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Galaxy (https://galaxyproject.org), now in its third decade, is a globally accessible, community-driven platform for reproducible and collaborative data analysis. With over 650 000 registered users, major public servers handle ~2 000 000 monthly analysis jobs from ~20 000 users. Recent, massive modernization has overhauled the user interface and workflow infrastructure to improve usability and scalability. Key updates include a redesigned history interface, enhanced tool discovery, a centralized dataset view, and a new visualization framework. Workflow editing is now substantially enhanced with search, undo/redo, and new invocation graph views. Data management is more flexible with intelligent sample sheet handling, expanded collection support, redesigned file source interfaces, and the introduction of “scratch” storage. User-defined repositories like Google Drive, Dropbox, and Zenodo are now enabled by default. Coupled with the growth of the Galaxy Training Network, these advances solidify Galaxy as a robust, widely adopted AI-ready ecosystem for open science.
Galaxy for accessible, reproducible, and collaborative data analyses: 2026 update
Galaxy (https://galaxyproject.org), now in its third decade, is a globally accessible, community-driven platform for reproducible and collaborative data analysis. With over 650 000 registered users, major public servers handle ~2 000 000 monthly analysis jobs from ~20 000 users. Recent, massive modernization has overhauled the user interface and workflow infrastructure to improve usability and scalability. Key updates include a redesigned history interface, enhanced tool discovery, a centralized dataset view, and a new visualization framework. Workflow editing is now substantially enhanced with search, undo/redo, and new invocation graph views. Data management is more flexible with intelligent sample sheet handling, expanded collection support, redesigned file source interfaces, and the introduction of “scratch” storage. User-defined repositories like Google Drive, Dropbox, and Zenodo are now enabled by default. Coupled with the growth of the Galaxy Training Network, these advances solidify Galaxy as a robust, widely adopted AI-ready ecosystem for open science.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11586/600648
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.