Extração de data provenance por meios não-intrusivos para LIMS
| dc.creator | Lucas Moura Veloso | |
| dc.date.accessioned | 2025-02-03T17:05:48Z | |
| dc.date.accessioned | 2025-09-09T01:12:02Z | |
| dc.date.available | 2025-02-03T17:05:48Z | |
| dc.date.issued | 2024-05-28 | |
| dc.description.abstract | It is essential for biomedical and lab research software to be trustworthy when it comes to the data that they generate and handle, but in many projects the data reliability is developed from scratch, strongly coupled to the inner workings of the system, and not necessarily following the best practices for creating a healthy audit trail. The concept of data provenance formalizes and structures the information that should be collected, adding to the trust of the research and development that is done with these systems. The goal of this work is the development of a system to automatically generate data provenance information from the usage of workflows in Laboratory Information Management Systems (LIMS), to generate a trusted chain of data. The data extraction should be done in non-intrusive fashion, avoiding impacts in the user experience and in the system’s response time. | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/1843/79610 | |
| dc.language | por | |
| dc.publisher | Universidade Federal de Minas Gerais | |
| dc.rights | Acesso Aberto | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/pt/ | |
| dc.subject | Computação - Teses | |
| dc.subject | Bioinformática - Teses | |
| dc.subject.other | Linhagem de dados | |
| dc.subject.other | Auditoria de software | |
| dc.subject.other | Data provenance | |
| dc.subject.other | Data pedigree | |
| dc.title | Extração de data provenance por meios não-intrusivos para LIMS | |
| dc.title.alternative | Data provenance extraction through non-intrusive means for LIMS | |
| dc.type | Dissertação de mestrado | |
| local.contributor.advisor1 | Sergio Vale Aguiar Campos | |
| local.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/6438645213502821 | |
| local.contributor.referee1 | Adriano César Machado Pereira | |
| local.contributor.referee1 | Mark Alan Junho Song | |
| local.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/3322515643594705 | |
| local.description.resumo | Ao criarmos sistemas de informação biomédicos e laboratoriais, a confiabilidade e rastreio da informação são requisitos essenciais, porém em muitos projetos estes são desenvolvidos fortemente acoplados com o funcionamento do sistema, e não necessariamente seguindo padrões para o bom funcionamento de uma cadeia de auditoria e rastreio. O conceito de Data Provenance vem para formalizar e estruturar as informações a serem coletadas, ajudando a construir todo o lastro necessário para os trabalhos feitos com apoio destes sistemas. O objetivo deste trabalho é desenvolver um sistema para extração de Data Provenance a partir de alterações em workflows de Laboratory Information Management Systems (LIMS), de modo a ter os ganhos de uma cadeia de informações concisa e confiável. Esta cadeia deverá ser extraida de forma não-intrusiva, ou seja, evitando ao máximo impactos na experiência do usuário e no tempo de resposta do sistema. | |
| local.publisher.country | Brasil | |
| local.publisher.department | ICX - DEPARTAMENTO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO | |
| local.publisher.initials | UFMG | |
| local.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação |