Dr. A. (Anna) Niehues

Bij het LUMC implementeer ik tools en procedures om onderzoeksdata en software vindbaar, toegankelijk, interoperabel en herbruikbaar (FAIR) te maken. Mijn focus ligt op machine-actionability om taken binnen de hele levenscyclus van onderzoeksdata te automatiseren. Op dit moment ben ik FAIR-coördinator van het Leiden Health-RI knooppunt en actief betrokken bij het LUMC DCC.
Ik heb biowetenschappen aan de Universiteit van Münster gestudeerd. Tijdens mijn promotie integreerde ik enzymatische, massaspectrometrische en computationele methodes om structurele eigenschappen van koolhydraatbiopolymeren te onderzoeken. Daarna werkte ik als postdoc en datascientist bij het Radboudumc, waar ik me richtte op reproduceerbare en herbruikbare data-analyse workflows voor multi-omics en klinische data. Als Translational Data Program Manager bij EATRIS ben ik betrokken geweest bij de ontwikkeling van de Multi-omics Toolbox (MOTBX), in nauwe samenwerking met wetenschappers in het translationele spectrum.

Als onderzoeker op het gebied van bio-informatica en de ontwikkeling van computationele methodes zag ik snel het belang van data beschikbaarheid, kwaliteit en documentatie. Om de efficiëntie, transparantie en reproduceerbaarheid van onderzoek te verbeteren, ben ik geïnteresseerd in de praktische toepassing van de FAIR-principes. Ik heb computationele methodes ontwikkeld en geïmplementeerd om metadata te standaardiseren die diverse datasets (omics, klinisch) beschrijven, zodat integratie en analyse mogelijk is. Naast data speelt onderzoekssoftware een cruciale rol in het onderzoeksproces. De vindbaarheid en interoperabiliteit ervan zijn daarom essentieel voor de reproduceerbaarheid van datagedreven studies en open science. Mijn huidige focus ligt op culturele verandering door tools te implementeren, best practices en voorbeelden te delen, en de lokale gemeenschappen te steunen. Mijn uiteindelijke doel is om onderzoekers in staat te stellen om data effectief te delen en te hergebruiken.