Grupo de Trabajo de Diseminación de Datos y Código

El grupo de trabajo de difusión de datos y códigos trabaja para posibilitar la ciencia abierta compartiendo datos significativos, códigos analíticos y resultados.

About the Grupo de Trabajo de Diseminación de Datos y Código

Fomentamos la ciencia accesible compartiendo datos, código analítico y resultados relevantes, al tiempo que velamos por la protección de datos de los participantes, la seguridad de datos y el cumplimiento de las normativas.

El GP2 ha colaborado con la Accelerating Medicines Partnership: Enfermedad de Parkinson (AMP-PD), una plataforma de investigación genética de la EP, distribuirá datos de la cohorte GP2. Los datos del GP2 son accesibles y analizables a través de AMP PD.

Puedes visitar GP2 GitHub para obtener más información. Para obtener herramientas adicionales de genómica y aprendizaje automático, visita GenoML.

Conozca a los líderes y co-líderes

Dirigir

Bradford Casey, PhD

The Michael J Fox Foundation for Parkinson's Research | New York City, NY, USA

Co-líder

Mary B Makarious, BSc

National Institutes of Health | USA

Conozca a los participantes

Miembro

Jonggeol Jeff Kim, BA

National Institutes of Health | USA

Logros

Terminado

  • Establecer las mejores prácticas y políticas de codificación utilizando proyectos existentes como referencia
  • Implementar horarios regulares de oficina abierta para servir como punto de contacto para comentarios en plataformas públicas

Activo

  • Involucrar a la comunidad GP2 a través de reuniones bimensuales, enfatizando la colaboración con URM y grupos monogénicos
  • Coordinar las publicaciones de datos y productos de código para lograr coherencia.
  • Realizar una vigilancia del panorama de herramientas y navegadores en desarrollo dentro de GP2
  • Promover la colaboración en GitHub y mantener los estándares de codificación a través de la revisión colaborativa de los procesos analíticos dentro de la red de investigadores de GP2
  • Conectar grupos de usuarios entre usuarios de datos GP2 internos y externos
  • Curar y estandarizar recursos que incluyan tutoriales, documentación y software.

No iniciado

  • Implementar procesos para la conclusión del proyecto a través del grupo de propuestas de proyectos
  • Desarrollar un JupyterBook centralizado sobre las mejores prácticas para el uso de datos y códigos de DCD