# Science ouverte et principes FAIR dans un projet de bioinformatique

## Comment rendre un projet bioinformatique plus reproductible ?

Roscoff, 14 mars 2023

Thomas Denecker

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Attribution - Partage dans les Mêmes
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**Pas de restrictions complémentaires** — Vous n'êtes pas autorisé à appliquer des conditions légales ou des mesures techniques qui restreindraient légalement autrui à utiliser l'œuvre dans les conditions décrites par la licence.

Un contenu trouvable simplement,
accessible, décrit et réutilisable

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Contexte

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Data is the new oil

Clive Humby

Data is the new oil? No: Data is the new soil.

David Mccandless
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https://www.domo.com/data-never-sleeps#

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IFB

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INSTITUT FRANÇAIS DE BIOINFORMATIQUE

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Reads growth

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ENA

European Nucleotide Archive

https://www.ebi.ac.uk/ena/browser/about/statistics

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PRIDE

Proteomics IDEntifications Database

https://www.ebi.ac.uk/pride/statisticsdetails
<figure><img src="image_36.png" /></figure>

<table><thead><tr><td>Type de données</td><td>Base de données</td><td>Volumes de données</td></tr></thead><tbody><tr><td>Mesures de l'expression des gènes</td><td>ArrayExpress</td><td>72 938 experiments<br>2 429 810 assays<br>56,68 TB of archived data</td></tr><tr><td>Mesures de l'expression des gènes</td><td>GEO</td><td>5 570 704 échantillons</td></tr><tr><td>Structure 3D des protéines</td><td>PDB</td><td>177 009 Structures</td></tr><tr><td>Séquence nucléotidiques</td><td>GenBank</td><td>241 830 635 séquences et<br>1 731 302 248 418 bases</td></tr><tr><td>Données d'identification ou de<br>quantification des protéines</td><td>Pride</td><td>580 917 268 spectres de masse</td></tr><tr><td>Séquence nucléotidiques (COVID-19)</td><td>GISAID (EpiCoV)</td><td>15 158 725 séquences virales</td></tr></tbody></table>

MAJ : Mars 2023
Cout

<figure><img src="image_37.png" /><figcaption>Prix par génome humain</figcaption></figure>

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<figure><img src="image_39.png" /></figure>

Vitesse

<figure><img src="image_40.png" /></figure>

## Dans les années 90

4 ans pour le premier milliard de nucléotides du génome humain

## Aujourd'hui

Le génome complet en moins de 24h
<figure><img src="image_41.png" /></figure>

<figure><img src="image_42.png" /></figure>
## Pourquoi ne pas simplement exploiter les données déjà disponibles ?

- La description des données est encore trop souvent incomplète ;

- Les données ne sont pas facilement récupérables ;

- Il n'y a souvent pas de contrôle systématique des erreurs par des experts ;

- Les données ne sont pas générées exactement de la façon souhaitée ;

- Une question de confiance.

**Conclusion** : Plus simple ? Plus rapide ? Plus sûr ?

<figure><img src="image_43.png" /></figure>
<figure><img src="image_44.png" /></figure>

<figure><img src="image_45.png" /></figure>

Lin, D., Crabtree, J., Dillo, I. et al. The TRUST Principles for digital repositories. Sci Data 7, 144 (2020).
https://doi.org/10.1038/s41597-020-0486-7
<figure><img src="image_46.png" /></figure>

R
éplicabilité
répétabilité
reproductibilité

Souvent utilisées mais souvent confondues
et notamment par la langue (Plesser, 2018)
<figure><img src="image_47.png" /></figure>

<figure><img src="image_48.png" /></figure>

> "L'étroitesse de l'accord entre les résultats individuels successifs obtenus sur le même échantillon soumis à l'essai dans le même laboratoire et dans les conditions suivantes : même analyste, même appareil, même jour"

<figure><img src="image_49.png" /></figure>

https://doi.org/10.17226/25303

> "Obtaining consistent results across studies aimed at answering the same scientific question, each of which has obtained its own data"
<figure><img src="image_50.png" /></figure>

<figure><img src="image_51.png" /></figure>

> "L'étroitesse de l'accord entre les résultats individuels obtenus sur le même échantillon soumis à l'essai dans le même laboratoire et dont au moins l'un des éléments suivants est différent : l'analyste, l'appareil, le jour"

<figure><img src="image_52.png" /></figure>

https://doi.org/10.17226/25303

> "The measurement can be obtained with stated precision by the same team using the same measurement procedure, the same measuring system, under the same operating conditions, in the same location on multiple trials. For computational experiments, this means that a researcher can reliably repeat her own computation"
<figure><img src="image_53.png" /></figure>

<figure><img src="image_54.png" /></figure>

> "L'étroitesse de l'accord entre les résultats individuels obtenus sur le même échantillon soumis à l'essai dans des laboratoires différents et dans les conditions suivantes : analyste différent, appareil différent, jour différent ou même jour"

<figure><img src="image_55.png" /></figure>

acm
Association for
Computing Machinery

> "Obtaining consistent computational results using the same input data, computational steps, methods, code, and conditions of analysis"

<figure><img src="image_56.png" /></figure>

IFB

<figure><img src="image_57.png" /></figure>

INSTITUT FRANÇAIS DE BIOINFORMATIQUE

<figure><img src="image_58.png" /></figure>
<figure><img src="image_59.png" /></figure>

<table><thead><tr><th colspan="3">Data</th></tr><tr><th></th><th></th><th>Same</th><th>Different</th></tr></thead><tbody><tr><th rowspan="2">Code</th><th>Same</th><td>Reproducible</td><td>Replicable</td></tr><tr><th>Different</th><td>Robust</td><td>Generalisable</td></tr></tbody></table>

https://doi.org/10.6084/m9 figshare.5443201.v1,
<figure><img src="image_60.png" /></figure>

<figure><img src="image_61.png" /></figure>

https://doi.org/10.17226/25303

**Description de la partie expérimentale**

Méthodes, instruments, procédures, mesures, conditions expérimentales

**Description de la partie computationnelle**

Etapes de l'analyse des données et choix techniques

**Description de la partie statistique**

Décisions analytiques : quand, comment, pourquoi

**Discussion des choix et des résultats obtenus**
## Et dans les faits ?

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IFB

elixir
FRANCE

INSTITUT FRANÇAIS DE BIOINFORMATIQUE
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# Data Entropy

<figure><img src="image_65.png" /></figure>

**MISSING DATA**

As research articles age, the odds of their raw data being extant drop dramatically.

Vines, T., H. et al. Curr. Biol. 20, 36–40, 1016e10.1021/ab010210L. 2013.11.014. (2013)

DataONE

3
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<figure><img src="image_67.png" /></figure>

https://youtu.be/66oNv_DJuPc
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<figure><img src="image_69.png" /></figure>

Kim et al, 2018

https://dx.doi.org/10.1093%2Fgigascience%2Fgiy077
<figure><img src="image_70.png" /></figure>

70 %

des analyses en biologie
expérimentale ne sont
pas reproductibles

HAVE YOU FAILED TO REPRODUCE
AN EXPERIMENT?

Most scientists have experienced failure to reproduce results.

<figure><img src="image_71.png" /></figure>

Monya Baker, 2016
<figure><img src="image_72.png" /></figure>

<figure><img src="image_73.png" /></figure>

(Collberg et al. 2015)
<figure><img src="image_74.png" /></figure>

COMMENT

**ARASH INFLUENZA** Shift expertise to track mutations where they emerge p.534

**EARTH SYSTEMS** Past climates give valuable clues to future warming p.537

**HISTORY OF SCIENCE** Descartes' lost letter tracked using Google p.540

**OBTAINED** Wylie Vale and an elusive stress hormone p.542

<figure><img src="image_75.png" /></figure>

<figure><img src="image_76.png" /></figure>

Many landmark findings in preclinical oncology research are not reproducible, in part because of inadequate cell lines and animal models.

Raise standards for
preclinical cancer research

C. Glenn Begley and Lee M. Ellis propose how methods, publications and incentives must change if patients are to benefit.

Efforts over the past decade to characterize the genetic alterations in human cancers have led to a better understanding of molecular drivers of this complex set of diseases. Although we in the cancer field hoped that this would lead to more effective drugs, historically, our ability to translate cancer research to clinical success has been remarkably low¹, Sadly, clinical

trials in oncology have the highest failure rate compared with other therapeutic areas. Given the high unmet need in oncology, it is understandable that barriers to clinical development may be lower than for other disease areas, and a larger number of drugs with suboptimal preclinical validation will enter oncology trials. However, this low success rate is not sustainable or acceptable, and

investigators must reassess their approach to translating discovery research into greater clinical success and impact.

Many factors are responsible for the high failure rate, notwithstanding the inherently difficult nature of this disease. Certainly, the limitations of preclinical tools such as inadequate cancer-cell-line and mouse models¹ make it difficult for even ³

29 MARCH 2012 | VOL 483 | NATURE | 531

© 2012 Macmillan Publishers Limited. All rights reserved.

Nekrutenko & Taylor, Nature

Genetics (2012)

Alsheikh-Ali et al. PLoS ONE (2011)

Begley & Ellis Nature (2012)
<figure><img src="image_77.png" /></figure>

## Impossibilité d'installer des outils

- OS non compatible

- Dépendance plus disponible / plus valide

## Mise à jour de l'outil rendant inutilisable les codes

- Python 2 et Python 3 !

- Changement des arguments des fonctions utilisées (R)

## Impossibilité de reproduire les résultats de l'analyse computationnelle

- IDE : version stable du langage différente selon l'OS (Rstudio)

- Version des packages

<figure><img src="image_78.png" /></figure>

(Perkel, Nature, 2020)
Comment rendre un
projet bioinformatique
plus reproductible ?

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Données brutes

Principes FAIR data
&
Plan de gestion de données

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Analyse de données

Codes
Algorithmes
Workflow
...

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Communications

Articles

Thèse

Poster

...
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## Données brutes

Principes FAIR data
&
Plan de gestion de données

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## Analyse de données

Codes
Algorithmes
Workflow
...

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## Communications

Articles
Thèse
Poster
...
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Findable

<figure><img src="image_92.png" /></figure>

Accessible

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Interoperable

<figure><img src="image_94.png" /></figure>

Reusable

<figure><img src="image_95.png" /></figure>
<figure><img src="image_96.png" /></figure>

<figure><img src="image_97.png" /></figure>

## Facile à trouver (pour l'Homme et la machine)

- Identifiant unique (un DOI par exemple)

- Métadonnées décrivant l'analyse et les outils

- Les métadonnées sont FAIR, consultables et indexables

<figure><img src="image_98.png" /></figure>

## Accessible

- Ouvert, gratuit et universellement implémentable

- Les métadonnées sont accessibles, même lorsque le logiciel n'est plus disponible

<figure><img src="image_99.png" /></figure>

## Interopérable

- Coopération des outils aussi bien en local que sur serveurs

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## Réutilisable

- Licence claire

- Suivi les normes communautaires
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scientific data

<figure><img src="image_102.png" /></figure>

Check for updates

OPEN

**Introducing the FAIR Principles for research software**

ARTICLE

Michelle Barker<fnref n="1" />,¹⁰, Neil P. Chue Hong<fnref n="1" />,², Daniel S. Katz<fnref n="1" />,³,⁴, Anna-Lena Lamprecht⁵,⁶,
Carlos Martinez-Ortiz<fnref n="1" />,⁵, Fotis Psomopoulos⁶,⁷, Jennifer Harrow⁸, Leyla Jael Castro⁹,¹⁰
Morane Gruenpeter⁹, Paula Andrea Martinez<fnref n="1" />,¹² & Tom Honeyman¹¹

Research software is a fundamental and vital part of research, yet significant challenges to discoverability, productivity, quality, reproducibility, and sustainability exist. Improving the practice of scholarship is a common goal of the open science, open source, and FAIR (findable, Accessible, Interoperable and Reusable) communities and research software is now being understood as a type of digital object to which FAIR should be applied. This emergence reflects a maturation of the research community to better understand the crucial role of FAIR research software in maximising research value. The FAIR for Research Software (FAIR4RS) Working Group has adapted the FAIR Guiding Principles to create the FAIR Principles for Research Software (FAIR4RS Principles). The contents and context of the FAIR4RS Principles are summarised here to provide the basis for discussion of their adoption. Examples of implementation by organisations are provided to share information on how to maximise the value of research outputs, and to encourage others to amplify the importance and impact of this work.

Introduction

In 2016 the publication of "The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship" supported a vision where valuable scientific outputs are made FAIR by becoming more Findable, Accessible, Interoperable and Reusable. From the outset, the FAIR Guiding Principles were intended to be applicable to many kinds of digital assets. Increased understanding of the importance of research software in research has catalysed application of the FAIR Guiding Principles to this type of digital asset.

Community-endorsed FAIR principles for research software were released in 2022 by the FAIR for Research Software (FAIR4RS) Working Group (WG), which was jointly convened by the Research Software Alliance (ReSA), Future Of Research Communications and E-Scholarship (FORCE11), and the Research Data Alliance (RDA). This milestone reflects the maturation of the research community in understanding the benefits of having FAIR research software, and coming together as the FAIR4RS WG to achieve that. The FAIR4RS WG is a global and interdisciplinary community whose members share an interest in the application of FAIR principles to research software, such as researchers, software users, developers and maintainers, policy makers, infrastruc- ture support staff, and funders.

The FAIR4RS Principles are relevant to any stakeholder in the research community seeking to increase transparency, reproducibility, and reusability of research. This paper highlights the importance of the FAIR4RS Principles and the positive signals of adoption that demonstrate high levels of community support. It must also be acknowledged that research software and data discoverability is a long-standing challenge and there have

<footnote n="1">¹Research Software Alliance, OLD 4780, Cairns, Australia. ²Software Sustainability Institute & EPCC, University of Edinburgh, 47 Potterton, Edinburgh, EH8 9BT, UK. ³NCSA & CS & ECE & iSchool, University of Illinois at Urbana-Champaign, 1205 W Clark St., Urbana, IL, 61801, USA. ⁴Institute of Computer Science, University of Potsdam, An der Bahnhofstrasse 2, 14476, Potsdam, Germany. ⁵Netherlands eScience Center, Science Park 140, 1099 XG, Amsterdam, Netherlands. ⁶Institute of Applied Biosciences, Centre for Research and Technology Hellas, Thessaloniki, 57001, Greece. ⁷ELIXR Hub, South Building, Wellcome Genome Campus, Hinton, Cambridge, CB10 1SD, UK. ⁸Semantic Technologies team, ZB MED Information Centre for Life Sciences, Gieuleur Strasse 60, 50931, Cologne, Germany. ⁹Software Heritage, Inria, 2rie Simone IPF, Paris, 75012, France. ¹⁰Research Software Alliance/Australian Research Data Commons, Level 6, Duhg Tower, The University of Queensland, Brisbane, QLD 4072, Australia. ¹¹Australian Research Data Commons, University of Technology Sydney Library, Ultimo, NSW, 2001, Australia.

¹e-mail: michelle@researchsoft.org</footnote>
<figure><img src="image_103.png" /></figure>

## Proposition en 7 étapes

<figure><img src="image_104.png" /></figure>
<figure><img src="image_105.png" /></figure>

<figure><img src="image_106.png" /></figure>

Les principes sont totalement indépendant des
outils présentés
## Pourquoi ?

- Avoir la bonne version du code

- Vision dans le temps

- Ouverture à la communauté

<figure><img src="image_107.png" /><figcaption>"FINAL".doc</figcaption></figure>

JORGÉ COCHA © 2012

WWW.PHDCOMICS.COM
<figure><img src="image_108.png" /></figure>

## Verisonner

<figure><img src="image_109.png" /></figure>

## Versionner / Partager

<figure><img src="image_110.png" /></figure>

GitLab

<figure><img src="image_111.png" /></figure>

GitHub

<figure><img src="image_112.png" /></figure>

Bitbucket

## Partager

<figure><img src="image_113.png" /></figure>

## Archiver

<figure><img src="image_114.png" /></figure>

Software Heritage

<figure><img src="image_115.png" /></figure>

<figure><img src="image_116.png" /></figure>

<figure><img src="image_117.png" /></figure>

<figure><img src="image_118.png" /></figure>
<figure><img src="image_119.png" /></figure>

<figure><img src="image_120.png" /></figure>
<figure><img src="image_121.png" /></figure>

<table><thead><tr><td>Pourquoi ?</td><td>Comment</td><td>Avantages / Inconvénients</td></tr></thead><tbody><tr><td>- Figer l'environnement</td><td></td><td>+</td></tr><tr><td>- Partager</td><td></td><td>+</td></tr><tr><td>l'environnement</td><td></td><td>+</td></tr><tr><td></td><td></td><td>AVEC UN Système à jour<br/>[docker] Accepté dans votre structure ?</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_122.png" /></figure>

<figure><img src="image_123.png" /></figure>

<figure><img src="image_124.png" /></figure>

+ Rapide et léger

+ Portable

+ Simple à partager et déployer
<figure><img src="image_125.png" /></figure>

<table><thead><tr><td>Pourquoi ?</td><td>Comment</td><td>Avantages / Inconvénients</td></tr></thead><tbody><tr><td>- Avoir la bonne version des outils utilisés</td><td rowspan="2">CONDA</td><td>+ Gestionnaire simple à installer</td></tr><tr><td>- Les installer simplement</td><td>+ Installation simple des paquets</td></tr><tr><td></td><td></td><td>+ Gestion des versions</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_126.png" /></figure>

- Peut être lourd (solution miniconda)

- Paquets manquants (R)
<figure><img src="image_127.png" /></figure>

<table><thead><tr><td>Pourquoi ?</td><td>Comment</td><td>Avantages / Inconvénients</td></tr></thead><tbody><tr><td>- Avoir un script d'analyse reproductible</td><td>snakemake</td><td>+ Gestion des jobs<br/>+ Puissant et rapide<br/>+ Capable d'utiliser des environnements Conda</td></tr><tr><td>- Ne pas refaire ce qui est déjà fait</td><td>nextflow</td><td>+ Parallélisable sur un cluster</td></tr><tr><td>- Paralléliser</td><td></td><td>- Une logique à apprendre<br/>- Syntaxe moins simple que le script shell</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_128.png" /></figure>

<figure><img src="image_129.png" /></figure>
<figure><img src="image_130.png" /></figure>

## Pourquoi ?

- Environnement contrôlé

- Déport de l'analyse

## Comment

<figure><img src="image_131.png" /></figure>

<figure><img src="image_132.png" /></figure>

Google Cloud

<figure><img src="image_133.png" /></figure>

<figure><img src="image_134.png" /></figure>

Microsoft
Azure

## Avantages / Inconvénients

+ Simple à mettre en place

+ Augmentation de la puissance (cloud ou cluster)

+ Pour tout le monde

- Pas simple pour les novices

- Attention aux données sensibles
<figure><img src="image_135.png" /></figure>

## Pourquoi ?

- Rendre simple l'exploration

- Simple à partager

## Comment

<figure><img src="image_136.png" /></figure>

<figure><img src="image_137.png" /></figure>

<figure><img src="image_138.png" /></figure>

<figure><img src="image_139.png" /></figure>

## Avantages / Inconvénients

+ Portable (HTML)

+ Accessible partout

+ Interactif (paramétrable, graphes dynamiques, ...)

- Mélange de langage
<figure><img src="image_140.png" /></figure>

<table><thead><tr><td>Pourquoi ?</td><td>Comment</td><td>Avantages / Inconvénients</td></tr></thead><tbody><tr><td>- Avoir une trace de l'analyse (date, heure, paramètres, ...)</td><td>r markdown</td><td>+ Syntaxe simple (Markdown)</td></tr><tr><td>- Stocker les versions des outils</td><td>PyCharm</td><td>+ Partage (PDF, HTML, ...)</td></tr><tr><td></td><td>quarto</td><td>- Rares problèmes de visualisation en LATEX</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_141.png" /></figure>

<figure><img src="image_142.png" /></figure>

<figure><img src="image_143.png" /></figure>
Conclusion

<figure><img src="image_144.png" /></figure>

<figure><img src="image_145.png" /></figure>
<figure><img src="image_146.png" /></figure>

<figure><img src="image_147.png" /></figure>

Practical Computational Reproducibility in
the Life Sciences, Björn Grüning et al, 2018
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## Practical Computational Reproducibility in the Life Sciences, Björn Grüning et al, 2018

1

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git

<figure><img src="image_151.png" /></figure>

GitLab

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<figure><img src="image_153.png" /></figure>

Software Heritage
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## Practical Computational Reproducibility in the Life Sciences, Björn Grüning et al, 2018

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## Practical Computational Reproducibility in the Life Sciences, Björn Grüning et al, 2018

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3

CONDA

2

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CONDA

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1

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GitLab

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Software Heritage
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Practical Computational Reproducibility in
the Life Sciences, Björn Grüning et al, 2018

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<figure><img src="image_167.png" /></figure>

## Et vous ?
## Où vous situez-vous ?

<figure><img src="image_168.png" /></figure>
<figure><img src="image_169.png" /></figure>

<figure><img src="image_170.png" /></figure>

Guix
1. **Données**

a. Le faire si les données ne sont pas FAIR ?

b. Comment gérer les gros volumes des données ?

c. Comment gérer les mises à jour des données et métadonnées ?

2. **Code**

a. Comment être sûr que le code sera toujours accessible ?

b. Acceptable s'il faut faire des adaptations ? A quel point ?

c. Fournir tout le code ? (valorisation, création d'une start-up,...)

3. **Temps de calcul** (jour, mois, années)

4. **Compétence et sensibilité**

a. Volonté mais incapacité technique à le faire

b. "Pourquoi faire, Ca ne sert à rien"

c. Trop long

5. **La couverture**

a. Faut-il tout rendre reproductible ?

6. **Quand le faire ?**

a. Au début ? Mais si ça ne marche pas ?

b. A la fin ?
<figure><img src="image_171.png" /></figure>

* Une vraie réflexion sur la reproductibilité de ses analyses en Bioinformatique (équilibre, temps, périmètre, ...)

* Proposition d'une solution qui aide à rendre reproductible n'importe quel protocole d'analyse

**La reproductibilité est une plus value pour la Bioinformatique !**
<figure><img src="image_172.png" /></figure>

<figure><img src="image_173.png" /></figure>

$$ \begin{aligned} \text{FAIR raw data} \\ + \\ \text{FAIR\_bioinfo scripts/protocols} \\ = \\ \text{FAIR processed data} \end{aligned} $$
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### Formations IFB sur le thème du FAIR

1. Les principes FAIR pour la gestion des données de recherche en sciences de la vie

2. Les principes FAIR dans un projet de Bioinformatique

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https://moodle.france-bioinformatique.fr/

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### Ambition posée par la loi pour une république numérique (2016)

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Ouvrir l'ensemble des produits et des méthodes de la recherche

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Une science plus cumulative, plus robuste, **plus reproductible, transparente et accessible à toutes et tous**

## Le premier bénéficiaire de la science ouverte est le chercheur lui-même

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