válido?)
– Registro de proveniência (qual é a origem do dados?)
– Facilidade de compartilhamento
* Digital Curation Centre (DCC) – http://www.dcc.ac.uk/
12. “... because good research
needs good data … ”*
● Quais valores é possível agregar aos experimentosexperimentos?
– Reprodutibilidade
– Possibilidade de meta-análises
* Digital Curation Centre (DCC) – http://www.dcc.ac.uk/
13. Proveniência de Dados
● Assunto que vem sendo bastante discutido nos últimos
anos
● Objetivo – responder questões frequentes dos
cientistas:
– Quando
– Onde
– Como
– Por quem
– Por quê
… um dado foi gerado
14. Exemplos de Dados de Proveniência
● Experimento envolvendo coleta de sinais de EEG:
– Sistema de aquisição (modelo do equipamento,
fabricante, software, …)
– Configurações do equipamento (taxa de aquisição do
sinal, filtro amplificador, …)
– Sistema de posicionamento dos eletrodos (sistema
internacional 10-20, …)
15. Exemplos de Dados de Proveniência
● Experimento envolvendo coleta de sinais de EEG:
– Tamanho da toca de eletrodos (P, M, G)
– Informações sobre o protocolo do experimento
– Informações sobre quem conduziu o experimento
(afiliação, grupo de pesquisa, …)
– Informações sobre os sujeitos do experimentos (sexo,
idade, condição clínica, ...)
16. Reprodutibilidade
● Outro assunto que vem sendo bastante discutido nos últimos
anos
● É importante para garantir ciência de melhor qualidade
– Coíbe publicação de resultados falsos
– Algumas revistas científicas já condicionam a submissão
ou a publicação de um artigo à disponibilização de seus
dados experimentais
17. Como Agregar Tais Valores aos Dados?
Organizando o armazenamento ( = criando bancos de dados):
● Identificar e caracterizar os dados relevantes do experimento
● Buscar padrões que se apliquem a esses dados
● Definir a estrutura
– Quais são as entidades e atributos?
– Quais são os tipos, formatos e restrições dos dados?
● Definir políticas de segurança
– Controle de acesso
– Réplicas (backup)
18. Como os Dados são “Tradicionalmente”
Armazenados e Compartilhados
ArmazenamentoArmazenamento
● Anotações em papel
● Planilhas eletrônicas
● Arquivos texto
CompartilhamentoCompartilhamento
● Troca de e-mails
● Dropbox
● Google Drive
● Unidades de armazenamento externo (pen-drive, HD)
19. Vantagens e Desvantagens
ArmazenamentoArmazenamento
● Anotações em papel
+ Simplicidade (não requer conhecimentos específicos)
– Dificuldade para análise, recuperação, controle de acesso e backup
● Planilhas eletrônicas
+ Facilidade de análise e de backup
– Dificuldade para recuperação e controle de acesso
● Arquivos texto
+ Backup
– Dificuldade para análise, recuperação e controle de acesso
20. Vantagens e Desvantagens
CompartilhamentoCompartilhamento
● Troca de e-mails
+ Familiaridade no uso
– Falta de privacidade (no caso de e-mails não institucionais),
restrição de espaço e de tamanho de arquivo
● Dropbox, Google Drive
+ Facilidade no compartilhamento
– Falta de privacidade
● Unidade de armazenamento externo (pen-drive, HD)
+ Grande espaço, sem “sobrecusto” de envio de dados pela internet
– Dificuldade de compartilhamento
21. Behavioral Experiment Software
● São usados na execução de experimentos para:
– Controlar a exibição dos estímulos visuais e sonoros aos
sujeitos
– Apresentar as tarefas aos sujeitos
– Capturar respostas às tarefas (e.g., clique de mouse, teclas
pressionadas, etc.)
– Fazer a interface com outros dispositivos de coleta de
dados brutos (ex.: sinais de EEG)
22. Behavioral Experiment Software
Por que não são suficientes para “guardar”Por que não são suficientes para “guardar”
dados?dados?
– Só registram as informações necessárias para controlar a
exibição dos estímulos e para a captura das respostas.
– Registram as informações em formatos proprietários,
dificultando o reuso dos dados.
23. Behavioral Experiment Software
Por que não são suficientes para “guardar”Por que não são suficientes para “guardar”
dados?dados?
● Não registram informações sobre o protocolo experimental
completo:
– Contextualização do experimento
– Caracterização dos grupos de sujeitos
– Configuração dos equipamentos usados
25. Carência de Padrões de Dados em Neurociência
● A Neurociência não tem padrões para representação e
armazenamento de dados de experimentos
– Representação: quais “campos” são necessários para
acomodar os dados?
– Armazenamento: quais formatos de arquivos podem
guardar os dados de forma mais eficiente?
Exemplo a ser seguido: Bioinformática
– FASTA: padrão para dados de sequências de genoma.
26. Alternativas para Gerenciar
Dados (Digitais) de Experimentos
● Sistema (software) + banco de dados específico
– Geralmente é desenvolvido para um único domínio
– Acomoda tanto os dados brutos quanto os metadados
●
Sistemas de gerenciamento de questionários eletrônicos
– Solução de “propósito geral”
– Acomoda bem metadados e alguns tipos de dados brutos
● Sistemas “locais” de compartilhamento de arquivos
– Solução de “propósito geral”
– Melhor para dados brutos de “grande porte”
27. Sobre Bancos de Dados na Neurociência
● A wikipédia tem uma lista dos mais conhecidos:
http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_neuroscience_databases
A maioria agrupa dados coletados no escopo de um projeto específico.
28. Exemplos de BDs Abertos
http://www.oasis-brains.org/app/template/Index.vm
31. Sobre Bancos de Dados na Neurociência
● Alguns são “federações” de data sets
– Os data sets são provenientes de diferentes projetos.
– Os data sets podem possuir (e geralmente possuem!)
estruturas de armazenamento diferentes.
– Os data sets podem ter (e geralmente têm!) diferentes
níveis de qualidade dos dados.
32. Problemas de Muitos BDs Abertos
● Ausência de documentação / documentação incompleta
● Dados de má qualidade
– Inconsistentes
– Sem informações de proveniência
● Dados não estruturados
● Dados desatualizados
Um banco de dados científico deve ser projetado de
modo a servir como um instrumento para a geração de
novos conhecimentos, e não apenas para exercer a
função de um mero repositório de dados.
34. Questionários Eletrônicos
● São um meio fácil para se “alimentar” bancos de
dados
● Padronizam as informações coletadas sobre os
experimentos
● Garantem qualidade dos dados coletados
– Campos obrigatórios
– Domínio dos dados (tipo, formato e conjunto de valores
válidos)
35. Questionários Eletrônicos
Outros benefícios:
● Software de apoio “poderoso”
– Geração automática de estatísticas
– Eficiência e segurança no armazenamento de dados
● Diferentes perfis de acesso aos dados
– Facilidade para consultar/filtrar dados
36. Neste Curso Veremos ...
● Como usar questionários eletrônicos para gerenciar
dados de experimentos;
● Quais critérios usar na escolha de um Sistema de
Gerenciamento de Questionários Eletrônicos que seja
apropriado aos propósitos de um contexto de uso
específico;
● Como usar sistemas de compartilhamento de
arquivos.
37. Experiência no NeuroMat / INDC - UFRJ
Trabalho de desenvolvimento de um banco de dados para
armazenar de forma padronizada e segura o conjunto de
dados coletados no
Laboratório de Neurociência e Reabilitação (LabNeR)
do Instituto de Neurologia Deolindo Couto (INDC) da
UFRJ, facilitando o compartilhamento e reuso desses
dados.
38. Introdução ao Armazenamento de Dados
de Experimentos em Neurociência
Dúvidas?Dúvidas?
Parte 1: Estratégias para o armazenamento de dados de
experimentos em Neurociência – uma visão geral