Um dos pilares da ciência é a possibilidade de reprodução dos resultados de pesquisas científicas por pesquisadores independentes, tornando possível a validação dos métodos, dos resultados e suas conclusões. Para que isto seja possível no cenário atual, onde a produção de dados científicos tomou uma proporção gigantesca (Big Data), métodos sistemáticos de armazenamento, curadoria e disponibilização dos dados precisam ser implementados. Diante do grande volume de dados disponíveis, todo o processo científico é impactado, possibilitando o surgimento de um novo paradigma científico: a e-Science ou e-Ciência. Neste trabalho foram desenvolvidos uma ontologia para o domínio dos dados da área de Análise por Ativação Neutrônica e de um protótipo de repositório de dados de pesquisa. A metodologia adotada para a construção da ontologia foram o Léxico Aplicado da Linguagem (LAL) e a Ontology Development 101 (Método 101). A integração da camada semântica com o SGBD PostgreSQL foi emulada através do Protégé e sua ferramenta Ontop, realizando uma conexão direta com o banco de dados relacional. Nesta emulação, consultas semânticas foram realizadas em SPARQL. Os resultados apresentados demonstram os ganhos oriundos desta integração e apontam para vantagens de se ter uma camada semântica em um repositório de dados, incluindo, mas não se limitando, à maior possibilidade de reuso dos dados visto que podem ser melhor entendidos a partir da ontologia que os descreve. O protótipo de repositório foi desenvolvido utilizando-se um framework de desenvolvimento Web de código aberto - Django, com a linguagem de programação Python, o que possibilitou bastante flexibilidade e agilidade neste processo.

One of the pillars of Science is the possibility of replicating the results of scientific research by independent researchers, making possible the validation of methods, results and their conclusions. For this to be possible in the current scenario, where the production of scientific data grows fast (Big Data), systematic methods of data storing, curating and delivering need to be implemented. Faced with the avalanche of available data, the entire scientific process is impacted, enabling the emergence of a new scientific paradigm called e-Science. That new paradigm, called "The Fourth Paradigm of Scientific Exploration", distinguishes data-intensive science from traditional computational science. In this work, an ontology was developed for the domain of data in the area of Analysis by Neutron Activation and a prototype of research data repository. The integration of the semantic layer with the PostgreSQL SGBD was emulated through Protegè and its Ontop tool, making a direct connection to the relational database. In this emulation, semantic queries were performed in SPARQL. The results presented demonstrate the gains from that integration and point to several advantages of having a semantic layer in a data repository, including, but not limited to, a greater possibility of data reuse since these data can be better understood because of all description that the ontology provides. Also, as a result of these work, the methodology developed for the creation of the ontology is presented in details, allowing its application in other correlated domains in IPEN-CNEN/SP as well as in other institutions. The repository prototype was developed using the open source web development framework Django along with Python programming language, in a way that provided a lot of flexibility and agility to the process.