Eine ontologiegestützte Beschreibung von nano-Computertomographie-Messungen in elektronischen Laborbüchern

Warum die Dokumentation von Experimenten wichtig ist

Moderne Experimente an großen Röntgeneinrichtungen können die innere Struktur von Materialien bis ins Nanometer- und Subnanometermaßstab in beeindruckender Detailgenauigkeit abbilden. Diese Messungen bleiben jedoch nur dann nützlich, wenn Forschende genau nachvollziehen können, wie sie durchgeführt wurden: welche Einstellungen verwendet wurden, welche Probe untersucht wurde und unter welchen Bedingungen. Dieser Artikel beschreibt eine neue Methode, diese begleitenden Informationen – die Metadaten – zu erfassen, sodass komplexe nanoskalige Röntgenexperimente nicht nur protokolliert, sondern auch Jahre später von Mensch und Maschine zuverlässig gefunden, verstanden und wiederverwendet werden können.

Große Röntgenanlagen und noch größere Datenmengen

Die auf Synchrotronstrahlung basierende nano-Computertomographie (SRnCT) ist eine Form der dreidimensionalen Röntgenbildgebung, die feine innere Strukturen von Materialien und biologischen Proben sichtbar macht. Solche Messungen erzeugen riesige Mengen an Rohbildern; ebenso wichtig ist jedoch die begleitende Dokumentation: wie die Strahlführung konfiguriert war, welcher Detektor eingesetzt wurde, Temperatur und Fluss von Flüssigkeiten um die Probe sowie wer die Messung durchgeführt hat. An Synchrotron-Strahlplätzen ändert sich diese Ausstattung alle paar Tage, wenn neue Besuchergruppen mit unterschiedlichen Anforderungen kommen. Ohne sorgfältige, konsistente Dokumentation wird es nahezu unmöglich, Experimente zu vergleichen, sie zu reproduzieren oder die Daten in Computermodellen und für maschinelles Lernen zu nutzen.

Von einfachen Formularen zu intelligenten, strukturierten Aufzeichnungen

Die Autorinnen und Autoren gehen dieses Problem an, indem sie bei etwas beginnen, das Forschende bereits kennen: einer strukturierten Checkliste dafür, was dokumentiert werden sollte. Sie arbeiteten mit Strahlplatzpersonal zusammen, um einen detaillierten Metadaten-„Baum“ für nano-tomographische Scans zu entwerfen. Dieser unterteilt jede Messung in intuitive Blöcke, etwa Informationen zum Experiment insgesamt, zu beteiligten Personen, zur Probe, zu Messbedingungen, zur Instrumentenkonfiguration und zu den resultierenden Daten. Diese Struktur ähnelt dem, was man in einer sorgfältig geführten Tabelle oder einem Papierlaborbuch finden würde, ist aber präzise genug, dass ein Computer jedes Feld konsistent interpretieren kann.

Dem Laborbuch beibringen, was die Begriffe bedeuten

Um über einfache Formulare hinauszugehen, verknüpfte das Team diese Checkliste mit einer formalen Ontologie – einem gemeinsamen Wörterbuch, das einem Computer erklärt, was jeder Begriff bedeutet und wie verschiedene Informationsstücke zueinander in Beziehung stehen. Sie bauten auf bestehenden fachlichen Vokabularen der Materialwissenschaften auf, damit ihre Arbeit gut mit anderen Datenbanken verknüpfbar ist. Mithilfe des semantischen elektronischen Laborbuchs Herbie verwandelten sie die Ontologie in Webformulare, die Forschende im Browser sehen. Herbie erzwingt automatisch, welche Felder erforderlich sind, wie Zahlen und Einheiten einzugeben sind und wie Einträge wie Strahlplatzeinstellungen oder Probenumgebungen über mehrere Scans hinweg wiederverwendet werden. Im Hintergrund wird jeder Klick und jeder Wert als Knoten in einem Wissensgraphen gespeichert, einer netzwerkartigen Datenstruktur, die sich für reichhaltige, miteinander verknüpfte Informationen ideal eignet.

Erprobung des Systems

Die Forschenden bewerteten diesen Ansatz während eines anspruchsvollen In-situ-Experiments, bei dem Magnesiumdrähte – vorgesehen für biologisch abbaubare Implantate – bildgebend erfasst wurden, während sie in einer dem Serum ähnlichen Flüssigkeit langsam korrodierten. Im Verlauf des Experiments nutzten die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler Herbie, um Strahlzeitenkennungen, Probendetails, präzise Angaben zu Temperatur, Durchflussrate und Röntgenoptik sowie die Ablageorte der Roh- und verarbeiteten Daten zu dokumentieren. Da gemeinsame Elemente wie die Strahlplatzkonfiguration zwischen den Scans kaum variierten, mussten sie nur einmal eingegeben und dann wiederverwendet werden, wodurch die Dokumentationszeit pro Scan auf nur wenige Minuten sank. Der resultierende Wissensgraph ermöglichte es dem Team, gezielte Fragen zu stellen – zum Beispiel „Wie waren Energie, Durchflussrate und Systemtemperatur für jeden Scan?“ – und mit standardisierten Abfragewerkzeugen sofort Antworten zu erhalten, ohne manuell Notizen durchsuchen zu müssen.

Erleichterung des Teilens und der Wiederverwendung künftiger Experimente

Durch die Kombination einer sorgfältig gestalteten Metadatenstruktur, eines gemeinsamen wissenschaftlichen Wörterbuchs und eines intelligenten elektronischen Laborbuchs zeigt diese Arbeit, wie Informationen über komplexe nanoskalige Röntgenexperimente wirklich FAIR gemacht werden können: auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar. Der Ansatz stellt sicher, dass jeder Datensatz eindeutig mit seinen Versuchsbedingungen, Personen und Instrumenten verknüpft ist und dass diese Informationen mit anderen Laborbüchern oder Datenkatalogen ausgetauscht oder bei Bedarf in standardisierte XML-Dateien konvertiert werden können. Praktisch bedeutet dies, dass künftige Forschende Experimente besser reproduzieren, Ergebnisse zwischen Strahlplätzen vergleichen und qualitativ hochwertige, gut beschriebene Daten in Simulationen und maschinelle Lernmodelle einspeisen können – wodurch die heute sorgfältig protokollierten Strahlzeiten zu den Entdeckungen von morgen werden.

Zitation: Kirchner, F., Wieland, D., Irvine, S. et al. An ontology-based description of nano computed tomography measurements in electronic laboratory notebooks. Sci Data 13, 432 (2026). https://doi.org/10.1038/s41597-026-07052-2

Schlüsselwörter: elektronische Laborbücher, nano Röntgentomographie, wissenschaftliche Metadaten, Wissensgraphen, FAIR-Daten