r-bioinformatics/edgePy

design testing procedures

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#10 ouverte le 16 mai 2018

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Description

Design procedures for testing the analysis workflow and comparing it to the edgeR/limma/Glimma R implementation so that we can ensure reproducibility, test performance, features, parity, upgrades, etc.

This could possibly include things such as:

  • reproducing DGE analysis from published studies in both the R workflows and the python workflows.
  • performing DGE analysis on publicly available datasets such as human cell line data, public data from GEO, etc, as long as the datasets are openly available to use.

Guide contributeur

Direction de recherche
Concevoir des procédures de test pour comparer les sorties d'edgePy avec edgeR/limma/Glimma en utilisant des ensembles de données publics. Se concentrer sur la reproduction des analyses DGE publiées et garantir la parité des fonctionnalités.
Stack technique
python
Domaine
testing
Type d'issue
Test
DifficultéDifficulté estimée pour un nouveau contributeur, de 1 pour un très petit changement à 5 pour un travail expert.
3
Temps estiméFourchette de temps approximative pour investiguer, implémenter, tester et préparer une pull request.
1-2 jours
Statut d'activitéDisponibilité apparente de l'issue : fraîche, active, ancienne, bloquée ou en attente d'un mainteneur.
Active
ClartéClarté avec laquelle l'issue explique le changement attendu, les critères d'acceptation et la prochaine étape.
Claire
Prérequis
PythonRDifferential Expression Analysis
Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.
40