Domaine : Education, Recherche
Produits JetBrains utilisés : MPS
Taille de l'organisation : 5,000-10,000
Pays : États-Unis
« MetaR tire profit de JetBrains MPS pour faciliter l'analyse des données avec le langage R. MPS a créé des possibilités nouvelles et uniques pour MetaR. »
— Manuele Simi, ingénieur logiciel senior, Weill Cornell Medicine
Les outils d'analyse des données sont devenus essentiels à l'étude de la biologie. Les outils disponibles aujourd'hui ont été conçus à partir de couches technologiques développées au cours des décennies. Les biologistes et les cliniciens sont souvent appelés à effectuer des analyses de données basiques ou avancées, car leur connaissance unique des expériences qui génèrent les données leur confère une position idéale pour effectuer leur propre analyse. Pourtant, les langages statistiques ne leur sont pas toujours facilement accessibles, et leur expérience limitée en informatique constitue souvent un obstacle.
Le langage R est couramment utilisé pour l'analyse des données en biologie. Des experts en biostatistique et en bioinformatique ont développé de nombreux packages R qui implémentent des analyses avancées pour les données biologiques à haut débit. Toutefois, il faut beaucoup de temps pour acquérir les connaissances informatiques et statistiques nécessaires pour profiter pleinement de la flexibilité offerte par R.
MetaR utilise Language Workbench Technology pour créer un ensemble de langages d'analyse de données adaptés aux biologistes. Ces langages génèrent automatiquement le code R sous-jacent afin de tirer profit des packages développés dans ce langage. MetaR est un environnement intégré qui permet aux utilisateurs d'écrire leurs propres analyses avec une connaissance minimale de la syntaxe des constructions. Les fonctionnalités de saisie automatique des éditeurs projectionnels, en plus de la composition d'éléments provenant de différents langages, offrent un moyen pratique de définir les références entre les objets et aident les utilisateurs à éviter les fautes de frappe.
Un aspect essentiel de MetaR est la façon dont il combine l'interface utilisateur et le script dans une même plateforme. Cette caractéristique permet d'analyser les données plus efficacement. Les experts peuvent concevoir des langages d'analyse de données simplifiés qui ne nécessitent aucune expérience préalable en programmation et se comportent comme des interfaces utilisateur graphiques tout en conservant les avantages des scripts. MetaR permet également de réaliser des analyses dans des environnements natifs ou virtualisés.
Comme le travail avec des données à haut débit nécessite souvent l'utilisation de tables de données en entrée, MetaR inclut Table comme élément clé de la conception. Les tables sont importées dans les modèles MetaR, puis analysées avec les déclarations metaR à l'intérieur des éléments Analysis.
Les déclarations MetaR sont des constructions déclaratives du langage qui suppriment la nécessité d'une connaissance préalable de la syntaxe du langage, ce qui permet d'offrir un apprentissage en douceur aux débutants qui n'ont aucune connaissance de la programmation.
Exemple de table importée dans MetaR :
Exemple de script d'analyse :
Le script d'analyse ci-dessus montre comment importer une table (déclaration metar import), élaborer (limma voom - une méthode populaire dans l'analyse statistique pour comparer des ensembles de gènes) et transformer (join, subset rows) ses données, et enfin dessiner (heatmap) et visualiser/sauvegarder (multiplot, render) une représentation graphique des résultats, ce qui est un ensemble de procédures très courantes dans l'analyse des données.
Ce script n'utilise qu'un très petit sous-ensemble des déclarations MetaR distribuées avec MetaR. Cependant, l'outil est général et peut être facilement étendu pour prendre en charge un large éventail d'analyses de données et de visualisations. De nouveaux langages peuvent facilement créer et ajouter de nouvelles déclarations metar qui s'intègrent de façon transparente à celles qui existent déjà dans les éléments Analysis.
MetaR peut être utilisé par :
Des sessions de formation sont périodiquement proposées au corps professoral, aux étudiants, aux post-doctorants et aux chercheurs qui sont en poste dans l'une des institutions du Clinical & Translational Science Center (Memorial Sloan-Kettering Cancer Center, Hospital for Special Surgery, NewYork-Presbyterian Hospital, Hunter College et Cornell University), mais elles incluent souvent des participants d'autres institutions de New York. Nous avons constaté que les débutants peuvent effectuer les exercices pratiques en moins de 2 heures avec MetaR, alors qu'une formation plus traditionnelle sur R et ses packages nécessiterait plusieurs sessions (6-24 heures) et une connaissance technique approfondie.
MetaR tire profit de JetBrains MPS pour faciliter l'analyse des données avec le langage R. MPS a créé des possibilités nouvelles et uniques pour MetaR:
MetaR est distribué sous la forme d'un ensemble de plugins pour MPS.
Manuele Simi, ingénieur logiciel senior, Weill Cornell Medicine
Twitter : @ManueleSimi
Diederik Dulfer, Administration fiscale néerlandaise
JetBrains MPS nous donne le pouvoir de créer un langage compréhensible pour la réglementation fiscale néerlandaise. Nous utilisons ce langage dans MPS pour spécifier et tester nos calculs fiscaux et pour générer du code source pour nos plateformes cibles.
Matt Lucas, responsable produit, RoadBotics
Nous sommes passés à WebStorm en partie parce que de nombreuses fonctionnalités premium sont prépackagées, ce qui nous a permis de démarrer rapidement et de réduire notre dépendance envers des tiers. De plus, la centralisation de toutes nos licences logicielles a facilité la gestion de l'accès à nos outils de développement.
Alexander Shtanov, chef d'équipe, Skillaz
Nous avons opté pour JetBrains en raison de son écosystème d'outils, dont les nombreuses fonctionnalités améliorent non seulement notre productivité, mais nous aident également à mieux travailler par d'autres moyens.