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Scientific workflows for computational reproducibility in the life sciences: Status, challenges and opportunities

Cohen-Boulakia, Sarah; Belhajjame, Khalid; Collin, Olivier; Chopard, Jérôme; Froidevaux, Christine; Gaignard, Alban (2017), Scientific workflows for computational reproducibility in the life sciences: Status, challenges and opportunities, Future Generation Computer Systems, 75, p. 284-298. 10.1016/j.future.2017.01.012

Voir/Ouvrir
scientific-workflows.pdf (491.7Kb)
Type
Article accepté pour publication ou publié
Date
2017
Nom de la revue
Future Generation Computer Systems
Volume
75
Pages
284-298
Identifiant publication
10.1016/j.future.2017.01.012
Métadonnées
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Auteur(s)
Cohen-Boulakia, Sarah
Belhajjame, Khalid
Collin, Olivier cc
Chopard, Jérôme
Froidevaux, Christine
Gaignard, Alban cc
Résumé (EN)
With the development of new experimental technologies, biologists are faced with an avalanche of data to be computationally analyzed for scientific advancements and discoveries to emerge. Faced with the complexity of analysis pipelines, the large number of computational tools, and the enormous amount of data to manage, there is compelling evidence that many if not most scientific discoveries will not stand the test of time: increasing the reproducibility of computed results is of paramount importance.The objective we set out in this paper is to place scientific workflows in the context of reproducibility. To do so, we define several kinds of reproducibility that can be reached when scientific workflows are used to perform experiments. We characterize and define the criteria that need to be catered for by reproducibility-friendly scientific workflow systems, and use such criteria to place several representative and widely used workflow systems and companion tools within such a framework. We also discuss the remaining challenges posed by reproducible scientific workflows in the life sciences. Our study was guided by three use cases from the life science domain involving in silico experiments.
Mots-clés
Reproducibility; Scientific Workflows; Packaging environments; Provenance

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