In der Mikrobiologie besteht ein großes Ungleichgewicht bei den Informationen über verschiedene Arten von Bakterien. Für die große Mehrheit der Bakterien sind bestenfalls Sequenzinformationen aus dem Genom verfügbar. Das Gemeinschaftsprojekt DiASPora von ZB MED, DSMZ und TIB wendet KI-basierte Ansätze an, um die Lücke zu schließen. Ausgangspunkt für diesen Ansatz ist die Datenbank BacDive, die größte Quelle für standardisierte phänotypische Daten über Bakterien.

Eine Voraussetzung für die Nachnutzung von Forschungsdaten sind FAIRe Metadaten, also strukturierte Daten, die die Forschungsdaten beschreiben. Sie bieten idealerweise semantisch eindeutige Beschreibungen der Daten. Um die (Meta-)Daten über ihren ursprünglichen Zweck hinaus und in verschiedenen Umgebungen direkt wiederverwenden zu können, müssen diese interoperabel sein. Daher sollten auch die Terminologien, die für Beschreibungen verwendet werden, den FAIR-Grundsätzen folgen und eine formale und zugängliche Sprache zur Wissensdarstellung ermöglichen. Ein Beitrag von Prof. Dr. Juliane Fluck.