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Hintergrund: RNA-Sequenzierung (RNA-seq) ist eine weit verbreitete Technik in vielen wissenschaftlichen Studien. Angesichts der Vielzahl an Modellen und Softwarepaketen, die zur Verarbeitung und Analyse von RNA-seq Datensätzen entwickelt wurden, ist die Auswahl der am besten geeigneten eine zeitaufwändige Aufgabe, die ein tiefes Verständnis der Daten sowie der Prinzipien und Parameter jedes Tools erfordert. Darüber hinaus werden Pakete, die für einzelne Aufgaben entwickelt wurden, in verschiedenen Programmiersprachen erstellt und haben Abhängigkeiten verschiedener Komplexitätsgrade, was ihre Installation und Ausführung für Benutzer mit begrenzter Computerexpertise herausfordernd macht. Workflow-Sprachen und Ausführungs-Engines mit Unterstützung für Virtualisierungs- und Kapselungsoptionen wie Container und Conda-Umgebungen erleichtern diese Aufgaben erheblich. Die resultierenden rechnerischen Workflows können dann zuverlässig mit der wissenschaftlichen Gemeinschaft geteilt werden, was die Wiederverwendbarkeit und Reproduzierbarkeit der Ergebnisse erhöht, da einzelne Analyse-Schritte transparenter und tragbarer werden. Methoden: Hier stellen wir ZARP vor, einen allgemeinen RNA-seq Analyse-Workflow, der auf modernster Software in diesem Bereich aufbaut, um die Analyse von RNA-seq Datensätzen zu erleichtern. ZARP wird in der Snakemake-Workflow-Sprache entwickelt und kann lokal oder in einer Cluster-Umgebung ausgeführt werden, wobei umfangreiche Berichte über die Daten sowie die verwendeten Optionen generiert werden. Es ist mit modernen Technologien gebaut, mit dem ultimativen Ziel, die Handhabungszeit für Bioinformatiker und Nicht-Experten zu reduzieren und als Vorlage für zukünftige Workflow-Entwicklung zu dienen. Zu diesem Zweck bieten wir auch ZARP-cli an, eine spezielle Befehlszeilenschnittstelle, die es ermöglichen kann, ZARP mit einer RNA-seq-Bibliothek von Interesse so einfach wie die Ausführung eines einzigen Zwei-Wort-Befehls zu verwenden. Schlussfolgerungen: ZARP ist ein leistungsfähiger RNA-seq Analyse-Workflow, der selbst für Anfänger leicht zu bedienen ist, mithilfe von besten Softwareentwicklungspraktiken entwickelt wurde, unter einer permissiven Open-Source-Lizenz verfügbar ist und offen für Beiträge der wissenschaftlichen Gemeinschaft ist.
Katsantoni et al. (Fri,) haben diese Frage untersucht.