ISTOCK, EGALCuando Lior Pachter se encontr\u00f3 con una de las \u00faltimas publicaciones del proyecto Genotype-Tissue Expression (GTEx), financiado con fondos federales, no pudo reprimir su decepci\u00f3n.<\/p>\n
En el art\u00edculo, publicado en octubre pasado, los investigadores del consorcio GTEx analizaron datos de secuenciaci\u00f3n de ARN (RNA-seq) de m\u00e1s de 40 tipos de tejidos en el cuerpo humano. Los hallazgos en s\u00ed fueron emocionantes, dice Pachter, bi\u00f3logo computacional de Caltech. Pero una sola l\u00ednea, escondida en la secci\u00f3n de m\u00e9todos, lo dej\u00f3 exasperado. La l\u00ednea dec\u00eda: \u00abLas lecturas de ARN-seq se alinearon con el genoma humano\u00bb. . . usando TopHat (v1.4).”<\/p>\n
En respuesta, Pachter recurri\u00f3 a Twitter. “Por favor, deja de usar Tophat” escribi\u00f3 a principios de diciembre. \u00abYa no hay raz\u00f3n para usarlo\u00bb.<\/p>\n
La versi\u00f3n 1.4 de TopHat fue una actualizaci\u00f3n de 2012 de un programa de c\u00f3digo abierto concebido por Pachter y sus colegas en 2008 que alinea las lecturas de los experimentos de RNA-seq para un genoma de referencia. No solo…<\/p>\n
El programa TopHat original est\u00e1 muy desfasado, no solo en el tiempo, sino tambi\u00e9n en el rendimiento: ha sido superado, dice Pachter a The Scientist<\/em>. A estas alturas, en 2017, sin duda un consorcio de alto perfil con datos interesantes no deber\u00eda estar usando esta herramienta.<\/p>\n Kristin Ardlie, directora del Centro de Coordinaci\u00f3n y An\u00e1lisis de Datos de Laboratorio GTEx en el Instituto Broad, se\u00f1ala que el grupo presta mucha atenci\u00f3n a la elecci\u00f3n de la herramienta, pero que hay retrasos inevitables dada la escala de los proyectos.<\/p>\n Escribir los documentos del consorcio y llegar a un punto final de publicaci\u00f3n puede llevar mucho tiempo, escribe en un correo electr\u00f3nico a El cient\u00edfico<\/em>. Los datos de las publicaciones de octubre se finalizaron en 2014 y se hicieron p\u00fablicos en 2015. Los an\u00e1lisis originales de eso se habr\u00edan realizado meses antes de esa fecha, agrega. (TopHat2, el predecesor inmediato de TopHat, estuvo disponible en 2012). Consideramos que [TopHat v1.4] est\u00e1 desactualizado (o que hay mejores versiones disponibles) y, de hecho, hemos actualizado nuestras herramientas muchas veces desde entonces. Los proyectos m\u00e1s recientes de GTEx usan STAR.<\/p>\n Pero Pachter se\u00f1ala que GTEx no es el \u00fanico grupo que publica documentos que citan versiones obsoletas del software. Desde su publicaci\u00f3n en 2009, el art\u00edculo original de TopHat, en coautor\u00eda con Pachter, su estudiante de posgrado Cole Trapnell y el coasesor de Trapnell, Steven Salzberg, ha acumulado m\u00e1s de 6500 citas, de las cuales m\u00e1s de 1000 se registraron el a\u00f1o pasado.<\/p>\n Env\u00eda el mensaje de que realmente no importa qu\u00e9 programa uses, que todos son similares y ese no es realmente el caso.<\/p>\n Lior Pachter, Caltech<\/p><\/blockquote>\n Y TopHat es solo uno de muchas herramientas computacionales obsoletas se han incorporado como malos h\u00e1bitos cient\u00edficos. De hecho, la evidencia anecd\u00f3tica, as\u00ed como la investigaci\u00f3n reciente sobre el tema, sugieren que el uso de software obsoleto est\u00e1 muy extendido en la comunidad de ciencias biol\u00f3gicas y rara vez se reconoce como un problema.<\/p>\n Muy a menudo, nos hemos encontrado con estudiantes o profesores que han estado usando inconscientemente estas herramientas de software obsoletas, dice Jri Reimand, bi\u00f3logo de c\u00e1ncer computacional de la Universidad de Toronto. Cuando se les pregunta por qu\u00e9 no han considerado actualizar sus flujos de trabajo, generalmente responden porque primero se familiarizaron con esas herramientas y realmente no prestaron atenci\u00f3n a si se actualizaban con frecuencia.<\/p>\n Ahora hay un impulso creciente para contrarrestar esta actitud, ya que se vuelve cada vez m\u00e1s obvio que la elecci\u00f3n del software computacional puede tener una influencia sustancial en el progreso de la ciencia. Los usuarios de m\u00e9todos m\u00e1s antiguos no solo no aprovechan los algoritmos m\u00e1s r\u00e1pidos y precisos, los conjuntos de datos mejorados y los ajustes y correcciones que evitan errores en versiones anteriores, sino que tambi\u00e9n contribuyen a una crisis de reproducibilidad debido a las diferencias en los resultados nuevos y antiguos. producen los m\u00e9todos.<\/p>\n Desde esa perspectiva, cuando los usuarios usan herramientas muy antiguas que realmente sabemos que no son las correctas para usar, en cierto sentido se deval\u00faan las contribuciones de todos nosotros al desarrollar una nueva metodolog\u00eda, dice Pachter. . Env\u00eda el mensaje de que en realidad no importa qu\u00e9 programa utilice, que todos son similares y que ese no es realmente el caso.<\/p>\n Los \u00faltimos a\u00f1os han visto un pu\u00f1ado de esfuerzos para cuantificar el efecto del uso de herramientas computacionales obsoletas en la investigaci\u00f3n biol\u00f3gica. En 2016, Reimand y sus colegas exploraron 25 programas de herramientas de enriquecimiento de v\u00edas basados en la web que ayudan a los investigadores a acceder a bases de datos en l\u00ednea para dar sentido a los datos gen\u00e9ticos experimentales. estaban abri\u00e9ndose camino en la literatura, y si esos cambios tuvieron un efecto en los resultados cient\u00edficos.<\/p>\n No es el efecto de que las personas se tomen mucho tiempo para publicar los resultados.<\/p>\n Jri Reimand, Universidad de Toronto<\/p><\/blockquote>\n Sus hallazgos fueron condenatorios. En una carta al editor publicada en Nature Methods<\/em>, los investigadores escribieron que el uso de recursos obsoletos ha afectado fuertemente el an\u00e1lisis gen\u00f3mico pr\u00e1ctico y la literatura reciente: el 67 % de las 3900 publicaciones que encuestamos en 2015 hac\u00edan referencia a software obsoleto que captur\u00f3 solo el 26 % de los procesos y v\u00edas biol\u00f3gicos identificados con los recursos actuales.<\/p>\n El principal culpable de esa estad\u00edstica fue un popular software de anotaci\u00f3n de genes llamado DAVID, que, en 2015, no hab\u00eda sido revisado desde 2010 (aunque ha sido actualizado desde entonces). A pesar de que no pudo descubrir casi las tres cuartas partes de la informaci\u00f3n revelada usando alternativas m\u00e1s recientes, DAVID la hab\u00eda incluido en m\u00e1s de 2500 publicaciones, muchas de las cuales deben haber usado la herramienta cuando ya estaba sustancialmente desactualizada y reemplazada por otras herramientas disponibles. Notas de Remand. No es el efecto de que las personas se tomen mucho tiempo para publicar los resultados.<\/p>\n Incluso cuando una sola herramienta se actualiza regularmente, la comunidad de investigaci\u00f3n puede quedarse atr\u00e1s, como lo destaca un estudio de 2017 de la Universidad de Pensilvania. el farmac\u00f3logo y bi\u00f3logo computacional Casey Greene y su exalumno de posgrado, Brett Beaulieu-Jones, en Biotecnolog\u00eda natural<\/em>.<\/p>\n El d\u00fao se centr\u00f3 en una sola herramienta: BrainArray Custom CDF, un recurso en l\u00ednea desarrollado en 2005 que consta de varios archivos que ayudan a los experimentos de expresi\u00f3n g\u00e9nica al hacer coincidir las sondas de ADN con los genes. Al revisar las 100 publicaciones m\u00e1s recientes que emplearon la herramienta, ahora en su versi\u00f3n 22, Greene y Beaulieu-Jones encontraron que m\u00e1s de la mitad omiti\u00f3 qu\u00e9 versi\u00f3n usaron los autores en conjunto, lo que hace que los hallazgos de estos estudios sean esencialmente irreproducibles. Los art\u00edculos restantes, que se publicaron entre 2014 y 2016, citaron nueve versiones diferentes, que van de la 6 a la 19.<\/p>\n Cuando los investigadores aplicaron varias versiones recientes de BrainArray Custom CDF a un conjunto de datos de expresi\u00f3n g\u00e9nica obtenidos de c\u00e9lulas humanas l\u00edneas dise\u00f1adas para carecer de prote\u00ednas de c\u00e9lulas T particulares, encontraron m\u00faltiples discrepancias en los resultados. Por ejemplo, mientras que las versiones 18 y 19 identificaron un total de alrededor de 220 genes que mostraban una expresi\u00f3n significativamente alterada en comparaci\u00f3n con los controles, la versi\u00f3n 19 omiti\u00f3 10 genes que se identificaron con la versi\u00f3n 18, y otros 15 genes que se identificaron con la versi\u00f3n 19 se omitieron. perdido por la versi\u00f3n 18.<\/p>\n Est\u00e1 marcando la diferencia en los m\u00e1rgenes, dice Greene. Si uno de esos es su gen favorito, podr\u00eda cambiar su interpretaci\u00f3n.<\/p>\n Estudios como Greenes y Reimands son un recordatorio de que hay una diferencia entre el software y el protocolo experimental, dice Pachter. Los cambios en las ciencias de la computaci\u00f3n son muy r\u00e1pidos, el ritmo del cambio y la naturaleza del cambio son muy diferentes a los del protocolo experimental.<\/p>\n Pero transmitir ese mensaje a los investigadores no es tan simple, agrega. Si bien algunos de los que respondieron al tweet de diciembre de Pachters sugirieron simplemente eliminar las herramientas antiguas o las versiones antiguas de un software en l\u00ednea para, al menos, evitar nuevas descargas de herramientas obsoletas, hay buenas razones para mantener un registro de los dinosaurios computacionales en l\u00ednea. Hay un argumento, y es importante, de que las personas pueden querer reproducir resultados antiguos o tener la capacidad de ejecutar el software como estaba en ese momento, dice Pachter.<\/p>\n Los editores de literatura cient\u00edfica tambi\u00e9n pueden ayudar aumentar la conciencia.<\/p>\n<\/blockquote>\n Reimand est\u00e1 de acuerdo en que la reproducibilidad es una raz\u00f3n clave para mantener buenos registros de las herramientas m\u00e1s antiguas. Deber\u00eda haber una versi\u00f3n disponible del mismo software que le permita volver, digamos, dentro de seis meses y decir: As\u00ed es como obtuve los resultados entonces, se\u00f1ala. Muchos sitios ahora hacen esto: el sitio web de BrainArray, por ejemplo, actualmente aloja sus 22 versiones para descargar, aunque en el momento del estudio de Greenes 2017, al menos cinco versiones no estaban disponibles.<\/p>\n Algunos desarrolladores, en cambio, optan por la advertencia avisos en los sitios web donde el software est\u00e1 disponible para descargar. En la p\u00e1gina de inicio de TopHats, un aviso debajo del panel de descripci\u00f3n dice: Tenga en cuenta que TopHat ha entrado en una etapa de bajo mantenimiento y soporte, ya que ahora es reemplazado en gran medida por HISAT2, que proporciona la misma funcionalidad principal. . . de una manera m\u00e1s precisa y mucho m\u00e1s eficiente<\/strong>. (\u00c9nfasis en TopHats.)<\/p>\n Pachter sugiere que los desarrolladores tambi\u00e9n podr\u00edan modificar las versiones antiguas de software para incluir sus propias advertencias, de modo que cuando descargue la herramienta, vaya y la ejecute, entonces el programa emite un mensaje y dice: Puede usar esto, pero hay herramientas m\u00e1s nuevas y mejores.<\/p>\n Por otro lado, los editores de literatura cient\u00edfica tambi\u00e9n pueden ayudar a aumentar la conciencia sobre el papel de las herramientas computacionales al requerir mayor transparencia sobre la informaci\u00f3n del software. Varias editoriales de peso como Elsevier, Spring Nature y AAAS han adoptado pautas de publicaci\u00f3n destinadas a mejorar la reproducibilidad, muchas de las cuales tienen en cuenta el problema del software.<\/p>\n Incluyendo toda la informaci\u00f3n, dependencias, variables de configuraci\u00f3n , datos de prueba y otros elementos necesarios para repetir un an\u00e1lisis es realmente solo una parte de la imagen de reproducibilidad m\u00e1s amplia, que Elsevier apoya firmemente, escribe William Gunn, director de comunicaciones acad\u00e9micas de Elsevier, en un correo electr\u00f3nico a The Scientist<\/em>. Por ejemplo, un conjunto de pautas conocido como m\u00e9todos STAR, introducido por Cell Press en 2016 y que ahora se est\u00e1 expandiendo en las revistas de Elsevier, requiere una descripci\u00f3n del software, que incluye informaci\u00f3n de la versi\u00f3n y un enlace para obtenerlo, a menos que se proporcione como un archivo complementario, agrega Gunn.<\/p>\n Si bien iniciativas como estas pueden crear conciencia sobre los riesgos de usar software obsoleto, tambi\u00e9n hay movimientos en la comunidad de ciencias biol\u00f3gicas para hacer que todo La cuesti\u00f3n de actualizar las herramientas inform\u00e1ticas, as\u00ed como cambiar entre herramientas y varias versiones, es mucho m\u00e1s f\u00e1cil.<\/p>\n Una posible soluci\u00f3n, se\u00f1ala Greene, es que los investigadores adopten la pr\u00e1ctica de cargar todo su entorno inform\u00e1tico con sus publicaciones, de modo que los an\u00e1lisis se pueden ejecutar con todas y cada una de las versiones de una herramienta a medida que est\u00e9n disponibles. A medida que cambia una versi\u00f3n, puede ejecutar el an\u00e1lisis con ambas versiones a trav\u00e9s de ese software y ver r\u00e1pidamente la diferencia en los resultados, dice Greene, cuyo art\u00edculo sobre Nature Biotechnology<\/em> describi\u00f3 c\u00f3mo podr\u00eda funcionar un sistema de este tipo en detalle. <\/p>\n Este tipo de enfoque din\u00e1mico del software se usa ampliamente en inform\u00e1tica, pero sigue siendo un concepto relativamente novedoso entre los bi\u00f3logos. Sin embargo, como inform\u00f3 Nature<\/em> a principios de este a\u00f1o, algunos investigadores ven la transici\u00f3n a una era en la que los cient\u00edficos ya no tendr\u00e1n que preocuparse por descargar y configurar software en solo unos a\u00f1os.<\/p>\n Hasta entonces, Pachter tiene consejos para otros desarrolladores de herramientas. Haz lo que he hecho, en Twitter y en otros lugares, en charlas y declaraciones p\u00fablicas, dice. Aseg\u00farese de tomarse el tiempo para decirle a la gente, tengo esta herramienta, es muy popular. No lo use m\u00e1s.<\/p>\n Reciba acceso completo a m\u00e1s de 35 a\u00f1os de archivos<\/strong>, as\u00ed como a 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":" ISTOCK, EGALCuando Lior Pachter se encontr\u00f3 con una de las \u00faltimas publicaciones del proyecto Genotype-Tissue Expression (GTEx), financiado con fondos federales, no pudo reprimir su decepci\u00f3n. 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