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随着生成的数据量的不断增长，数据驱动的计算分析在生物医学研究中变得越来越重要。但是，缺乏共享研究成果的实践，例如数据，源代码和方法，会影响研究的透明度和可重复性，这对于科学的发展至关重要。由于不足的文档，代码和数据共享，许多已发表的研究无法再现。我们对2016年至2021年之间发表的453项手稿进行了全面分析，发现其中50.1％未能共享分析法规。即使在那些确实披露其代码的人中，绝大多数人也无法提供更多的研究输出，例如数据。此外，只有十分之一的文章以结构化且可重复的方式组织了其代码。我们发现了代码可用性语句的存在与增加代码可用性之间的显着关联。此外，与进行主要分析的研究相比，进行二级分析的一定比例倾向于共享其代码。根据我们的发现，我们提出提高对代码共享实践的认识，并立即采取措施提高代码可用性，以提高生物医学研究中的可重复性。通过提高透明度和可重复性，我们可以促进科学严格，鼓励协作并加速科学发现。我们必须优先考虑开放科学实践，包括共享代码，数据和其他研究产品，以
生物医学研究中的分析代码共享实践
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