論文の概要: Analyzing GitHub Issues and Pull Requests in nf-core Pipelines: Insights into nf-core Pipeline Repositories
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.09612v1
- Date: Wed, 14 Jan 2026 16:34:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-15 18:59:20.471111
- Title: Analyzing GitHub Issues and Pull Requests in nf-core Pipelines: Insights into nf-core Pipeline Repositories
- Title（参考訳）: nfコアパイプラインにおけるGitHubの問題とプルリクエストの分析:nfコアパイプラインリポジトリの考察
- Authors: Khairul Alam, Banani Roy,
- Abstract要約: Nextflowのnfコアコミュニティは、厳格なテスト、ドキュメント、ガバナンスガイドラインに従う標準化されたピアレビューパイプラインをキュレートする。
本稿では,これらのパイプラインから25,173件の問題を抽出し,繰り返し発生する課題,管理実践,認識困難を明らかにする。
パイプライン開発と統合、バグ修正、ゲノムデータの統合、CI設定の管理、バージョン更新の処理など、13の主要な課題を特定します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.902956965439
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Scientific Workflow Management Systems (SWfMSs) such as Nextflow have become essential software frameworks for conducting reproducible, scalable, and portable computational analyses in data-intensive fields like genomics, transcriptomics, and proteomics. Building on Nextflow, the nf-core community curates standardized, peer-reviewed pipelines that follow strict testing, documentation, and governance guidelines. Despite its broad adoption, little is known about the challenges users face during the development and maintenance of these pipelines. This paper presents an empirical study of 25,173 issues and pull requests from these pipelines to uncover recurring challenges, management practices, and perceived difficulties. Using BERTopic modeling, we identify 13 key challenges, including pipeline development and integration, bug fixing, integrating genomic data, managing CI configurations, and handling version updates. We then examine issue resolution dynamics, showing that 89.38\% of issues and pull requests are eventually closed, with half resolved within three days. Statistical analysis reveals that the presence of labels (large effect, $δ$ = 0.94) and code snippets (medium effect, $δ$ = 0.50) significantly improve resolution likelihood. Further analysis reveals that tool development and repository maintenance poses the most significant challenges, followed by testing pipelines and CI configurations, and debugging containerized pipelines. Overall, this study provides actionable insights into the collaborative development and maintenance of nf-core pipelines, highlighting opportunities to enhance their usability, sustainability, and reproducibility.
- Abstract（参考訳）: Nextflowのような科学ワークフロー管理システム(SWfMS)は、ゲノム学、転写学、プロテオミクスといったデータ集約的な分野において再現性、拡張性、ポータブルな計算分析を行うための重要なソフトウェアフレームワークとなっている。
Nextflow上に構築されているnf-coreコミュニティは、厳格なテスト、ドキュメント、ガバナンスガイドラインに従う標準化されたピアレビューパイプラインをキュレートする。
広く採用されているにもかかわらず、これらのパイプラインの開発とメンテナンスにおいてユーザが直面する課題についてはほとんど分かっていない。
本稿では,これらのパイプラインから25,173件の問題を抽出し,繰り返し発生する課題,管理実践,認識困難を明らかにする。
BERTopicモデリングを使用することで、パイプライン開発と統合、バグ修正、ゲノムデータの統合、CI設定の管理、バージョン更新の処理など、13の主要な課題を特定します。
次に、問題解決のダイナミクスを調べ、89.38\%の問題とプルリクエストが最終的にクローズされ、3日以内に半分解決されることを示す。
統計的解析により、ラベル(大きな効果、$δ$ = 0.94)とコードスニペット(medium effect、$δ$ = 0.50)の存在が分解能を著しく向上させることが明らかになった。
さらなる分析によると、ツール開発とリポジトリのメンテナンスが最も重要な課題であり、その後、パイプラインとCI構成のテスト、コンテナ化されたパイプラインのデバッグが続く。
全体として、本研究では、nfコアパイプラインの協調開発とメンテナンスに関する実用的な洞察を提供し、ユーザビリティ、持続可能性、再現性を高める機会を強調している。
関連論文リスト
- CoDA: Agentic Systems for Collaborative Data Visualization [57.270599188947294]
深層研究はデータ分析に革命をもたらしたが、データサイエンティストは依然として手作業による視覚化にかなりの時間を費やしている。
単純なシングルエージェントシステムやマルチエージェントシステムを含む既存のアプローチは、しばしばタスクを単純化する。
本稿では,メタデータ分析,タスク計画,コード生成,自己回帰に特殊なLLMエージェントを利用するマルチエージェントシステムであるCoDAを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-03T17:30:16Z) - Eigen-1: Adaptive Multi-Agent Refinement with Monitor-Based RAG for Scientific Reasoning [53.45095336430027]
暗黙的な検索と構造化された協調を組み合わせた統合フレームワークを開発する。
Humanity's Last Exam (HLE) Bio/Chem Goldでは,48.3%の精度を実現している。
SuperGPQAとTRQAの結果はドメイン間の堅牢性を確認した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-25T14:05:55Z) - Benchmarking Deep Search over Heterogeneous Enterprise Data [73.55304268238474]
検索強化生成(RAG)の形式を評価するための新しいベンチマークを提案する。
RAGは、多種多様な、しかし関連するソースに対して、ソースを意識したマルチホップ推論を必要とする。
製品計画、開発、サポートステージをまたいだビジネスをシミュレートする合成データパイプラインを使用して構築します。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-29T08:34:59Z) - Text-to-Pipeline: Bridging Natural Language and Data Preparation Pipelines [18.75611679837171]
我々は,NLデータ作成命令をDPパイプラインに変換する新しいタスクであるText-to-Pipelineを紹介する。
Parrotは、体系的な評価をサポートする大規模なベンチマークである。
ParROTは、プロダクションパイプラインから変換パターンをマイニングし、23,009の現実世界のテーブル上でインスタンス化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-21T15:40:53Z) - Purifying, Labeling, and Utilizing: A High-Quality Pipeline for Small Object Detection [83.90563802153707]
PLUSNetは高品質のSmallオブジェクト検出フレームワークである。
上流の特徴を浄化するための階層的特徴(HFP)フレームワーク、中流トレーニングサンプルの品質を改善するための多重基準ラベル割り当て(MCLA)、下流タスクを達成するためにより効果的に情報を活用するための周波数分離ヘッド(FDHead)の3つのコンポーネントで構成されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-29T10:11:03Z) - Beyond Final Code: A Process-Oriented Error Analysis of Software Development Agents in Real-World GitHub Scenarios [31.749442120603774]
問題解決フェーズにおけるPythonの実行エラーは、低解像度率と推論オーバーヘッドの増加と相関している。
私たちは、ModuleNotFoundErrorやTypeErrorのような最も一般的なエラーを特定し、OSErrorやデータベース関連の問題のような特に困難なエラーを強調しました。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-16T06:24:51Z) - Data Pipeline Quality: Influencing Factors, Root Causes of Data-related
Issues, and Processing Problem Areas for Developers [4.473327661758546]
この記事ではまず、データパイプラインの品質データ提供能力に影響を与える41の要因の分類を紹介します。
データ、インフラストラクチャ、ライフサイクル管理、開発とデプロイメント、および処理が主な影響するテーマであることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-13T16:28:10Z) - Where Is My Training Bottleneck? Hidden Trade-Offs in Deep Learning
Preprocessing Pipelines [77.45213180689952]
ディープラーニングにおける前処理パイプラインは、トレーニングプロセスを忙しくするための十分なデータスループットの提供を目的としている。
エンドツーエンドのディープラーニングパイプラインのためのデータセットを効率的に準備する新たな視点を導入する。
チューニングされていないシステムに比べてスループットが3倍から13倍に向上する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-17T14:31:58Z) - MLCask: Efficient Management of Component Evolution in Collaborative
Data Analytics Pipelines [29.999324319722508]
マシンラーニングパイプラインのデプロイ時に発生する2つの大きな課題に対処し、エンドツーエンド分析システムMLCaskのバージョニング設計で対処する。
我々は,再利用可能な履歴記録とパイプライン互換性情報を用いて,パイプライン探索木を刈り取ることで,メートル法駆動のマージ操作を定義し,高速化する。
MLCaskの有効性は、いくつかの実世界の展開事例に関する広範な研究を通じて評価される。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-17T13:34:48Z) - Rethinking Learning-based Demosaicing, Denoising, and Super-Resolution
Pipeline [86.01209981642005]
本研究では,パイプラインが学習ベースDN,DM,SRの混合問題に与える影響について,逐次解とジョイント解の両方で検討する。
我々の提案するパイプラインDN$to$SR$to$DMは、他のシーケンシャルパイプラインよりも一貫してパフォーマンスが向上する。
混合問題に対する最先端の性能を実現するために, エンドツーエンドのトリニティ・カメラ・エンハンスメント・ネットワーク(TENet)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2019-05-07T13:19:05Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。