Adriano Rutz gewinnt den ersten Schweizer ORD-Preis

Adriano Rutz, Postdoc an der ETH Zürich, gewinnt den ersten Nationalen Preis für Open Research Data (ORD) für das Projekt «The LOTUS Initiative». LOTUS erforscht neue Wege, um die Wiederverwendung von Daten in den Bereichen Biologie und Chemie zu fördern und damit Wissen in der Naturproduktforschung zu teilen.

Adriano Rutz an der Preisverleihung. Er gewinnt den ersten Schweizer ORD-Preis
Der Pharmazeut Adriano Rutz vom Institut für Molekulare Systembiologie hat den ersten Schweizer Preis für Open Research Data gewonnen. (Bild: ISMB)

Die Akademien der Wissenschaften Schweiz haben 2023 erstmalig den Nationalen ORD-Preis verliehen. Dieser neue Preis würdigt Forschende aller Karrierestufen für innovative Praktiken im Bereich Open Research Data (ORD) und zielt darauf ab, den Wandel zu offenen Forschungsdaten voranzutreiben.

Im ersten Rang mit dem ORD-Preis in Gold ausgezeichnet wurde Adriano Rutz, Postdoc im Gebiet der Molekularen Systembiologie an der ETH Zürich. Geehrt wird er für das Projekt «The LOTUS Initiative». Die Open-Science-Datenbank erschliesst mit 750’000 referenzierten Struktur-Organismus-Paaren in pionierhafter Weise neue Wege für die Wissensverbreitung in der Naturproduktforschung, indem chemische Strukturen und biologische Organismen miteinander verknüpft werden.

Beeindruckende Zugriffs- und Downloadraten  

Die Kombination aus interaktivem Webportal und Wikidaten-Version erlaubt es, LOTUS-Daten benutzerfreundlich wiederzuverwenden und weitere Daten durch die Community hinzuzufügen. Beeindruckende Zugriffs- und Downloadraten zeigen die Bedeutung bei der Förderung kollaborativer und interdisziplinärer Projekte, besonders in den Bereichen Biologie und Chemie. Der ORD-Preis in Gold ist mit CHF 10'000 dotiert.

Adriano Rutz arbeitet am Institut für Molekulare Systembiologie (IMSB) im Departement Biologie in der Gruppe von Professor Nicola Zamboni. Er ist Pharmazeut. Nachdem er im analytischen Forschungslabor und in der F&E-Abteilung von Tradall SA (Bacardi-Gruppe) gearbeitet hatte, promovierte er in Phytochemie an der Universität Genf. Derzeit entwickelt er auf der Grundlage der Massenspektrometrie computergestützte Instrumente und Strategien, um die Chemie des Lebens besser zu verstehen.

Der Nationale ORD-Preis stand 2023 unter dem Motto «Die Wiederverwendung von Forschungsdaten». Dabei werden Projekte gewürdigt, die entweder Daten aus anderen Projekten wiederverwenden oder ihre eigenen Daten so zur Verfügung stellen, dass andere Forschende damit weiterarbeiten können.

Zum Nutzen der Gesellschaft

«Diese Anerkennung ist nicht nur für eine persönliche Leistung, sondern eine Würdigung des Engagements eines Teams und einer breiteren Gemeinschaft für offene Wissenschaft. Sie ist ein Aufruf zum Handeln, eine Erinnerung daran, dass unsere Verantwortung als Wissenschaftler:innen über unsere individuellen Projekte hinausgeht, und dass wir aktiv zum Gedeihen eines globalen Wissensnetzwerks zum Nutzen der Gesellschaft beitragen müssen», sagt Adriano Rutz.

Der Nationale ORD-Preis ist Bestandteil des externe Seite Nationalen Aktionsplans «Open Research Data», an dessen Umsetzung sich die Akademien im Rahmen der Nationalen Strategie für Open Research Data beteiligen. Offene Forschungsdaten fördern die Transparenz, die Reproduzierbarkeit und die Zusammenarbeit in der wissenschaftlichen Community.

ETH-Forschende haben verschiedene Möglichkeiten, ihre Daten und Publikationen zu öffnen. Auf der Webseite «Open Science» finden sie Informationen zu den an der ETH Zürich verfügbaren Dienstleistungen und Infrastrukturen.

Literaturhinweis

Adriano Rutz Maria Sorokina Jakub Galgonek Daniel Mietchen Egon Willighagen Arnaud Gaudry James G Graham Ralf Stephan Roderic Page Jiří Vondrášek Christoph Steinbeck Guido F Pauli Jean-Luc Wolfender Jonathan Bisson Pierre-Marie Allard. The LOTUS initiative for open knowledge management in natural products research. eLife (2022), 11:e70780. Doi: externe Seite https://doi.org/10.7554/eLife.70780

The Lotus Initiative. externe Seite Link zum Dataset.

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