La codificación informática se está convirtiendo en una habilidad cada vez más importante en la investigación biológica. Los scripts personalizados escritos en lenguajes de programación informática están permitiendo a los ecofisiólogos de plantas modelar los procesos de la planta y ajustar los modelos a los datos utilizando técnicas estadísticas avanzadas. La codificación permite análisis consistentes, reproducibles, transparentes y escalables de datos científicos, mientras que al mismo tiempo minimiza las horas de trabajo humano en comparación con el uso de software preempaquetado. Sin embargo, muchos ecofisiólogos carecen de educación formal en programación. Como resultado, la mayoría de los análisis ecofisiológicos publicados aún se basan en métodos basados ​​en hojas de cálculo en lugar de en códigos informáticos. Estos son a menudo lentos, subjetivos y propensos a errores. Por ejemplo, los cambios crípticos en las hojas de cálculo pueden ocurrir con el tiempo sin un registro de los cambios, lo que podría generar errores compuestos. Además, las herramientas de hoja de cálculo a menudo fallan, lo que requiere una hoja de cálculo nueva e inalterada para cada análisis.

El paquete {fotosíntesis} R fue creado por Stinziano et al. siguiendo sus ocho principios de codificación resiliente. Crédito de la imagen: Stinziano et al.

En su nuevo artículo Editor's Choice publicado en AoBP, Stinziano et al. identificar ocho principios para ayudar a los ecofisiólogos de plantas sin mucha experiencia en programación a escribir código resiliente. Estos principios se ilustran usando un nuevo paquete de software R llamado {fotosíntesis}. El objetivo de estos principios es avanzar en el descubrimiento científico en la ecofisiología de las plantas al facilitar el uso del código para la simulación y el análisis de datos, reproducir resultados e incorporar rápidamente nuevas herramientas analíticas y de comprensión biológica.

Stinziano et al.Los principios de codificación resiliente cubren (i) nomenclatura estandarizada, (ii) consistencia en el estilo, (iii) mayor modularidad/extensibilidad para una edición y comprensión más sencillas, (iv) escalabilidad del código para su aplicación a grandes conjuntos de datos, (v) contingencias documentadas para el mantenimiento del código, (vi) documentación para facilitar la comprensión del usuario, (vii) extensos tutoriales y (viii) pruebas unitarias y evaluación comparativa. El paquete {fotosíntesis} implementa estos principios para el intercambio de gases y el ajuste y modelado de curvas hidráulicas. Los autores destacan que la adopción de algunos o todos sus principios mejorará la reproducibilidad del código y ayudará a avanzar en el descubrimiento científico, sin prescribir de manera rígida cómo deben hacer su trabajo los ecofisiólogos de plantas. Avanzando como comunidad, Stinziano et al. argumentan que deberíamos adoptar un conjunto de principios y pautas de codificación para crear un código tan flexible como la biología que estudiamos. Afirman, “será más fácil para los nuevos aprendices y programadores principiantes aprender, comprender y escribir código para la comunidad; y será más fácil adaptar el código existente a nuestros proyectos”.

Para obtener más información sobre el paquete {fotosíntesis} R, visite el paquete Repositorio GitHub.

ARTÍCULO DE INVESTIGACIÓN

Stinziano, JR, Roback, C., Sargent, D., Murphy, BK, Hudson, PJ, Muir, CD, 2021. Principios de codificación resistente para ecofisiólogos de plantas. AoB PLANTS. https://doi.org/10.1093/aobpla/plab059