06 Giugno 2022

Elena Giglia, Unità di progetto Open Science, Direzione Ricerca, Università di Torino

10:00-12:30 Perché serve la Open Science?

Partiremo da un’analisi della crisi della comunicazione scientifica per discutere della necessità della Open Science e della condivisione di dati e risultati nel modo più aperto possibile, alla luce delle lezioni imparate durante la pandemia. Vedremo le pratiche e gli strumenti per aprire ogni fase della ricerca.

Alessandro Mauro, Direttore del Dipartimento di Neuroscienze, Università di Torino

14:00-14:10 Saluti e benvenuto


14:10-16:40 Elena Giglia, Open Science in Horizon Europe

Vedremo nello specifico le nuove richieste di Horizon Europe sulle pratiche Open obbligatorie e raccomandate nella sezione Methodology-Excellence della proposta di progetto, l’importanza dei dati FAIR e del Data Management Plan per una ricerca aperta e riproducibile.

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07 Giugno 2022

Annamaria Vernone, Dipartimento di Neuroscienze, Università di Torino

09:15-11:00 FAIR data: componenti chiavi e procedure

I dati stanno acquistando ogni giorno sempre più importanza. Diventa centrale in questo contesto una corretta gestione e condivisione del dato e delle procedure adottate, ai fini del riuso, dell’interoperabilità e riproducibilità dell’esperimento (FAIR).
Vedremo i componenti chiave di questo processo: dati, metadati, dataset, standard e procedure insieme ad alcuni esempi di utilizzo su Repositories online.

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Rossana Damiano, Dipartimento di Informatica, Università di Torino

11:15-12:00 Ontologie computazionali, OWL/RDF e tecnologie collegate

L’analisi dei dati di ricerca è uno dei passi fondamentali verso la riproducibilità e l’interoperabilità (FAIR), in quanto permette di strutturare l’informazione attraverso la definizione del modello semantico dei dati e delle ontologie collegate. Verranno introdotti i concetti di ontologia computazionale (OWL) e di codifica attraverso il modello RDF (Resource Description Framework), strumento che consente la definizione di dati strutturati e che garantisce l’interoperabilità semantica.

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Fabrizio Pizzagalli, Departimento di Neuroscienze, Università di Torino

12:00-12:30 Introduzione ai formati MRI per le Neuroimmagini.

Verrà presentata una panoramica sui formati di dati più diffusi nel campo delle neuroimmagini (Dicom, Nifti, BIDS) e sugli strumenti utilizzati per il loro trattamento.

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Christian Valt, Departimento di Science Mediche di Base, Neuroscienze e Organi di Senso (SMBNOS),
Università di Bari Aldo Moro

12:30-13:00 EEG-BIDS e MEG-BIDS per la condivisione di dati neurofisiologici

Verrà presentata una panoramica delle somiglianze e delle differenze delle strutture BIDS per EEG e MEG insieme a un’introduzione al software che consente di esportare e importare i dati in questo formato e ai repository per la loro condivisione.

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Mauro Paschetta, Dipartimento di Oncologia, Università di Torino, Candiolo Cancer Institute - FPO, IRCCS

14:00-15:30 Il Data Management Plan: uno strumento per la gestione responsabile dei dati 

Il Data Management Plan (DMP) sta diventando uno strumento sempre più centrale per poter riflettere a 360° sulla corretta gestione dei dati della ricerca. Vedremo insieme la struttura di un DMP e le informazioni necessarie per la sua compilazione.

Analizzeremo i principali strumenti disponibili in rete per la creazione di un DMP e li applicheremo ad un caso studio.

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09 Giugno 2022

Tudor Groza - EMBL-EBI Phenomics Team Lead Component of the International Mouse Phenotyping Consortium (https://www.mousephenotype.org/)

09:30-13:30 Cross-species phenotype knowledge representation and processing

General presentation on computational phenotyping ("phenomics") and FAIR data -covering topics such as: identifiers, ontologies and associated tooling, standards for phenotype data, cross-species phenotype data integration and clinical applications.

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14:30-17:00 Use Case: International Mouse Phenotype Consortium

A particular use case: the architecture and tooling used by the Core Data Archive component of the International Mouse Phenotyping Consortium (https://www.mousephenotype.org/) - EBI, with concrete tooling used to manage FAIR data, including standardization process, data acquisition, ETL, handling imaging data and data releases.

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15 Giugno 2022

Claudio Carta - Centro Nazionale Malattie Rare, Istituto Superiore di Sanità - Roma, Italia, ELIXIR-Italy Local Technical Coordinator

09:15-13:30 e 14:30-17:00 FAIR Data to Boost Research and Diagnosis

I dati medici e i big data stanno assumendo sempre maggiore rilievo nella nostra società e nella comunità scientifica ed è di fondamentale importanza ridurre la loro frammentazione aumentandone qualità e condivisione. La giornata intitolata “FAIR Data to Boost Research and Diagnosis” vedrà la partecipazione di colleghi nazionali e internazionali e sarà incentrata sui dati FAIR e sui suoi principi guida che hanno sollevato rapidamente grande interesse nella comunità scientifica. In particolare, si porterà l’esempio dell’importanza dei dati FAIR per la Comunità delle Malattie Rare. Interverranno relatori internazionali di Elixir e il Dipartimento di Informatica dell’Università di Torino.

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Marco Beccuti, Rossana Damiano del Dipartimento di Informatica, Università di Torino

09:15-10:15 Platforms: from computation to reproducibility through data

La corretta gestione e manutenzione delle strutture a supporto dei dati FAIR sono un elemento chiave perché il dato possa diventare linkable e machine readable, inserendosi nell’ambito delle infrastrutture già esistenti a livello Europeo (Elixir). Verrà introdotta l’attività in corso presso il Dipartimento di Informatica per la realizzazione dell'infrastruttura a supporto dei Dati FAIR: infrastruttura di calcolo (HPC4AI), strumenti di supporto alla riproducibilità dei dati, sperimentazione di repository software (Dataverse).

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