Elektronische Laborbücher (ELN)

Einführung

Laborbücher sind das Logbuch der Forschenden, da dort die Planung, Durchführung und Auswertung von wissenschaftlichen Experimenten und der dabei generierten Forschungsdaten dokumentiert wird.

Zunehmend wird das Laborbuch als Electronic Lab Notebook (ELN) in digitaler Form geführt und ist dabei idealerweise in den Prozess des Forschungsdatenmanagements eingebunden: es kommuniziert mit anderen Tools im Lebenszyklus von Forschungsdaten (z. B. Analysesoftware) und ist unter anderem an ein System zur Speicherung von Daten angebunden.

Vorteile der Nutzung eines ELN

  • Effizientes Arbeiten durch Standardisierung, Suchfunktionen und Filtermöglichkeiten
  • Nachvollziehbarkeit und Belegbarkeit von Forschungsergebnissen
  • kollaboratives Arbeiten möglich mit individuellen Zugriffsrechten
  • Vernetzte digitale Forschungsumgebung
  • Nachnutzbarkeit der Daten, z.B. im Rahmen einer KI gesteuerten Auswertung
  • Vorbereitung der Publikation und Langzeitarchivierung von Forschungsdaten

ELN Test, Auswahl und Support

Das CDI betreibt für die Forschenden verschiedene ELN-Instanzen auf Basis von Open Source Software (derzeit NOMAD Oasis, eLab FTW und openBIS). Um den Einstieg zu erleichtern, bietet das CDI Beratung und Unterstützung für die Planung und die Einarbeitung. Zudem besteht die Möglichkeit, die ELNs unverbindlich zu testen und so das individuell geeignete Produkt zu finden. Im Produktivbetrieb übernimmt das CDI in Kooperation mit dem RRZE die Administration der ELNs (Installation, Backups, Updates, …).
Wir freuen uns über Ihre Anfrage an forschungsdaten@fau.de oder direkt beim ELN Fachpersonal der CDI.

Aspekte der Entscheidungsfindung

  • Funktionalität: Welche Funktionen eines ELN werden benötigt (beispielsweise integrierter Terminkalender, die Möglichkeit Einträge mit einem Zeitstempel zu versehen, integriertes Laboratory Inventory Management System (LIMS), automatisierte Befüllung von Schnittstellen usw.)
  • Kosten: Wieviel kostet ein ELN initial und was sind die laufenden Kosten?
  • Langfristigkeit: Insbesondere bei kommerzieller Software ist zu bedenken, dass der Anbieter sein Preismodell ändern kann und man u.U. nach einigen Jahren mit deutlich steigenden Kosten konfrontiert ist. Zudem besteht die Möglichkeit der Geschäftsaufgabe oder der Insolvenz des Anbieters.
  • Speicher: Wieviel Speicherplatz steht zur Verfügung und lässt sich der Speicherplatz bei Bedarf erweitern
  • extern gehostet vs. Vor-Ort: Vor-Ort bedeutet mehr Aufwand (Installation, Wartung, Updates, …), aber auch bessere Kontrolle darüber, wer auf die Daten zugreifen kann. Zudem lässt sich bei Vor-Ort gehosteten Lösungen i.A. der Speicherplatz bei Bedarf entsprechend erweitern, bei extern gehosteten Lösungen muss mit dem jeweiligen Anbieter verhandelt werden. Zusätzlich besteht bei extern gehosteten Lösungen die Gefahr, dass der Anbieter pleite geht und damit der Zugriff auf die Daten nicht mehr möglich ist.
  • Open Source: Bei Open Source Lösungen besteht die Garantie, dass die Software für immer zu den genannten Bedingungen (zum Zeitpunkt des Herunterladens) genutzt werden kann, dh. auch wenn die Weiterentwicklung der Software durch die ursprünglichen Entwickler eingestellt wird, kann die Software weiterverwendet werden. Zudem ist bei Open Source Software der Quellcode öffentlich zugänglich, die Software kann also ggf. an die eigenen Bedürfnisse angepasst bzw. erweitert werden
  • Komplexität / Lernaufwand: Wie leicht ist es für Nutzer/-innen den Umgang mit dem ELN zu lernen? Akzeptieren Forschende den Umstieg auf das ELN?
  • Support: Wie gut ist die Unterstützung bei aufkommenden Fragen/Problemen? Gibt es Hilfe bei der Einrichtung des Systems? Gibt es Tutorials um den Umgang mit dem System zu lernen?
  • Konfigurierbarkeit: Wie gut kann ich das ELN auf meine individuellen Bedürfnisse anpassen? Was kann konfiguriert werden? Unterstützt das System bei Bedarf auch komplexe Metadaten-Modelle?
  • Auswertbarkeit: Wie strukturiert werden Daten abgelegt? Erlaubt die Ablagestruktur der Daten eine automatische Auswertung?
  • Kompatibilität: Kompatibilität mit externen Kooperationspartnern/Universitäten und deren ELNs (können beispielsweise Elemente exportiert und in anderen ELNs wieder importiert werden, weil in einer Kooperation nicht nur Proben, sondern auch deren “Geschichte” ausgetauscht werden sollen)
  • Exit-Strategie: Wie kann ich die Daten (inkl. aller Verknüpfungen usw.) beim Wechsel von einem ELN-System auf ein anderes exportieren und in das neue System importieren? Ein Export beispielsweise als pdf-Datei ist wahrscheinlich in den meisten Fällen nicht ausreichend.

Eine Liste verfügbarer ELNs ist hier zu finden.

Derzeit von der CDI unterstützte ELN-Software

NOMAD OASIS

  • “structure-first” ELN
  • Dateien basiert, echte Ordnerstruktur bleibt erhalten
  • noch relativ neu, basiert auf dem NOMAD Repository
  • integrierte Werkzeuge, wie z.B. JupyterHub
  • (optional) Datenveröffentlichung über zentrales NOMAD
  • RFC3161 time stamping
  • Datenexport möglich
  • weitere Informationen

eLabFTW

  • “free-text first” ELN
  • Templates mit Tabellen, Feldern, Schritten, etc.
  • Definition zusätzlicher Strukturen via JSON möglich
  • manuelle und automatische “ToDo-List” sidebar
  • integrierter Kalender um Geräte zu buchen
  • RFC3161 and blockchain (Bloxberg.org) timestamping
  • Möglichkeit, Einträge zu signieren
  • Datenexport möglich
  • weitere Informationen

openBIS

openBIS ist ein von der ETH Zürich entwickeltes quelloffenes Datenverwaltungswerkzeug, das den gesamten Datenlebenszyklus von der Projektaufnahme über die Datenproduktion und -analyse bis hin zur Bereitstellung der wissenschaftlichen Daten für die Öffentlichkeit samt Langzeitarchivierung unterstützt.

  • integriertes Inventarmanagement, plate well tracking
  • JupyterHub
  • grafische Darstellung von Verknüpfungen
  • Exportschnittstelle zu Zenodo
  • Datenexport möglich
  • weitere Informationen