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Technische Beratung für Neurowissenschaftliche Forschung

Akademische Forschungsgruppen mit angemessener technischer Unterstützung zeigen messbar höhere Produktivität, bessere Reproduzierbarkeit und erfolgreichere Förderanträge. Die richtige Expertise zur richtigen Zeit kann Forschungsengpässe in Wettbewerbsvorteile verwandeln.

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Beratungsdienstleistungen

Wir bieten flexible, kurzfristige Beratung, um Neurowissenschaftlern bei der Bewältigung technischer Herausforderungen zu helfen. Egal, ob Sie Hilfe bei der Datenanalyse, Workflow-Automatisierung oder Forschungsinfrastruktur benötigen, wir bieten fachkundige Beratung, die auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten ist.

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Wissenschaftliche Datenanalyse

End-to-End-Unterstützung für experimentelle Neurowissenschaften: von zuverlässiger Datenakquisition und Synchronisation bis zu robuster Vorverarbeitung, Analyse und reproduzierbarer Veröffentlichung. Wir konzentrieren uns auf Datenqualität und Validität – nicht nur Code – damit wissenschaftliche Ergebnisse vertrauenswürdig sind.

Reduzierung von 50-Hz-Rauschen: "Wir sehen ein starkes 50-Hz-Artefakt in unseren Signalen – können Sie uns bei möglichen Erdungs- oder Abschirmungslösungen anleiten?"
Multi-Kamera-Sync-Setup: "Wir möchten, dass alle Kameras Zeitstempel teilen, damit wir Aufnahmen zuverlässig zusammenführen können – können Sie uns auf Best Practices hinweisen?"
Echtzeit-Datenprotokollierungs-Integration: "Wir brauchen ein System zur Integration von Echtzeit-Sensor-Logs – was wäre Ihr Ansatz?"
Vorverarbeitung von Calcium-Imaging-Daten: "Was sind die Best Practices für die Vorverarbeitung von Calcium-Imaging-Daten für die Bewegungskorrektur?"
Reproduzierbare Abbildungen (fUSI / Imaging): "Welche Schritte sind bei der Konvertierung von Matlab-Imaging-Code zu Python für reproduzierbare Abbildungen beteiligt?"
Prädiktive Modellierung von Verhalten: "Wie können wir ein prädiktives Modell aus Trial-Daten für Mausverhalten-Analyse erstellen?"
Vorverarbeitung von Calcium-Imaging-Daten: "Was sind die Best Practices für die Vorverarbeitung von Calcium-Imaging-Daten für die Bewegungskorrektur?"
Workshop: Umgang mit großen Imaging-Datensätzen: "Wir haben 200 GB an 2P-Imaging-Dateien – könnte Ihr Workshop uns Strategien zeigen, um sie auf einem normalen Computer zu handhaben?"
Modellierung periodischer neuraler Daten: "Welche alternativen statistischen Modelle können wir zur Analyse asymmetrischer periodischer Daten verwenden?"
Inception-Loop für MEI-Generierung: "Wie konstruieren wir eine Inception-Loop-Pipeline zur Generierung von MEIs aus neuralen Daten?"
Wald's-Test-Implementierung in R: "Können Sie bei der Fehlersuche einer R-Implementierung von Wald's Test für unseren Datensatz helfen?"
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Forschungsdatenmanagement

Unterstützung bei der Organisation, Dokumentation, Lizenzierung und gemeinsamen Nutzung von Daten während des gesamten Forschungslebenszyklus – von den ersten Rohdateien bis zu veröffentlichten Repositorien.

Organisation von Projektordnerstrukturen: "Unsere Dateistruktur ist chaotisch – können Sie uns bei einem Layout helfen, das für aktuelle und zukünftige Mitarbeiter funktioniert?"
Metadaten-Vorlagen für Rohdaten: "Wir benötigen Metadaten für unsere Aufnahmen, wissen aber nicht, wo wir anfangen sollen – können Sie uns bei einer minimalen Vorlage helfen?"
Vorbereitung auf Datenveröffentlichung: "Wir werden bald einen Artikel einreichen – können Sie uns durch die Datenveröffentlichung führen, damit sie die Zeitschriftenanforderungen erfüllt?"
Auswahl einer Lizenz für Code und Daten: "Wir sind uns nicht sicher, wie wir unseren Code und unsere Daten lizenzieren sollen – können Sie uns bei der Auswahl von etwas Offenem aber Angemessenem helfen?"
NWB-Dateistandardisierung: "Wir möchten NWB einführen, sind uns aber nicht sicher, wie wir mit unseren benutzerdefinierten Metadaten umgehen – können Sie uns einen Konvertierungsansatz zeigen?"
Inkrementelle Datenzusammenführung: "Wir haben eine Master-CSV, bekommen aber täglich neue Aufnahmen – wie können wir Zusammenführungen optimieren, um Duplikate zu vermeiden?"
Automatisierter Dokumentationsaufbau: "Wir hätten gern klickbare Dokumentation für jede Funktion – können Sie einen schnellen Ansatz empfehlen, um diese automatisch aus Docstrings zu generieren?"
Reproduzierbare Abbildungen sicherstellen: "Wir haben Random Seeds an verschiedenen Stellen – wie vereinheitlichen wir sie, damit die Abbildungsausgaben von Lauf zu Lauf reproduzierbar sind?"
Auto-Archivierung finaler Ergebnisse: "Wir vergessen ständig, finale Ergebnisse zu sichern – können wir einen automatischen Push zu unserer Datenfreigabe nach jedem erfolgreichen Lauf automatisieren?"
Protokollierung von Bewegungskorrektur-Metriken: "Gibt es eine Möglichkeit, Ausrichtungsstatistiken pro Lauf zu speichern, damit wir wissen, ob die Bilder zu stark driften?"
Versionskontrolle für CaImAn-Refaktorierung: "Wir haben CaImAn für unsere Pipeline modifiziert – wie verfolgen wir Änderungen, während wir offizielle Updates ziehen?"
Vorbereitung für ein reproduzierbares Paper: "Wir werden bald einreichen; können Sie uns bei der Finalisierung unseres Methodencodes helfen und sicherstellen, dass alles reibungslos neu läuft?"
DOIs für finale Datensätze zuweisen: "Wie können wir unsere finalen Ergebnisse mit einem DOI veröffentlichen, damit Leute sie direkt zitieren können?"
Reproduzierbare Analyse mit Zeitstempeln: "Wir möchten sicherstellen, dass andere unsere Ergebnisse wiederholen können, selbst wenn einige Schritte Stunden dauern – was ist die beste Praxis?"
Entwurf einer README für die Veröffentlichung: "Wir sind bereit, unsere Daten zu veröffentlichen, wissen aber nicht, was in die README aufgenommen werden soll – können Sie uns bei einem Entwurf helfen?"
Versionierung von Zwischen-Datensätzen: "Wir verarbeiten unsere Daten alle paar Wochen neu – wie können wir Änderungen strukturiert verfolgen, ohne alles zu überschreiben?"
Zuordnung von Roh- zu Finaldaten: "Wie verfolgen wir, welche Rohdatei welche finale Abbildung generiert hat, wenn mehrere Vorverarbeitungsskripte beteiligt sind?"
Einrichtung einer Labor-Datenrichtlinie: "Wir möchten eine Grundrichtlinie, damit alle im Labor Daten konsistent handhaben – können Sie uns beim Schreiben helfen?"
Automatisierung von Datenintegritätsprüfungen: "Wie können wir sicherstellen, dass unsere hochgeladenen Datensätze sich nicht stillschweigend geändert haben oder im Laufe der Zeit beschädigt wurden?"
Verknüpfung von Code mit spezifischen Datensätzen: "Unser Code funktioniert nur mit bestimmten Datenversionen – wie machen wir das offensichtlich und reproduzierbar?"
Postdoc-Übergabe-Checkliste: "Ich gehe bald – können Sie mir helfen sicherzustellen, dass alles für die nächste Person bereit ist?"
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Pipeline-Automatisierung

Unterstützung bei Coding-Best-Practices, Strukturierung wiederverwendbarer Skripte, Unit-Testing, Dependency-Management und Tool-Auswahl in Python, R und Matlab.

Modularisierung einer Matlab-Toolbox: "Wir haben ein riesiges Skript mit allem darin – wie können wir dies in logische Module mit klaren Ein- und Ausgaben aufteilen?"
Conda-Umgebungen für Reproduzierbarkeit: "Verschiedene Maschinen liefern verschiedene Ergebnisse – können Sie uns helfen, unsere Python-Umgebung über Systeme hinweg einzufrieren?"
Unit-Testing in R mit `testthat`: "Wir möchten vermeiden, alte Bugs wieder einzuführen – wie beginnen wir mit dem Hinzufügen grundlegender Tests in unserer R-Codebasis?"
Profiling von langsamem Python-Code: "Unser Code läuft, aber er ist unglaublich langsam – können Sie uns helfen herauszufinden, was ihn ausbremst?"
Zusammenführung geforkerter Codebasen: "Wir haben drei verschiedene Forks mit widersprüchlichen Änderungen – können Sie uns bei einer Merge-Strategie und Testabdeckung anleiten?"
Testen einer Klassifikations-Bibliothek: "Wir haben ein 2k-Zeilen-Skript ohne Tests – können Sie uns zeigen, wie wir modularisieren und pytest einführen?"
Inscopix-Datenextraktion: ""
Migration von Matlab zu Python: "Wir möchten zu Python wechseln – können Sie uns helfen, unsere Matlab-Codebasis zu übersetzen und Ersatz für Built-ins zu finden?"
Container-Registry-Einrichtung: "Wir möchten Container-Versionen verfolgen, damit verschiedene Projekte konsistente Umgebungen ziehen können – wie machen wir das?"
Debugging von Index-Fehlern in R: "Wir bekommen ständig NA-bezogene Fehler beim Umformen unserer Daten – können Sie uns beim Durchgehen des Bugs helfen?"
Lokale Parallelverarbeitung: "Unser Skript beansprucht eine CPU – können wir Aufgaben parallel spawnen oder joblib verwenden, damit es schneller fertig wird?"
Eins-zu-eins Debug-Coaching: "Manchmal haben wir Array-Out-of-Bounds – können wir einen kurzen Screen-Share machen, damit Sie sehen können, wie wir die Daten indizieren?"
Dockerisierung einer Python-2.7-Analyse: "Wir verwenden weiterhin Python 2.7 – können Sie uns helfen, es in Docker zu verpacken, damit andere es auf modernen Systemen ausführen können?"
Automatische QA-Prüfungen: "Wir hätten gern einen nächtlichen Job, um verdächtige Läufe zu kennzeichnen – gibt es einen einfachen Ansatz zur automatischen Prüfung der Datenintegrität?"
Property-Based Testing für Datei-Parser: "Unser Datei-Parser liest manchmal die letzten Bytes falsch – wie testen wir Edge-Cases systematisch?"
Parallele Beschleunigungen auf dem Desktop: "Können wir diese Schleifen über Kerne auf einem normalen PC verteilen, oder brauchen wir dafür einen Cluster?"
Überarbeitung der Dateinamengebung: "Wir haben alte Experimentdaten mit 'Run1', 'Exp3_1' usw. gekennzeichnet – wie können wir sie konsistent reorganisieren?"
Verpackung einer Python-Toolbox: "Wir möchten, dass Mitarbeiter einfach 'pip install' für unseren Code verwenden können – können Sie uns bei den Verpackungsschritten helfen?"
Verwendung von Git für Matlab-Projekte: "Wir haben Git nie zuvor verwendet – können Sie uns zeigen, wie wir Änderungen in unserem Matlab-Projekt verfolgen?"
Code-Reviews für Studentenprojekte: "Kann jemand unsere Skripte auf Lesbarkeit und Struktur prüfen, bevor wir sie abgeben?"
Verwendung von Virtualenv in Python: "Meine Pakete kollidieren ständig – wie kann ich sie pro Projekt isolieren?"
Matlab-Funktions-Refaktorierung: "Wir duplizieren ständig Code und bearbeiten Pfade manuell – können Sie uns beim Aufräumen helfen?"
Einführung in Python-Klassendesign: "Unser Skript ist zu lang – können wir Klassen verwenden, um es aufzuräumen?"
Automatisierte Dokumentation in R: "Wir vergessen, was unsere Funktionen tun – können wir Dokumentation automatisch aus Kommentaren generieren?"
Verpackung von Matlab-Code zum Teilen: "Wie teilen wir unser Matlab-Tool, ohne dass Leute ein Dutzend Dateien von Hand kopieren müssen?"
Jupyter-Notebooks als Lehrwerkzeuge: "Wir möchten Jupyter verwenden, um Analyse-Workflows zu unterrichten – können Sie uns bei der Einrichtung für Interaktivität helfen?"
CI-Testing für eine Python-Pipeline: "Wir arbeiten gemeinsam an einem Repo – können Sie uns bei der Einrichtung automatischer Tests helfen, damit wir Fehler früh erkennen?"
Skript-Vorlagen für neue Experimente: "Jedes Projekt beginnt von vorn – können Sie uns helfen, wiederverwendbare Skript-Vorlagen zu erstellen?"
Wechsel zu VSCode von Matlab-IDE: "Wir probieren VSCode aus – wie richten wir es sowohl für Matlab als auch für Python ein?"
Crashkurs: R-Markdown-Berichte: "Können Sie uns zeigen, wie wir PDFs aus unserem R-Code mit eingebetteten Plots und Inline-Ergebnissen erstellen?"
MATLAB-zu-Python-Konvertierung: "Wir verlassen uns auf älteren MATLAB-Code für finale Plots – wie replizieren wir diese in Python für ein Open-Source-Release?"
Ausführliche Code-Reviews: "Wir hätten gern eine zweite Meinung zur Code-Klarheit – können Sie eine Überprüfung unserer Hauptanalysefunktion durchführen?"
Übersetzung in ein neues Framework: "Wir haben unser eigenes Skript jahrelang verwendet – können Sie uns durch eine gut gepflegte Bibliothek zum Sortieren von Spikes führen?"
Vereinheitlichung von Daten-Scripting-Ansätzen: "Wir codieren alle unterschiedlich – können Sie eine Sitzung leiten, die zeigt, wie man ein typisches Dataset-Cleanup-Skript strukturiert?"

Unser Beratungsansatz

Kollaborative Problemlösung für die Forschung

Wir sind spezialisiert auf praxisnahe, kollaborative Beratung, die sowohl Lösungen als auch Fähigkeiten aufbaut. Unser Ansatz betont Pair Programming, Wissenstransfer und nachhaltige Praktiken, die Ihr Team auch nach Projektende befähigen.

Erhöhte Forschungsgeschwindigkeit

Lösen Sie technische Blocker schnell, damit sich Forscher auf wissenschaftliche Fragestellungen statt auf Implementierungsdetails konzentrieren können.

Wettbewerbsfähige Förderanträge

Demonstrieren Sie robuste Methoden, Datenmanagementpläne und reproduzierbare Workflows, die Gutachter erwarten.

Nachhaltige Forschungsinfrastruktur

Bauen Sie Systeme und Fähigkeiten auf, die mehreren Projekten zugutekommen und langfristig von Ihrem Team gepflegt werden können.

iBOTS-Kurzberatung ist einfach!

1
E-Mail-Anfrage

Lassen Sie uns wissen, was Sie interessiert! Senden Sie einfach eine Nachricht an eines unserer Teammitglieder, und wir helfen Ihnen bei der Vereinbarung eines Treffens!

2
Online-Beratungsgespräch

Vor welchem Problem stehen Sie, was sind Ihre Ziele und wie ist Ihre aktuelle Situation? Gemeinsam wählen wir eine Strategie und einen Zeitplan, der am besten zu Ihrer Situation passt.

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Pair-Programming-Sitzungen

Lernen macht gemeinsam am meisten Spaß! Wir treffen uns 1-2 Mal pro Woche, entweder online oder persönlich, um intensiv am Projekt zu arbeiten.

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Projektbewertung

Feiern Sie unsere Erfolge! Am Ende der letzten Sitzung bewerten wir das Ergebnis und besprechen die nächsten Schritte.

Lassen Sie uns in Kontakt treten!

Nicholas A. Del Grosso
Nicholas A. Del Grosso

delgrosso.nick@uni-bonn.de

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Sangeetha Nandakumar
Sangeetha Nandakumar

nandakum@uni-bonn.de

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Ole Bialas
Ole Bialas

bialas@uni-bonn.de

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Atle E. Rimehaug
Atle E. Rimehaug

rimehaug@uni-bonn.de

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