OSR036 Tools und neue Journals

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OSR036

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Die letzte Episode ist noch gar nicht so lange her (im Vergleich zu den sonst hier öfter anfallenden Pausen versteht sich), daher hat sich auch nicht sonderlich viel angesammelt. Zum Glück, denn unser Namensgedächtnis scheint noch im Urlaub zu sein – an dieser Stelle eine Entschuldigung an alle betroffenen Personen. Also machen wir einen kleinen Rundumschlag durch diverse Gebiete. Viel Spaß!


Episode Info:
Duration 1:22:48
Recorded on 07-09-2015, Published on 08-09-2015
This work is licensed under the CC BY-SA 3.0 DE license.

Downloads:

Teilnehmer:
avatar Matthias Fromm Thomann Wishlist Icon Amazon Wishlist Icon
avatar Konrad Förstner

Shownotes:

Begrüßung

00:00:00

Hausmeisterei

00:00:49

Erratum: Jason Priem ist bei Impact Story nicht Impact Factor; — Schönes Video zu Content Mine; — Nachfrage von André Lampe bezüglich MatLab in Software Carpentry; — André Lampe; — MatLab; — GNU Octave; — SciLab; — SageMath; — André Lampe als Science Slammer; — R; — RStudio; — [Korrektur: RStudio ist entgegen unserer Aussage Open-Source-Software lizensiert unter AGPLv3 ].

Kommentare 25

  1. Ooooh, endlich mal eine umfänglich gut verdauliche Folge. 🙂
    Und ich habe zwar schon ein bischen mit den Füßen gescharrt, aber das Warten war noch nicht zu krass.
    Gerne weiter so mit “öfteren” Sendungen in verdaulichen Protionen. 🙂

    ===

    Zu Matlab: Octave wurde extra als freier Matlab-Ersatz entwickelt.
    => https://www.fsf.org/campaigns/priority-projects/gnu-octave-free-software-matlab-replacement

    Es hat fast komplette Kompatibilität, aber 100% ist vermutlich nicht garantiert.
    MatLab hat viele Extra-Pakete-/Tools (z.B. Matlab-Simulink), da sieht es bei Octave wohl nicht ganz so gut aus.
    SciLAB will AFAIK wohl möglicht viel von Funktionalität von Matlab+Extrapaketen/Libs nachbilden,
    aber die Kompatibilität zu Matlab ist nicht das Hauptanliegen.

    Man sollte in der Wissenschaft (auch schon an Unis) besser Tools wie GNU-Octave einsetzen,
    aus Repdroduzierbarkeitsgründen.
    Wer das proprietäre Matlab hat kann dann ja auch OCtave-Scripts nutzen (ggf. leicht anpassen),
    und die ggf. vorhandenen Zusatzpakete und den “bezahlten Extranutzen” von MatLab nutzen.

    Anders herum ist’s aber wohl nix.

    ===

    Anmerkung zu ContentMine: super Projekt.
    Jedoch ist das (ein) angeführte(s) Argument des Projekts, daß
    man Mehrfach-Forschung verhindern will, also Ressourcen sinnvoller einsetzen.

    Andererseits sind unabhängig durchgeführte “Mehrfachuntersuchungen” ja automatisch
    eine Art von Reproduzierbarkeit – zumindest, wenn man die Mehrfachforschung dann zusammen führt
    bzw. auswertet.

    Daß man das gezielter steuern kann, wenn man es nicht dem Zufall überlässt – ok.
    Aber es könnte auch nach hinten los gehen. Kommt wohl auf die Randbedingungen an.

    ===

    Intelectual Property: “Geistiges Eigentum”.
    Fremdimport aus nicht kompatiblem Rechtsraum (USA).
    Wurde damals schon während der Diskussionen um Softwarepatente von einigen Leuten
    ausführlich dargelegt. Kann man bei Interesse also nachlesen. ( => FFII )

    ===

    Fragen an den Autor: “Gekaufte Forschung. Wissenschaft im Dienst der Konzerne”

    Christian Kreiß, “Gekaufte Forschung. Wissenschaft im Dienst der Konzerne”.
    Forschungsgelder, Stiftungsprofessuren, Drittmittel – wo bleiben die
    akademische Freiheit und die Autonomie der Hochschulen? Wie
    wird manipuliert?

    http://pcast.sr-online.de/play/fragen/2015-08-31_kreiss_gekaufte_forcshung_30_8_15.mp3

    ===

    Konrad’s OpenScience-Brandrede (ca. Minute 49/50): ich finde das immer wieder prima und erfrischend. 🙂

    ===

    Öffentliche Wissenschaft: meint (oder meinte das früher) nicht eigentlich öffentlich finanzierte – im Gegegnsatz zu privat finanzierter?
    Früher gab es auch immer wieder Rufe aus der Wissenschaft nach mehr / besserer Finanzierung für Grundlagenforschung, auch wenn die nicht sofort Geld bringt.
    Was man stattdessen bekommen hat, war Drittmitteleintreibung, Auftragsforschung für die Industrie und
    daher nicht unbedingt mehr “öffentliche” Wissenschaft.
    Der Begriff “öffentliche Wissenschaft” kommt zwar wirklich etwas “hausbacken” rüber,
    aber unter dem eben genanntem Gesichtspunkt ist es wohl nicht ganz sinnlos.

    ===

    zu TTIP:
    http://diefreiheitsliebe.de/politik/auf-die-strassen-gegen-die-entdemokratisierung-und-ttip/

    ===

    • Es war ja eigentlich nur eine Open-Access-Brandrede … und auch nicht so brennend. 😉

      Auch diese Erklärung von öffentlich Forschung mach Sinn. Aber irgendwie kann man in das öffentlich sehr viel reiniterpretieren und ich würde es nie nie mit Open Science / Offener Wissenschaft gleichsetzen. Vielleicht bin ich hier wie schon gesagt zu closed minded. 😉

  2. Habe nochmal wegen “öffentliche Wissenschaft” recherchiert.
    Da gehts (ging’s) nicht (nicht nur?) um mehr öffentliche Forschungsfinanzierung für Grundlagenforschung, sondern auch um das Thema Vermittlung von Wissenschaft an die nichtwissenschaftliche Durchschnittsbevölkerung bzw. um die Vermittlung von Wissenschaft und Gesellschaft.
    Ist schon alles eine Weile her, aber damals war oft Kritik zu hören davon, daß Wissenschaft so schlecht vermittelbar sei. Daraufhin haben dann damals einige Wissenschaftler auch hin und wieder populärwissenschaftliche Bücher geschrieben.
    Nicht nur Wissensvermittlung, sondern Wissenschaftsvermittlung.
    Das wurde damals aber durchaus kritisch gesehen von den anderen Wissenschaftlerkollegen (Popularisierung -> Verflachung).

    Das hatte da aberauch noch nicht den Ansatz, der jetzt mit OpenScience / OpenData einher geht.
    Man wolle weiter sein elitäres, intransparentes Süppchen kochen, aber durch populärwissenschaftliche Schmackhaftmachung von Wissenschaft einerseits das Verstädnnis von Wissenschaft vergrößern, andererseits Nachwuchs für die Wissenschaft generieren/interessieren.

    • Das kann ich unterstreichen und noch etwas unterfüttern. Der Begriff Öffentliche Wissenschaft ist laut gleichnamigem Buch von Peter Faulstich stark geprägt durch die Ideen der Aufklärung. Den Menschen sollten durch ein stärkeres Verständnis von Wissenschaft neue Zugänge zur Welt vermittelt werden. Infolge dessen versteckte sich dahinter die von Oliver bereits angesprochene Popularisierung durch “einfache” Bücher und in jüngerer Zeit dann durch Science Centers (Phaeno in Wolfsburg, Mathematikum in Gießen), durch Kinderunis, Science Slams, Quarks&Co und was es nicht noch alles gibt.

      Christian Spannagel nutzt den Begriff auch — von ihm habe ich ihn übrigens kennengelernt — versteht darunter aber mehr. Ihm geht es nicht nur um das Vermitteln von fertigen Produkten wissenschaftlicher Arbeit, sondern um das Öffnen wissenschaftlicher Prozesse in verschiedene Richtungen: einerseits mehr Transparenz über den Verlauf für andere schaffen, andererseits andere (damit sind nicht nur hauptberufliche Wissenschaftler gemeint) aber auch aktiv teilhaben lassen. Da Christian damit ziemlich präsent ist, hat er wohl auch den Begriff Öffentliche Wissenschaft als Synonym für Offene Wissenschaft stark mitgeprägt, wie Matthias es schon vermutete — semantische Korrektheit hin oder her.

      Wikipedia-Artikel lassen sich ja überarbeiten 🙂

  3. OSR-Wunschkonzert: macht doch mal was zu Docker. Gerne mit ein paar Details dazu (was bringt das Tool wirklich, wie wird es benutzt usw.).

    Was neue Tools angeht, fremdele ich immer eine Weile. Einarbeiten ist Arbeit … und lohnt es sich überhaupt?
    Ich habe schon soviel Hype um neue Tools und Websites (oder auch Libraries und “ProgrammingModels”) gesehen, daß ich da mittlerweile immer erst mal warte, wie sich das weiter entwickelt. Es gab schon zu viel Zeugs, das in meinen Augen “naja, ganz nett” oder “so ein Schrott!” ist, aber dennoch gehyp(e)t wurde, und *jede(r)* das *unbedingt* und *sofort* glaubte, haben zu müssen.
    (Oder manches ist URALT, wurde früher gebasht und bekommt aber mit einem neuen Namen plötzlich Wichtigkeit… weil man da nun einen anderen Blick drauf hat. (Siehe key-value stores im Bereich BigData.))

    Das Einzige Tool der letzten Jahre, das mich wirklich überzeugt hat, war git.

    Aber ich lass mich gerne auch nochmal umstimmen…

    • Docker kommt auf die Liste, da hätte ich sogar einen passenden Gast parat. Aber mal sehen – vielleicht ist es aber zu technisch. Erstmal mit Matthias klären.

      Bezüglich rehypten bzw. altem Wein in neuen Schläuchen. Stimme ich voll ganz zu. Zumal Docker wegen sein Komplexität nicht unumstritten ist. Zumindest bei den LXC-nontainers, auf den Docker aufbaut, ist man sich aber einig. Wobei das ja auch grob eine Nachbau der Jails von FreeBSd sind … 🙂

      Passt auch noch ganz gut dazu: In diesem Interview auf O’Reilly Radar zerlegt Michael Stonebraker Hadoop total, wenn ich mich recht entsinne. Apropos O’Reilly – so gerne ich auch deren Bücher und alles drumherum mag – das ist das auch ein ewiger Quell von Tech-Hypes. 🙂

    • Mir ist grundsätzlich nichts zu technisch – ich hol das Ganze dann schon auf eine Ebene herunter wo auch Leute mitkommen die nicht als Command Line Ninja durch die Shellskripte geistern! 😉

  4. Oh, na, was Du da zu Docker verlinkt hast, lässt das doch auch sehr nach Hype-only aussehen…
    … da überleg’ ich glatt, ob ich den Themenwunsch nicht noch zurück ziehen sollte…. obwohl, wenn’s ein Verriß wird, hab ich auch was bei gelernt 😉

    Was den O’Reilly-Radar angeht, den hatte ich garnicht auf dem Radar. 😉 GuterTip, danke.
    Der RSS-Feed wird dann gleich mal eingetragen…
    Ist auch ein interessantes Interview, das meine Ansichten ja bestätigt. 🙂

  5. …da Ihr zwar Kommentarmöglichkeit, aber kein “richtiges Forum” habt, hau’ ich das jetzt einfach mal hier rein:
    ==============================================
    Genetik: Im Kern überraschend

    Anders als bisher vermutet, tragen Körperzellen des Menschen kein
    einheitliches Erbgut in sich, sondern bilden Mosaike. Das könnte viele
    Krankheiten erklären.

    http://www.zeit.de/2015/42/genetik-krankheiten-zellen-genom-erbgut
    ==============================================

    Die Methode “Kippen wir einfach alle Zellen in einen großen Topf, rühren kräftig um und lassen die Statistik den Rest erledigen” war mir schon immer suspekt.
    Das scheint mich ja jetzt zu bestätigen?!
    Gibt es da jetzt neue Verfahren / Tools, um auch für einzelne Zellen die DNA zu ermitteln?
    Oder frag ich das besser bei KonScience… hmhhh.

    • Hi Oliver,

      dieses Betrachten von und Mitteln über Zellpopulation war bisher leider nötig, da die vorhandenen Analyse-Techniken eine andere Herangehensweise nicht gestattet haben. Erst in den letzten Jahre wurden aber zahlreiche Einzel-Zell-Analysetechniken etabliert und diese krempeln nun einiges um. Das sind unter anderem Einzel-Zell-Sequenzierung (Single Cell Sequenzing) von Genomen und Transkriptomen als auch ander OMICS Technologien wie z.B. Proteomics. Zu Single-Cell-RNA-Seq kann ich auf einen Review aus unserem Hause zu dem Thema (hier auf PMC) verweisen. ich weiß allerdings nicht wie verständlich dieser für Nicht-Biologen ist.

      Ich hoffe das hilft weiter.

      Konrad

    • Hallo Oliver!

      Schon bei der “Spezies” sind die Grenzen ja fließend, da der Begriff und die Kriterien ja vom Menschen definiert werden. Dass mittels single cell sequencing nun für’s Genom eines einzigen Menschen bzw. sogar innerhalb eines Organs nun das gleiche gelten soll, ist cool, aber IMHO nichts fundamental Neues. Es gilt IMHO wie immer: schön dicht an der Realität hinterherdenken, und manchmal auch ein bisschen voraus 😉

      Deine E-Mail beantworten wir dann noch separat.

  6. Hallo Katrin, danke für Deine Antwort.
    Daß Genabweichungen auch innerhalb eines Organismus auftreten, davon habe ich schon gehört.
    Sonst ist aber dennoch der Tenor immer: Es gibt DAS EINE Genom eines Menschen, und *gelegentlich* (oder *selten*) treten mal Kopierfehler auf.
    Daß das aber quasi *immer* (so verstehe ich den Artikel) passiert, und man wohl eher damit rechnen muß, keine zwei genetisch gleichen Zellen zu finden, ist – zumindest mir – neu.
    (Und es geht im Artikel nicht um an- oder ausschalten von Genen, sondern den Code selbst.)

    Zwischen “gelegentlich gibt es Kopierfehler” und “man wird wohl keine zwei gleichen Zellen finden” liegen ja nun doch Welten, IMHO.

    Ich bin aber kein Genetikexperte, vielleicht ist es im Wissenschaftsdiskurs durchaus schon länger bekannt. Laut dem Artikel scheint das aber bisher noch als nicht anerkannt zu gelten.
    Vielleicht ist da auch ein zu großer Lag zwischen Wissenschaft und Journalismus.
    Ein Grund mehr für offene Wissenschaft….

    Und, ach ja, so ein Fall hier, scheint ja fast schon ein Schlag ins Gesicht der zuverlässigen Anwendung von Gensequenzierung zu sein, insbesondere, wenn’s dann juristische Konsequenzen annimmt:

    Die menschliche Chimäre
    http://www.n24.de/n24/Nachrichten/Wissenschaft/d/7526478/die-menschliche-chimaere.html

    • > Die menschliche Chimäre

      An diesem Beispiel kann man die Sensationsheischerei mancher Medium gut erkennen. Habe so oft “unerklärlich” in der Überschrift gelesen, aber dann die Erklärung im Text m-D

  7. Noch eins: “Schon bei der “Spezies” sind die Grenzen ja fließend, da der Begriff und die Kriterien ja vom Menschen definiert werden.”

    Das finde ich, btw, höchst interessant.
    Details dazu darfst Du in der Antwort auf meine Mail gerne beifügen.
    Das geht nämlich schon in Richtung 2nd-Order Cybernetics, und das Beobachter-Problem und das Festlegen von Systemeigenschaften/Systemgrenzen (oder eine Klassifizierung) durch den Beobachter.
    Die Genetik als konkretes Beispiel, finde ich super spannend.

    • Mit “2nd-Order Cybernetics [&] Beobachter-Problem” kenne ich mich wiederum nicht aus, aber mir hat diese Visualisierung von Box-Plots sehr beim Verständnis von fließenden Übergängen hinter einem abgrenzbaren Modell geholfen.

      Die Boxen werden zwar mit scharfen Kanten gezeichnet, aber das sind (vereinfacht gesagt) nur die Andeutung relativ willkürlich festgelegter Abschnitte in der Gauss’schen Glockenkurve 🙂

    • Da stimme ich Kartrin zu – schönes Bild. Es ist ein allgemeines Problem und schon fast eher philosophisch. Die Realität ist ein Kontinuum und wir wollen alles schön in Kategorien/Kistchen packen u.a. um unseren Entscheidungsprozesse zu vereinfachen. Im Forscheralltag ziehen wir dann irgendwo eine mehr oder minder vertretbare Linien und klassizifieren anhand dieser Grenzen. Und dieses Linienziehen fällt einem nicht immer leicht. 🙂

      Bei höheren Eukaryoten ist die Speziesdefintion relativ einfach, da man einfach alles was sich paaren kann und fertile Nachkommen zeugt als Spezies definiert.

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