Bioconductor: open software development for computational biology and bioinformatics

- primary motivations -

• transparency : entire process가 확실하게 노출되어야 한다.
• pursuit of reproducibility : algorithmic work에도 standard가 필요.
• efficiency of development : 기존의 code의 extension과 novice의 발전을 위해 필요.

- seven topics important to establishment of a scientific open source software project -

1. Language selection : 왜 R을 선택 했냐?
-prototyping capabilities : 빠르게 prototype을 만들수 있다. 물론 나중에 더 빠르게 run 할 수 있도록 re-implement도 가능하다.
-packaging protocol : package 형태로 제작, 테스팅, 배포가 가능하다.
-object-oriented programming support : To secure reliable package interoperability
-WWW connectivity : http와 같은 web resource롤 통해 데이터와 package에 접근 가능하며 XML처리하는 package도 있어서 다양한 데이터를 다룰 수(?perceive) 있다.
-statistical simulation and modeling support : R에서 이미 있는 numerical algorithm의 사용이 용이하다.
-visualization support : graphical tool로서의 기능이 좋다.
-support for concurrent computation : parallel computation을 위한 tool들이 있다.
-community : active user and developer communities

2. Infrastructure base 
Bioconductor project 에서 첫 2년은 software infrastructure의 투자에 집중한다. 이 infrastructure는 reusable data structure & software 형태로 만든다. 
이 software infrastructure concept의 두 예로 Biobase package의 "expreSeq" class와 Bioconductor metadata package 중의 하나인 hgu95av2를 들 수 있다.
expreSeq 은 three-tier architecture 를 용이하게 한다. 뭔말인고 하니 low-level processing software designer는 expreSeq instance만 생성하는데 focusing 하면 되고, 분석가는 low-level processing에 신경쓰지 않고 expresSeq 자료구조만 focusing 해서 분석만 하면 된다. 
hgu95av2는.. 잘 모르겠네..

3. Design strategies and commitents
-designing by contract
-object-oriented programming
-modularization
-multiscale and executable documentation
-automated software distribution

4. Distributed development and recruitment of developers
distrubted development의 강조. CVS를 통한 같은 component에 대해 여러 developer가 개발에 참여하게 됨으로 다양한 viewpoint와 experience가 project에 속하게 된다. 한 사람의 개발자에 의한 code의 변화가 다른 코드를 망가지게 하지 않는 것을 원칙으로 한다. 이는 사실 packaging화로 가능하다. 그리고 이 R package의 규격화된 testing system을 제공함으로 인해 안정적인 개발이 가능케 한다.

5. Reuse of exogenous resources  
다른 project의 software를 adapting 하는데 있어서의 3가지 쟁점
-가능하면 re-implementation 하지말고 있는거 갖다 쓰자.
-CBB(computational biology & bioinformatics)는 다양한 분야를 아우르기 때문에 다른 많은 프로젝트와의 공동의 노력이 필요하다. 그렇기 때문에 다른 언어나 시스템에서 쓰여진 데이터나 알고리즘을 사용하기 위한 구조화된 패러다임이 필요하다.
-standardization and reuse of existing tools

6. Publication and licensing of code

7. Special concerns
CBB에서 생기는 4가지 challenge
-reproducible research
-dynamics of biological annotation
-training
-responding to user needs




- Using Bioconductor (example) -


ALL(Acute lymphocyte leukemia)