Reproductibilité !
Café LoOPS estival avec un REX sur la reproductibilité au service de la Biologie computationnelle. Thomas Denecker de l'IC2B nous présentera des fonctionnalités qui permettent de rendre plus reproductibles une analyse complète de bioinformatique.
La reproductibilité au service de la Biologie computationnelle.
Une étude récente publiée dans Nature a montré que près de 70% des
expériences en Biologie ne sont pas reproductibles.
Il est donc indispensable de mettre en place des bonnes pratiques afin
de garantir l’intégrité des données et la reproductibilité des résultats
d’analyse. Concernant les données, les principes FAIR-data sont de plus
en plus utilisés. Ces mêmes principes peuvent être détournés au service
des analyses pour garantir des résultats identiques à partir d’un même
jeu de données et au cours du temps.
L’objectif de cette présentation est de proposer un panel de
fonctionnalités permettant de rendre reproductible une analyse complète
de bioinformatique. L’exemple présenté a pour but de sélectionner des
gènes qui ne se comportent pas de la même façon entre deux conditions
expérimentales. Les fonctionnalités présentées ne sont pas dépendantes
de cet exemple. En effet, elles peuvent être appliquées à n'importe
quelle autre question biologique.
Brièvement, nous récupérons les données depuis les bases de données
publiques (ENA/SRA), nous réalisons une analyse reproductible avec un
système de workflow (snakemake) dans un environnement virtuel (docker)
dont l'ensemble du code, versionné (git), est disponible en open source
(Github et dockerhub).
La visualisation des résultats est dynamique (shiny app) et un rapport
(Rmarkdown) en pdf ou html est disponible. Il regroupe les résultats de
l’analyse et détaille l’ensemble des paramètres choisis par
l'utilisateur.
Cette rencontre se tiendra à l'institut d'Astrophysique Spatiale à Orsay, de 13h00 à 14h00, salle 123 du Bâtiment 121.
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