BearBase: Database of the Museum Collection of Polar Bear Specimens

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

Museum collections of biological specimens are invaluable for research, particularly when paired with modern genetic analysis and omics technology. Although documentation has evolved from paper to digital formats, managing the diverse data requirements of these collections continues to pose challenges. Current software tools are designed for specific tasks and often require advanced technical skills, which can limit accessibility. To tackle these challenges, we developed BearBase, a user-friendly and portable database system that does not necessitate professional expertise. It features both server and client components, supports offline usage, and can sync with mobile devices for fieldwork. Users can easily import data from formats like MS Excel and modify database structure as needed. The open-source code is available on GitHub. Currently, BearBase hosts data on approximately 500 polar bear (Ursus maritimus) specimens from the collection of the Zoological Institute of the Russian Academy of Sciences (St. Petersburg), encompassing those harvested during research and commercial activities dating back to the 19th century. Moreover, the system can be customized to manage other collections of biological or medical specimens.

作者简介

I. Bezdvornykh

Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University

St. Petersburg, Russia

A. Kanapin

Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University

St. Petersburg, Russia

A. Samsonova

Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University

St. Petersburg, Russia

E. Orlova

Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University

St. Petersburg, Russia

M. Sablin

Zoological Institute, Russian Academy of Sciences

St. Petersburg, Russia

A. Abramov

Zoological Institute, Russian Academy of Sciences

St. Petersburg, Russia

V. Platonov

Zoological Institute, Russian Academy of Sciences

St. Petersburg, Russia

D. Hirata

Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University

Email: dhirata59@gmail.com
St. Petersburg, Russia

参考

  1. Benham P. M. and Bowie R. C. K. Natural history collections as a resource for conservation genomics: Understanding the past to preserve the future. J. Heredity, 114 (4), 367–384 (2023). doi: 10.1093/jhered/esac066, PMID: 36512345
  2. Card D. C., Shapiro B., Giribet G., Moritz C., and Edwards S. V. Museum genomics. Annu. Rev. Genet., 55, 633–659 (2021). doi: 10.1146/annurev-genet-071719-020506, PMID: 34555285
  3. Raxworthy C. J. and Smith B. T. Mining museums for historical DNA: advances and challenges in museomics. Trends Ecol Evol., 36 (11), 1049–1060 (2021). doi: 10.1016/j.tree.2021.07.009, PMID: 34456066
  4. Crescente J. M., Guidobaldi F., Demichelis M., Formica M. B., Helguera M., and Vanzetti L. S. Phenobook: an open-source software for phenotypic data collection. Gigascience, 6 (4), 1–5 (2017). doi: 10.1093/gigascience/giw019, PMID: 28327910
  5. Raubach S., Schreiber M., and Shaw P. D. GridScore: a tool for accurate, cross-platform phenotypic data collection and visualization. BMC Bioinformatics, 23 (1), 214 (2022). doi: 10.1186/s12859-022-04755-2, PMID: 35668357
  6. Bán M., Boné G. M., Bérces S., Barta Z., Kovács I., Ecsedi K., and Sipos K. OpenBioMaps – self-hosted data management platform and distributed service for biodiversity related data. Earth Sci. Inform., 15, 2007–2016 (2022). doi: 10.1007/s12145-022-00818-3
  7. Kimble M., Allers S., Campbell K., Chen C., Jackson L. M., King B. L., Silverbrand S., York G., and Beard K. medna-metadata: an open-source data management system for tracking environmental DNA samples and metadata. Bioinformatics, 38 (19), 4589–4597 (2022). doi: 10.1093/bioinformatics/btac556, PMID: 35960154
  8. Timón-Reina S., Rincón M., and Martínez-Tomás R. An overview of graph databases and their applications in the biomedical domain. Database (Oxford), 2021, baab026 (2021). doi: 10.1093/database/baab026, PMID: 34003247
  9. Page R. D. M. Ozymandias: a biodiversity knowledge graph. PeerJ. 7, e6739 (2019). doi: 10.7717/peerj.6739, PMID: 30993051

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».