FLICKR, MCKAYSAVAGEUn creciente cuerpo de investigaci\u00f3n ha destacado a los cient\u00edficos’ incapacidad de reproducir los resultados de los dem\u00e1s, incluido un estudio de 2012 que encontr\u00f3 que solo el 11 por ciento de los \u00abpuntos de referencia\u00bb; los estudios de c\u00e1ncer investigados podr\u00edan confirmarse de forma independiente. Se estima que esta cifra de reproducibilidad terriblemente baja es a\u00fan m\u00e1s baja para los estudios \u00f3micos a gran escala porque los revisores externos a menudo se ven obstaculizados por la falta de protocolos detallados y acceso a los recursos necesarios para realizar los an\u00e1lisis.<\/p>\n
“Algunas comunidades tienen est\u00e1ndares que exigen que los datos sin procesar se depositen en el momento de la publicaci\u00f3n o antes, pero el c\u00f3digo de computadora generalmente no est\u00e1 disponible, generalmente debido al tiempo que lleva prepararlo para su publicaci\u00f3n” explic\u00f3 Victoria Stodden, profesora asistente de estad\u00edstica en la Universidad de Columbia.<\/p>\n
La incapacidad de validar es particularmente preocupante porque se entiende que los estudios \u00f3micos son propensos a errores. Dado el gran tama\u00f1o de la mayor\u00eda de los conjuntos de datos, no es raro que incluso eventos muy inusuales…<\/p>\n
Mientras que algunas revistas han tratado de hacer que el proceso de investigaci\u00f3n sea m\u00e1s transparenteNature<\/em> y Science<\/em>, por ejemplo, requiere que los autores pongan sus datos a disposici\u00f3n siempre que sea posible, y la \u00faltima publicaci\u00f3n ha ampliado este requisito para incluir el c\u00f3digo y la adopci\u00f3n de software ha sido irregular. En un estudio PLOS ONE<\/em> de junio, Stodden y sus colegas demostraron que solo el 38 % y el 22 % de los autores que env\u00edan informes se adhieren a las pol\u00edticas de datos y c\u00f3digos de las revistas, respectivamente.<\/p>\n Mientras tanto, sin embargo, algunos cient\u00edficos est\u00e1n archivando abiertamente sus datos y c\u00f3digos por su cuenta, ya sea a trav\u00e9s de sitios web personales o institucionales, o en sitios como Reproducibility Projects Open Science Framework y RunMyCode.org. Algunos tambi\u00e9n est\u00e1n utilizando plataformas de flujo de trabajo como GenePattern, MyExperiment, Galaxy y Taverna, por nombrar algunas, para ayudar a otros investigadores a replicar sus resultados.<\/p>\n Sage Bionetworks, con sede en Seattle, est\u00e1 adoptando un enfoque diferente, que convierte la reproducibilidad en un subproducto. del proceso de investigaci\u00f3n en s\u00ed, en lugar de simplemente una carga en el momento de la publicaci\u00f3n, dijo Stephen Friend, cofundador, director y presidente de la organizaci\u00f3n.<\/p>\n \u00bfSoluci\u00f3n sabia? Una plataforma computacional de c\u00f3digo abierto, llamada Synapse, que permite una colaboraci\u00f3n fluida entre equipos cient\u00edficos dispersos geogr\u00e1ficamente, brind\u00e1ndoles las herramientas para compartir datos, c\u00f3digo fuente y m\u00e9todos de an\u00e1lisis en proyectos de investigaci\u00f3n espec\u00edficos o en cualquiera de los 10,000 conjuntos de datos en el corpus de datos masivo de las organizaciones. . La clave de estas colaboraciones son las herramientas integradas en Synapse que permiten todo, desde congelaci\u00f3n de datos y controles de versiones hasta registros gr\u00e1ficos de procedencia que delimitan qui\u00e9n hizo qu\u00e9 a qu\u00e9 conjunto de datos, por ejemplo.<\/p>\n Al incorporar estas herramientas a lo largo del ciclo de investigaci\u00f3n, en lugar que como descripciones post-hoc a\u00f1adidas en el momento de la publicaci\u00f3n, a\u00f1adi\u00f3 Friend, los datos y los recursos de an\u00e1lisis creados por las colaboraciones pueden publicarse en la comunidad de investigaci\u00f3n general para su verificaci\u00f3n.<\/p>\n Synapse se est\u00e1 poniendo a prueba este a\u00f1o , que sirve como marco para ocho desaf\u00edos computacionales de big data organizados por Sage y DREAM (Di\u00e1logo para evaluaciones y m\u00e9todos de ingenier\u00eda inversa), un grupo de biolog\u00eda de sistemas distribuidos. Los desaf\u00edos, que requieren que los participantes compartan c\u00f3digo y an\u00e1lisis abiertamente a trav\u00e9s de Synapse, catalizan diversos equipos de investigadores en torno a un objetivo central, como el desarrollo de un modelo predictivo de enfermedades. Los participantes reutilizan y construyen sobre el trabajo de los dem\u00e1s para generar modelos ganadores. Los resultados de uno de esos desaf\u00edos, el Desaf\u00edo del pron\u00f3stico del c\u00e1ncer de mama, se publicaron en Science Translational Medicine<\/em> en abril.<\/p>\n Adem\u00e1s del texto narrativo que resume el estudio, el documento se vincula con el espectro completo de los detalles de los estudios, tal como se capturan en Synapse. Esto permite que otros no solo lean los art\u00edculos, sino que proporciona todo lo necesario para reproducir simult\u00e1neamente los mismos an\u00e1lisis informados en el documento.<\/p>\n Synapse tambi\u00e9n est\u00e1 impulsando The Cancer Genome Atlass (TCGA) Pan-Cancer proyecto, un esfuerzo masivo para trazar el panorama molecular de los primeros 12 tipos de tumores perfilados por sus participantes. El esfuerzo incluye a 250 investigadores distribuidos en 30 instituciones que ejecutan 60 proyectos de investigaci\u00f3n diferentes basados en el an\u00e1lisis integrador de 1930 archivos de datos de entrada. Debido a que muchos de estos proyectos son interdependientes, los investigadores usaron Synapse para administrar an\u00e1lisis de varias etapas y compartir sus resultados.<\/p>\n De hecho, fue el marco de conexi\u00f3n de datos lo que mantuvo unido todo el proyecto, dijo Josh Stuart, profesor de biomolecular ingenier\u00eda en la Universidad de California, Santa Cruz, que forma parte del proyecto dirigido por TCGA.<\/p>\n Al igual que la publicaci\u00f3n Breast Cancer Prognosis Challenge, los art\u00edculos derivados de Pan-Cancer incluyen enlaces integrados a conjuntos de datos listos para el an\u00e1lisis, c\u00f3digo y registros detallados de procedencia que Friend se\u00f1al\u00f3 que permiten a otros volver a ejecutar los an\u00e1lisis desde cero y verificar los resultados.<\/p>\n Proporciona un marco para que la ciencia se extienda, en lugar de publicar como un punto final finito para la investigaci\u00f3n, a\u00f1adi\u00f3. A medida que el proyecto Pan-Cancer se expande, los conjuntos de datos generados por el proyecto se seguir\u00e1n manteniendo y la nueva informaci\u00f3n estar\u00e1 disponible de inmediato para la comunidad para permitir que cualquier persona contribuya al esfuerzo.<\/p>\n Friend dijo que el enfoque posible a trav\u00e9s de Synapse no solo aument\u00f3 el valor de los recursos del trabajo del proyecto, sino que tambi\u00e9n aceler\u00f3 el ritmo del progreso cient\u00edfico. Adem\u00e1s, al exponer todo el proceso de investigaci\u00f3n, cualquier etapa de an\u00e1lisis puede servir como punto de partida para proyectos cient\u00edficos adicionales. Un nivel de transparencia y reproducibilidad, dijo Friend, transformar\u00e1 los datos en conocimiento y el conocimiento en descubrimiento. <\/p>\n Reciba acceso completo a m\u00e1s de 35 a\u00f1os de archivos<\/strong>, as\u00ed como TS Digest<\/em><\/strong>, ediciones digitales de The Scientist<\/em><\/strong>, art\u00edculos destacados<\/strong>, \u00a1y mucho m\u00e1s!\u00danase gratis hoy \u00bfYa es miembro?Inicie sesi\u00f3n aqu\u00ed<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" FLICKR, MCKAYSAVAGEUn creciente cuerpo de investigaci\u00f3n ha destacado a los cient\u00edficos’ incapacidad de reproducir los resultados de los dem\u00e1s, incluido un estudio de 2012 que encontr\u00f3 que solo el 11 por ciento de los \u00abpuntos de referencia\u00bb; los estudios de c\u00e1ncer investigados podr\u00edan confirmarse de forma independiente. 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