GHGA - The German Human Genome-Phenome Archive

Humangenomsequenzierung und andere Omics Datenmodalitäten sind für die biomedizinische Forschung und die Weiterentwicklung des Gesundheitswesens von entscheidender Bedeutung. GHGA wird die Infrastruktur bereitstellen, um sowohl den Wunsch nach einem offenem und FAIRen Umgang mit Omics-Daten zu erfüllen, und der Notwendigkeit, persönliche Daten sicher zu verwahren. Im Gegensatz zu anderen europäischen Infrastrukturen wird GHGA als nationales NFDI-Konsortium in der Lage sein, die für Deutschland spezifischen gesetzlichen Anforderungen zu erfüllen, um es deutschen Forschern zu ermöglichen, bei der Mitgestaltung künftiger internationaler Standards für den Datenaustausch mitzuwirken und eine führende Rolle in internationalen Forschungskonsortien zu übernehmen.


Ziele:

  1. Bereitstellung eines nationalen, sicheren und vertrauenswürdigen Langzeitarchivs menschlicher Omics-Daten, die in der EGA-Infrastruktur eingebunden ist
  2. Optimierung der Datenablage durch direkte Daten-und Metadatenübertragung von wichtigen nationalen Omics-Zentren
  3. Bereitstellung einer zentralen Infrastruktur für bestimmte Nutzergruppen, wodurch Datenzugriff und Wiederverwendung für Forschungszwecke erleichtert werden
  4. Einbindung verschiedener Nutzergruppen, um einen verantwortungsvollen Omics-Datenaustausch zu fördern und sie dahingehend zu schulen, das wissenschaftliche Potenzial von Dateninfrastrukturen und Referenzdatensätze zu nutzen
  5. Beseitigung rechtlicher und ethischer Hindernisse für den Datenaustausch durch die Schaffung eines einheitlichen ethisch-rechtlichen Rahmens
  6. Schulung der nächsten Generation von Wissenschaftlern in der effizienten und verantwortungsvollen Nutzung und Verwaltung von Omics-Daten in der Forschung
  7. Erhöhung der FAIRness von Omics-Daten und Erleichterung der Einbettung in nationale und internationale Datenressourcen und - infrastrukturen
  8. Bereitstellung Maßgeschneiderter Datenportale für bestimmte Nutzergruppen, um deren spezifischen Anforderungen an Datensätzen und Analysetools gerecht zu werden
  9. Demokratisierung des Zugriffs und der Analyse / Anwendungen auf umfangreicher Omics-daten für die Forschung über eine Cloud-basierte Analyseplattform
  10. Steigerung des Wertes von Forschungsdaten durch die Integration mehrerer Omics-Modalitäten und die Verbindung von Omics-Daten mit Phänotypdaten