12 recursos para marcar para la investigación computacional reproducible

1. un flujo de trabajo reproducible. https://www.youtube.com/watch?v=s3JldKoA0zw Este video de dos minutos le hará cambiar de opinión sobre la investigación reproducible

2. Vidas de secuenciación paralelas, o lo que hace que los grandes proyectos de secuenciación sean exitosos https://academic.oup.com/gigascience/article/6/11/gix100/4557140?login=false

3. Enfoques de sentido común para compartir datos tabulados junto con la publicación https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666389921002300

4. Un flujo de trabajo de análisis de datos reproducible con R Markdown, Git, Make y Docker https://psyarxiv.com/8xzqy/

5. Reproducibilidad computacional práctica en las ciencias de la vida https://www.cell.com/cell-systems/fulltext/S2405-4712(18)30140-6

6. Un video del Dr. Keith A. Baggerly del MD Anderson [The Importance of Reproducible Research in High-Throughput Biology](https://www.youtube.com/watch?v=7gYIs7uYbMo) muy recomendable.

7. Diez reglas simples para la investigación computacional reproducible http://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1003285)

8. Prácticas suficientemente buenas en computación científica http://arxiv.org/abs/1609.00037

9. Mejores prácticas para computación científica https://journals.plos.org/plosbiology/article?id=10.1371/journal.pbio.1001745

10. Una guía rápida para organizar proyectos de biología computacional http://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.100042 ¡Una lectura obligada para los biólogos computacionales!

11. La reproducibilidad de los flujos de trabajo computacionales se automatiza mediante análisis continuo https://www.nature.com/articles/nbt.3780

12. Cinco razones egoístas para trabajar de forma reproducible https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-015-0850-7