终极指南:5分钟快速掌握eLabFTW开源实验室管理系统
eLabFTW是当前最受欢迎的开源电子实验笔记本系统,专为科研团队设计。这个免费、现代化、多功能的实验室管理系统让研究人员能够轻松存储和组织实验数据。无论你是学生、研究人员还是实验室管理者,通过这份完整教程,都能在短短5分钟内了解如何开始使用这个强大的实验室管理工具。
🚀 什么是eLabFTW?
eLabFTW 是一个基于Web的电子实验室笔记本管理系统,支持多团队协作。它具备以下核心功能:
- 实验笔记本管理:记录和管理所有实验过程和结果
- 资源数据库:存储试剂、设备、细胞系等实验室物品
- 可信时间戳:确保实验数据的时间可信度
- 多种格式导入导出:支持ELN、PDF、CSV等格式
- 权限管理系统:精细的权限控制保障数据安全
📋 系统核心架构
eLabFTW采用模块化设计,主要功能模块包括:
实验管理模块 [src/Models/Experiments.php] - 核心实验数据管理 用户权限模块 [src/Models/Users/] - 多层级权限管理 数据库管理 [src/Models/Items.php] - 实验室物品和资源管理 文件上传模块 [src/Models/Uploads.php] - 附件和文档管理
⚡ 快速安装步骤
环境要求
- 至少512MB内存(推荐1GB)
- 300MB磁盘空间
- Docker环境
一键安装命令
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/el/elabftw
cd elabftw
docker-compose up -d
安装完成后,通过浏览器访问系统即可开始使用。
🎯 主要功能亮点
1. 实验数据管理
通过[src/Controllers/ExperimentsController.php]实现完整的实验生命周期管理,从创建到归档。
2. 权限控制系统
[src/Enums/BasePermissions.php]定义了详细的权限级别,确保数据安全。
3. 多语言支持
系统内置21种语言,国际化配置在[langs/]目录中。
🔧 核心配置模块
系统的主要配置功能集中在以下关键文件中:
- 应用配置 [src/Elabftw/App.php] - 系统核心配置
- 数据库操作 [src/Elabftw/Db.php] - 数据库连接管理
- 用户认证 [src/Auth/] - 多种认证方式支持
📊 数据导入导出
eLabFTW支持多种数据格式的导入导出:
- ELN格式 - 标准电子实验室笔记本格式
- PDF报告 - 生成专业的实验报告
- CSV数据 - 批量导入导出实验数据
🛡️ 安全特性
系统具备企业级安全防护:
- 审计日志 [src/AuditEvent/] - 完整记录所有操作
- CSRF防护 [src/Elabftw/Csrf.php] - 防止跨站请求伪造
- 数据加密 - 敏感数据加密存储
💡 使用建议
新手入门技巧
- 先从创建简单的实验记录开始
- 熟悉标签和分类系统
- 了解权限设置的最佳实践
🌟 进阶功能
对于有经验的用户,eLabFTW还提供:
- REST API [apidoc/v2/openapi.yaml] - 完整的API文档
- 自定义字段 - 根据实验室需求定制数据字段
- 工作流程 - 定义标准化的实验流程
🔍 常见问题解答
Q:eLabFTW适合哪些类型的实验室? A:适用于生物、化学、医药、材料科学等各类研究实验室。
Q:数据备份如何操作? A:系统提供完整的备份解决方案,确保数据安全。
通过这份完整的eLabFTW入门指南,相信你已经对这个强大的开源实验室管理系统有了全面的了解。现在就开始你的实验室数字化之旅吧!🎉
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00