化学实验室中纸质记录的替代方案：Spectrus 数据库

整理自凯美科公众号原文发布 2022-03-07应用案例数据管理

该文由马克斯-普朗克生物物理化学研究所的研究员Jürgen Bienert 撰写，评论了传统的纸质记录的弊端，以及分享了他们单位采用ACD/Labs软件平台进行科研数据管理的优势。实际上，在国内的科研机构普遍存在同样的问题，在我所接触的单位中，有些已经采用包括ACD/Labs软件平台在内的解决方案进行了数字化管理，当然还有很多的实验室的数据管理依然是纯靠纸质记录或者是电子文档零散储存的，存在明显的“文件抽屉效应”，因此，向大家分享此文，一起学习、进步。

在德国的马克斯-普朗克生物物理化学研究所，合成有机化学部门的主要任务是对各种无法在市场上获得的有机化合物进行合成制备，并进行结构分析。这使得其他部门可以把更多的时间花在自己的研究上，而不是在这些合成分析的任务上。

通过使用最先进的技术，合成有机化学部门能够从头到尾处理各种需求：文献调研、通过经典合成方法或微波合成对所需化合物进行制备，以及应用不同的分析技术来确保质量。 在此过程中，该部门会使用到许多不同的分析技术，包括:色谱(DC, Flash)，核磁共振(NMR)，质谱(ESI, GC-MS, EI或CI)， FT-IR, UV/Vis，荧光，GC和HPLC。通过这些技术的应用，科研人员可以更高效、省时地进行化合物制备。

在整个过程中——从最初的合成需求提出到最终获得对应的化合物样品——会使用、生成和存储各种不同的数据：文献、安全数据表、色谱图、光谱图、图像、报告和我们自己的笔记都在其中。但关键的问题是，这些数据接下来会如何被处置? 传统的方法当然是把所有的东西都写在纸上，打印色谱图和光谱图，然后粘贴到记录本上，如下图所示：

1. 纸质笔记本是数据的坟墓

许多科学家都经历过这样的挫折，他们不知道他们目前在实验室面临的问题是否已经被其他人解决了。此外，如果因为同事的笔迹无法辨认而需要进行一次完整的重复实验，人们会很快意识到：纸质笔记本已经过时了。

纸质笔记本的使用在任何行业都是一个严重的问题。 仅在纸面上报告的数据，不仅不易被搜索，并且也难以与同行共享。 因为只有一小部分数据会被重新处理后发表，绝大多数会消失在实验室堆积如山的文件中，甚至对最初创建它的科学家都没有用处。 这种数据的间接丢失是科学界中最大的基础问题之一，有时被称为“文件抽屉效应”。

2. 如何克服「文件抽屉效应」

电子实验室笔记本(Electronic Lab Notebooks，ELNs)等数字存档系统提供了一种解决方案：科学家现在可以使用电脑键盘和鼠标而不是笔来记录他们的实验室日志。一个ELN经常被不止一个科学家使用，因此ELN可以控制数据创建和修改的限制，以及密码或数字签名，以跟踪不同个人的所有更改。详细的搜索功能可以让ELN用户快速搜索并找到各种已被数字化保存的数据：实验参数、仪器设置、实际数据，如色谱图或光谱、元数据，如文本或表格，甚至图片。

然而，商用ELN往往相对不灵活，只提供最低限度的用户定制。

每个实验室都有自己的工作方式，许多实验室使用不同供应商的仪器，因此，数据是以不同的数据格式保存下来的。因此，理想的软件应该可以兼容不同的数据格式，并提供灵活的用户定制，以创建针对特定组或特定部门的使用界面，这些界面侧重于特定组的工作流。

为了解决合成有机化学部门中的这些问题，多年来我们一直使用Spectrus平台。有了这个软件，我们可以通过我们自己创建和优化的界面访问我们实验室所有的数据。

所有化合物数据、反应式数据、光谱和/或色谱数据以及元数据数据都被收集并合并到数据库中，并可通过ACD/Labs软件直接访问。

我们还可以直接从各自的数据库中对保存的谱图数据进行再编辑、处理分析：光谱或色谱数据可以通过Spectrus Processor软件无缝链接完成，而关联的文本文档或电子表格等其他信息可以在各自的编辑器中打开。

通过Spectrus平台，我们可以在一个统一的界面上处理和分析来自不同供应商仪器的分析数据(NMR, GC/MS, LC/UV/MS, IR, Raman, X-Y数据等)。在进行数据库搜索的时候，我们甚至可以同时跨多个数据库进行检索，通常是通过搜索一个结构、一个谱图或一个CAS号码来执行的；还可以进行多参数搜索或设置特定的搜索过滤规则。

通过使用Spectrus Processor浏览和搜索数据库，可以实现跨部门的数据交换。在我们的案例中，来自不同科学团体的同事提交了合成任务和分析工作，他们能够立即访问到他们的特定工作对应的所有数据。与此同时，他们也可以选择使用相同的软件直接处理这些数据。我们通过Spectrus Processor即可对不同的谱图进行读取、处理、分析，不仅不再需要使用不同的软件来各自处理了，同时也节省了学习使用其他软件的时间成本。

参考文章

1. Dr. Florian Hauer. “Laboratory Book 2.0: Digital and Networked”, GIT-Labor – Portal für Anwender in Wissenschaft und Industrie, https://www.gitlabor.de/forschung/informationstechnologie-it/laborbuch-20-digital-und-vernetzt 2013.

2. The Pains of Analytical Data Management in R&D, Advanced Chemistry Development, Inc., Toronto, ON, Canada, https://www.acdlabs.com/surveyresults/ 2015.