L’unité Méthodes et Données du Campus Biotech vise à promouvoir une science ouverte et reproductible avec trois objectifs principaux : aider à concevoir des pipelines d'analyse de données robustes, favoriser le transfert de connaissances par le biais de cours et de réunions sur les méthodes, et encourager la pollinisation croisée des idées par le biais d'événements dédiés. Le service Méthodes et données est membre du Réseau suisse de reproductibilité (Swiss RN).

Visitez le site web de la HNP pour découvrir les activités en cours, vous renseigner sur les nouveaux projets ou en savoir plus sur les études et les publications qui ont bénéficié du service.

La reproductibilité est mise en avant via la création de pipelines automatisées et réutilisables, avec des analyses allant du pré-traitement des données brutes aux évaluations statistiques et d'apprentissage automatique. Ces pipelines sont conçus selon les dernières normes en matière de neuro-imagerie. Le code et les données associés sont gérés et structurés de manière à satisfaire tous les critères généralement exigés par les grandes subventions et les revues de premier plan, dont la grande majorité favorise la recherche ouverte et reproductible.

Le transfert de connaissances, des outils standard aux nouvelles méthodes, est soutenu de deux manières. Premièrement, deux cours, Introduction to Open & Reproducible Data Science (IORDS) et Examples of Data Science Applications in Neuroimaging (EDSAN), visent à fournir à tous les chercheurs le même ensemble de compétences informatiques afin de leur permettre d'exploiter un maximum d'outils et de bibliothèques de neuro-imagerie existants. Deuxièmement, le club de lecture Hands-On Open & Reproducible Data Science (HOORDS) est organisé régulièrement pour découvrir les outils et les paquets que les chercheurs de Campus Biotech trouvent utiles.

L'un des objectifs de la science ouverte est également de faciliter l'interdisciplinarité et l'accessibilité. L'une des façons d'atteindre cet objectif est d'organiser des événements réunissant des personnes d'horizons et d'expertises différents. Des hackathons (marathons de codage de plusieurs jours au cours desquels des groupes travaillent sur divers projets) sont organisés une à deux fois par an. Ils sont ouverts aux data scientists de différents domaines, et au-delà des chercheurs, à toute personne intéressée par les projets neuroscientifiques proposés.

 

METHOD 1

METHOD 2