Bases de datos para gestionar eficientemente datos de tamaño medio, baja velocidad y multidimensionales en ingeniería de tejidos

La ciencia se basa en conjuntos de datos cada vez más complejos para el progreso, pero los métodos comunes de administración de datos, como los programas de hojas de cálculo, son inadecuados para la creciente escala y complejidad de esta información. Si bien los sistemas de gestión de bases de datos tienen el potencial de corregir estos problemas, no se utilizan comúnmente fuera de los campos de negocio e informática. Sin embargo, muchos laboratorios de investigación ya generan datos multidimensionales de "tamaño medio", baja velocidad que podrían beneficiarse en gran medida de la implementación de sistemas similares. En este artículo, proporcionamos una visión general conceptual que explica cómo funcionan las bases de datos y las ventajas que proporcionan en las aplicaciones de ingeniería de tejidos. Los datos estructurales de fibroblastos de individuos con una mutación de A/C lamin se utilizaron para ilustrar ejemplos dentro de un contexto experimental específico. Entre los ejemplos se incluyen la visualización de datos multidimensionales, la vinculación de tablas en una estructura de base de datos relacional, la asignación de una canalización de datos semiautomatizada para convertir datos sin procesar en formatos estructurados y la explicación de la sintaxis subyacente de una consulta. Los resultados del análisis de los datos se utilizaron para crear parcelas de diversos arreglos y significado se demostraron en la organización celular en entornos alineados entre el control positivo de hutchinson-Gilford progeria, una laminronopatía bien conocida y todos los demás grupos experimentales. En comparación con las hojas de cálculo, los métodos de base de datos eran enormemente eficientes en el tiempo, fáciles de usar una vez configurados, permitían el acceso inmediato a las ubicaciones de archivos originales y aumentaban el rigor de los datos. En respuesta al énfasis de los Institutos Nacionales de Salud (NIH) en el rigor experimental, es probable que muchos campos científicos finalmente adopten bases de datos como práctica común debido a su fuerte capacidad para organizar eficazmente datos complejos.