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在FAIR原则发布十周年之际，GigaScience主编邀请了来自荷兰X-组学计划和奈梅亨医学中心的Peter-Bram ' t Hoen、Alain van Gool、Anna Niehues和Casper de Visser，他们发表了一篇关于FAIR工作流程的新论文，介绍了FAIR原则如何应用于研究软件和计算工作流程，并且还提供了如何使用技术平台帮助实现FAIR原则的第一手见解。

在期刊GigaScience上发表的这篇新论文中，作者介绍了如何将FAIR原则应用于复杂的多组学分析工作流程，将数据、元数据和软件结合到复杂的研究工作流程中。“FAIR数字对象”为数据重复使用提供了一个重要的案例研究和经验。

随着组学数据量以及相应分析工作流程的复杂性的增加，可重复性变得更加重要。研究人员需要能够重复彼此的研究并交叉验证结果。当涉及到在临床诊断环境中引入组学技术时，这一点尤其重要，因为这关系到与健康攸关的决策。在荷兰x组学计划(https://x-omics.nl/)的背景下，研究人员正在建立一个可重复组学数据分析的研究基础设施。他们建立示范项目的目标是展示x组学研究基础设施如何使组学研究更具可重复性。在最新论文里，作者展示了其中一个已完成的示范项目，在这个项目中，他们开发了一个完全可重复的工作流来分析一个结合了多组学和行为数据的复杂数据集。