提升生物医学研究的严谨性和可重复性的建议
摘要：计算方法已经重塑了现代生物学的格局。尽管生物医学界越来越依赖计算工具，但在确保开放数据、开放软件和重现性方面，学术机构、资助机构和出版商的机制存在差异性。出版物可能会呈现学术软件，其中关键材料可能不可用或变得不可用，比如源代码和文档。缺乏这些信息的出版物会损害同行评议在评估技术实力和科学贡献方面的作用。对于学术软件包的不完整辅助信息可能会偏倚或限制使用该工具进行的任何后续工作。我们提供了四个不同领域的八个建议，旨在改善计算生物学的重现性、透明度和严谨性 - 这些正是生命科学课程中应该强调的主要价值观。我们的建议旨在改进软件可用性、易用性和保留稳定性，以促进生物医学和生命科学研究中可持续的数据科学生态系统。
作者：Jaqueline J. Brito, Jun Li, Jason H. Moore, Casey S. Greene, Nicole A. Nogoy, Lana X. Garmire, Serghei Mangul
论文ID：2001.05127
分类：Other Quantitative Biology
分类简称：q-bio.OT
提交时间：2020-07-28