VBIO

Grünes Licht für zweite Phase des Datenportals „GFBio“

Das interdisziplinäre Verbundprojekt GFBio („German Federation for Biological Data“) kann sich auch in Zukunft über DFG-Förderung freuen. Nun wurde die zweite Phase des Projektes bis August 2018 bewilligt. Dadurch steht der Weiterentwicklung der nationalen Dateninfrastruktur mit ihren Services und Werkzeugen nichts mehr im Wege. Das Angebot wird mit der Entwicklung des Portals dynamisch weiter wachsen.

 

Die German Federation for Biological Data erarbeitet seit Dezember 2013 Lösungen für datenintensive Forschung im Bereich der biologischen und Umwelt-Wissenschaften. Durch die Integration bewährter Dateninfrastrukturen und Werkzeuge wie PANGAEA (Data Publisher for Earth and Environmental Science), Bexis++ (Biodiversity Exploratory Information System), DWB (DiversityWorkbench) und SILVA (high quality ribosomal RNA databases) können molekulare und ökologische Daten miteinander verknüpft werden. Somit erschließen sich für Biodiversitätsforscher durch GFBio völlig neue Möglichkeiten der Datenintegration und Analyse von relevanten Sammlungs-, Genom- oder Umweltdaten. Ziel ist die Förderung der Kooperation von Forschern durch die Integration und Nachnutzung von Forschungsdaten, sowie die Langzeitarchivierung von Forschungsdaten.

 

Dieser ganzheitliche und international einzigartige Ansatz erfordert eine enge Zusammenarbeit von 19 wichtigen Akteuren im Bereich von Biodiversitäts- und Umweltforschung in Deutschland, einschließlich der Georg-August-Universität, der GWDG und der SUB in Göttingen (http://www.gfbio.org/partner) und wird koordiniert von Dr. Michael Diepenbroek (Universität Bremen, MARUM).

 

 

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Diepenbroek, M., Glöckner, F., Grobe, P., Güntsch, A., Huber, R., König-Ries, B., Kostadinov, I., Nieschulze, J., Seeger, B., Tolksdorf, R., Triebel, D. (2014). Towards an Integrated Biodiversity and Ecological Research Data Management and Archiving Platform: The German Federation for the Curation of Biological Data (GFBio). In: Plödereder, E., Grunske, L., Schneider, E. & Ull, D. (eds): Informatik 2014 – Big Data Komplexität meistern. GI-Edition: Lecture Notes in Informatics (LNI) – Proceedings 232: 1711-1724. Köllen Verlag, Bonn

GFBio www.gfbio.org