社区驱动的科学流程生态系统中的维护与支持：nf-core的跨平台实证研究

社区驱动的科学流程生态系统对于可重复的数据密集型研究越来越重要，但其可持续性不仅取决于工作流引擎、模板和测试基础设施。它还取决于社区如何维护流程、整合贡献以及在异构执行环境中支持用户。本文对nf-core（一个大型的标准化Nextflow流程生态系统）中的维护和支持进行了跨平台实证研究。我们分析了15,760个GitHub问题、35,411个GitHub拉取请求和895个Seqera社区论坛讨论，以考察出现了哪些维护和支持问题、它们在不同工件类型之间有何不同、哪些因素与解决结果相关，以及问题和解决方案如何在以仓库为中心和以社区为中心的空间之间流动。我们发现，问题主要捕获仓库级别的问题报告和维护协调；拉取请求捕获实现、审查、测试、依赖和模板更新工作；论坛讨论捕获面向用户的关于执行失败、容器、云和HPC环境、MultiQC报告以及Nextflow使用的支持。解决结果与可操作性、协调性和诊断证据相关。问题关闭与指派者、评论、里程碑、错误标签、错误提及和版本信息相关。拉取请求的集成因作者角色、自动化类型、草稿状态、检查清单、关联问题和审查路由而异。当讨论包含代码块、持续互动和具体的技术证据时，论坛接受答案的可能性更高，而云、HPC和工作流语义问题则更难解决。跨平台分析揭示了GitHub内部强大的仓库内部可追溯性，但论坛讨论与仓库工件之间的显式链接有限。