Allotrope Data Format

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Allotrope Data Format
Dateiendung: .adf
Magische Zahl: 89 48 44 46 0D 0A 1A 0A hex
\211HDF\r\n\032\n
Entwickelt von: Allotrope Foundation
Erstveröffentlichung: April 2015
Aktuelle Version 1.5.3[1]
(2021-03-10)
Art: Containerformat
Container für: analytische Messdaten
Erweitert von: HDF5[2]
www.allotrope.org/allotrope-framework

Das Allotrope Data Format kurz ADF ist ein offenes, semantisches Binärdatenformat für analytische Messdaten.[3]

Aufbau

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Es basiert auf dem Hierarchical Data Format 5 (HDF5) kombiniert mit semantischen Metadaten des Resource Description Framework (RDF) dem Allotrope Data Model (ADM) und den Allotrope Foundation Ontologies (AFO)[4] wobei nur letztere unter einer freien Creative Commons Lizenz veröffentlicht sind.[5] Bei der Datenablage folgt man dem RDF Data Cube Vokabular des W3C.[6] Die Daten selbst sind als mehrdimensionaler Array abgelegt. Integriert ist auch ein virtuelles Dateisystem, um Originaldaten im Herstellerformat abzulegen.[7]

Zweck

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Das Format ist selbstbeschreibend und für die Langzeitarchivierung entwickelt.[8] Die starke Verwendung von Ontologien wurde zur Erhöhung der Maschinenlesbarkeit eingebaut. Es werden Programmierschnittstellen für .NET und Java von der Allotrope Foundation selbst angeboten.[9] Zugriff auf den Quelltext der Bibliotheken und deren kommerzielle Nachnutzung ist zahlenden Mitgliedern der Allotrope Foundation vorbehalten.[8] Ziel ist es den gesamten Lebenszyklus der Labordaten in einer Datei zusammenzufassen.[10] Neben Rohdaten und prozessierten Daten können Laborequipment, Personal, Prozesse, geografischer Standort und Projekte miteinander verknüpft werden.[11] Dabei wird stets die Datenharmonisierung zwischen den verschiedenen Geräteherstellern angestrebt.[12]

Geschichte

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Begründet wurde das Format von der Allotrope Foundation, einer US-amerikanischen Stiftung, die aus einem internationalen Konsortium forschender Arzneimittelhersteller hervorging.[13] Nach Gründung der Allotrope Foundation 2012 wurden existierende Standards evaluiert und mit Machbarkeitsstudien begonnen. 2015 erfolgte die Veröffentlichung einer stabilen Version des Allotrope Datenformates und innerhalb von Mitgliedsorganisationen wurde mit der Implementierung begonnen.[14] 2018 wurde ein vereinfachtes tabellarisches Datenmodell und die Möglichkeit Audit Trails abzuspeichern hinzugefügt.[7] Später bot die Stiftung zusätzlich das Schwesterformat Allotrope Simple Model an, das einfacher zu handhaben ist und näher an dem Open Source Entwicklungsmodell liegt.[15]

Rezeption

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Im Vergleich mit AnIML, JCAMP-DX und JSON wurde das Allotrope Data Format als am besten geeignetes Format für die selbst berichtende Datenablage evaluiert.[16]

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Einzelnachweise

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  1. ↑ a b Wolfgang Colsman, Heiner Oberkampf, Christoph Weidmann, Helge Krieg, Maren Fiege: Allotrope Data Format v1.5.3 RF. In: Allotrope Working Draft. Allotrope Foundation Product Team, 10. März 2021, abgerufen am 29. November 2024 (englisch).
  2. ↑ Wolfgang Colsman, Jochen Holmes, Heiner Oberkampf, Thomas Weber, Christoph Weidmann, Maren Fiege: ADF Data Cube to HDF5 Mapping Ontology v1.5.3 RF. In: Allotrope Working Draft. Allotrope Foundation Product Team, 10. März 2021, abgerufen am 29. November 2024 (englisch).
  3. ↑ Martin Thomas Horsch, Silvia Chiacchiera, Welchy Leite Cavalcanti, Björn Schembera: Applications of the Metadata Standards. In: Data Technology in Materials Modelling. Springer International Publishing, Cham 2021, ISBN 978-3-03068597-3, S. 71–92, doi:10.1007/978-3-030-68597-3_5.
  4. ↑ David Rauh, Claudia Blankenburg, Tillmann G. Fischer, Nicole Jung, Stefan Kuhn, Ulrich Schatzschneider, Tobias Schulze, Steffen Neumann: Data format standards in analytical chemistry. In: Pure and Applied Chemistry. Band 94, Nr. 6, 1. Juni 2022, S. 725–736, doi:10.1515/pac-2021-3101.
  5. ↑ Jiaru Bai, Liwei Cao, Sebastian Mosbach, Jethro Akroyd, Alexei A. Lapkin, Markus Kraft: From Platform to Knowledge Graph: Evolution of Laboratory Automation. In: JACS Au. Band 2, Nr. 2, 28. Februar 2022, S. 292–309, doi:10.1021/jacsau.1c00438, PMID 35252980, PMC 8889618 (freier Volltext).
  6. ↑ Martin Thomas Horsch, Silvia Chiacchiera, Michael A. Seaton, Ilian T. Todorov, Karel Šindelka, Martin Lísal, Barbara Andreon, Esteban Bayro Kaiser, Gabriele Mogni, Gerhard Goldbeck, Ralf Kunze, Georg Summer, Andreas Fiseni, Hauke Brüning, Peter Schiffels, Welchy Leite Cavalcanti: Ontologies for the Virtual Materials Marketplace. In: KI - Künstliche Intelligenz. Band 34, Nr. 3, 1. September 2020, ISSN 1610-1987, S. 423–428, doi:10.1007/s13218-020-00648-9.
  7. ↑ a b Todd Millecam, Austin J. Jarrett, Naomi Young, Dana E. Vanderwall, Dennis Della Corte: Coming of age of Allotrope: Proceedings from the Fall 2020 Allotrope Connect. In: Drug Discovery Today. Band 26, Nr. 8, 1. August 2021, S. 1922–1928, doi:10.1016/j.drudis.2021.03.028.
  8. ↑ a b Michael Gruss: Solid State Development and Processing of Pharmaceutical Molecules: Salts, Cocrystals, and Polymorphism. John Wiley & Sons, 2021, ISBN 978-3-527-82306-2 (eingeschränkte Vorschau in der Google-Buchsuche).
  9. ↑ Henning Kayser, Miu-Ling Lau: Growing value of data standardization: Allotrope Foundation Connect Workshop Proceedings. In: Drug Discovery Today. Band 29, Nr. 6, 1. Juni 2024, S. 103988, doi:10.1016/j.drudis.2024.103988.
  10. ↑ Kevin Maik Jablonka, Luc Patiny, Berend Smit: Making the collective knowledge of chemistry open and machine actionable. In: Nature Chemistry. Band 14, Nr. 4, April 2022, S. 365–376, doi:10.1038/s41557-022-00910-7.
  11. ↑ James B. McAlpine, Shao-Nong Chen, Andrei Kutateladze, John B. MacMillan, Giovanni Appendino, Andersson Barison, Mehdi A. Beniddir, Maique W. Biavatti, Stefan Bluml, Asmaa Boufridi, Mark S. Butler, Robert J. Capon, Young H. Choi, David Coppage, Phillip Crews, Michael T. Crimmins, Marie Csete, Pradeep Dewapriya, Joseph M. Egan, Mary J. Garson, Grégory Genta-Jouve, William H. Gerwick, Harald Gross, Mary Kay Harper, Precilia Hermanto, James M. Hook, Luke Hunter, Damien Jeannerat, Nai-Yun Ji, Tyler A. Johnson, David G. I. Kingston, Hiroyuki Koshino, Hsiau-Wei Lee, Guy Lewin, Jie Li, Roger G. Linington, Miaomiao Liu, Kerry L. McPhail, Tadeusz F. Molinski, Bradley S. Moore, Joo-Won Nam, Ram P. Neupane, Matthias Niemitz, Jean-Marc Nuzillard, Nicholas H. Oberlies, Fernanda M. M. Ocampos, Guohui Pan, Ronald J. Quinn, D. Sai Reddy, Jean-Hugues Renault, José Rivera-Chávez, Wolfgang Robien, Carla M. Saunders, Thomas J. Schmidt, Christoph Seger, Ben Shen, Christoph Steinbeck, Hermann Stuppner, Sonja Sturm, Orazio Taglialatela-Scafati, Dean J. Tantillo, Robert Verpoorte, Bin-Gui Wang, Craig M. Williams, Philip G. Williams, Julien Wist, Jian-Min Yue, Chen Zhang, Zhengren Xu, Charlotte Simmler, David C. Lankin, Jonathan Bisson, Guido F. Pauli: The value of universally available raw NMR data for transparency, reproducibility, and integrity in natural product research. In: Natural Product Reports. Band 36, Nr. 1, 2019, S. 35–107, doi:10.1039/C7NP00064B.
  12. ↑ Stephen Goldrick, Haneen Alosert, Clare Lovelady, Nicholas J. Bond, Tarik Senussi, Diane Hatton, John Klein, Matthew Cheeks, Richard Turner, James Savery, Suzanne S. Farid: Next-generation cell line selection methodology leveraging data lakes, natural language generation and advanced data analytics. In: Frontiers in Bioengineering and Biotechnology. Band 11, 5. Juni 2023, doi:10.3389/fbioe.2023.1160223.
  13. ↑ Dennis Della Corte, Karen A. Della Corte: The Data-Centric Lab: A Pharmaceutical Perspective. In: Advances in Information and Communication. Springer International Publishing, Cham 2021, S. 1–15, doi:10.1007/978-3-030-73103-8_1.
  14. ↑ Antony N. Daviesa, Robert Lancashire: How standard are your standards? In: Spectroscopy Europe. Band 29, Nr. 1, 20. Februar 2017 (spectroscopyeurope.com).
  15. ↑ Spencer Gardiner, Christopher Haynie, Dennis Della Corte: Rise of the Allotrope Simple Model: Update from 2023 Fall Allotrope Connect. In: Drug Discovery Today. Band 29, Nr. 4, 1. April 2024, S. 103944, doi:10.1016/j.drudis.2024.103944.
  16. ↑ Dennis Della Corte, Wolfgang Colsman, Heiko Fessenmayr, Alexandre Sawczuk da Silva, Dana E. Vanderwall: Self-reporting data assets and their representation in the pharmaceutical industry. In: Drug Discovery Today. Band 27, Nr. 1, 1. Januar 2022, S. 207–214, doi:10.1016/j.drudis.2021.07.019.
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