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Cómo iniciarse en bioinformática


Soy un estudiante de segundo año de licenciatura en ingeniería eléctrica y programador autodidacta. Siempre me ha interesado la biología, pero nunca me interesé (además de dos años de biología en la escuela secundaria y algo de bioquímica básica en la clase de química).

Me fascina especialmente la interacción entre la informática y la biología, tanto la informática utilizada para la biología como los conceptos de informática inspirados en la biología. Piense en cosas como el proyecto del genoma humano, los algoritmos genéticos, el aprendizaje profundo, la predicción de la estructura de las proteínas, etc. Creo que muchas de estas cosas (la informática utilizada para las cosas de la biología) son, hasta donde yo sé, parte de la bioinformática.

He hecho desafíos en Rosalind y, aunque son agradables, se siente más como entrenar / reinventar la rueda. Aunque puede ser demasiado pedir, quiero hacer algo "real" que realmente pueda usarse. No es que quiera empezar de inmediato sin aprender, pero no tengo una idea de lo que puedo hacer después de aprender algo de teoría.

Estoy buscando una descripción general del campo de la bioinformática y alguna guía sobre cómo empezar. Algunos ejemplos sobre lo que puedo trabajar. Tal vez haya algún algoritmo de uso intensivo de energía para el que pueda comenzar a diseñar chips (ASIC) para acelerar el proceso. Este es solo un ejemplo.

Espero que me puedas ayudar, gracias de antemano.


Mi consejo es que contactes con biólogos de tu propia universidad.

Dice que quiere problemas reales, y lo aplaudo, ya que abordar problemas reales es la mejor manera de evitar perder el tiempo (que es un destino demasiado común de incursiones de este tipo). ¿Cómo hacer contacto? Presumiblemente, las redes sociales son el camino a seguir. A tu edad deberías saber cómo usarlo. Sin embargo, debe apuntar a estudiantes y personal de doctorado, no a estudiantes universitarios.

Leer libros está muy bien, pero hasta que no sepa cuál es el problema que está abordando, no sabrá en qué concentrarse. Y la biología es demasiado amplia y desestructurada para dominarla leyendo.


Encontrará varios tutoriales de bioinformática en: https://www.biostars.org/t/Tutorials/

Como biólogo computacional, sin embargo, sugeriría encarecidamente asistir a conferencias de biología y leer muchos libros de texto que cubren temas fuera de los temas favoritos de la bioinformática actual (la "Biología molecular de la célula" de Bruce Albert sería un buen comienzo):

Los aspectos técnicos son fáciles de resolver y aprender (y también de subcontratar). La parte difícil es encontrar problemas inteligentes y comprender cómo puede resolver algunas cosas más rápido que sus competidores combinando la bioinformática con otros enfoques.

Por cierto: me gusta mucho tu idea de abordar la bioinformática desde el lado del hardware (ver también hardware evolutivo).


Aparte de lo que se sugirió en otras respuestas, también debe intentar conocer el estado del arte en bioinformática, es decir, lea sobre lo que se ha hecho en los últimos años, esté atento a las nuevas publicaciones en el campo y déjese inspirar por lo que otras personas están o han estado trabajando.

Esta publicación de Stephen Turner resume muy bien una serie de revistas / feeds RSS, blogs, listas de correo, alertas / suscripciones por correo electrónico y cuentas de Twitter relacionadas con la bioinformática que debe asignar o verificar regularmente para mantenerse actualizado.


Yo mismo soy un ingeniero informático y nunca tomé biología ni siquiera en mi escuela secundaria. (Tal vez la gente de aquí comenzaría a golpearme, pero confieso que solía hacerlo. odio Biología en bits, tal vez bytes o megabytes)

En otoño de 2013/14, fueron los mismos Pavel Pavenzer y Philip Compeau de Rosalind, quienes me introdujeron en Bioinformática (Me inscribí en ese curso totalmente por casualidad.) y la bioinformática sonaban muy bien. En primer lugar, dado que la programación era muy buena, ya que todo lo que tenía que hacer era aplicar algoritmos de cadena y más tarde me fascinó el hermoso diseño del genoma de Allah Todopoderoso.

Bueno, aquí hay un resumen de mi experiencia para compartir con ustedes:

  • Compra un buen libro sobre genómica (PD. Verma y V.K. Agarwal es bastante bueno, lo he encontrado lo suficientemente bueno)
  • Domina los algoritmos básicos de Bioinformática (los encontrarás en Rosalind)
  • Consulte sitios como TCGA, ICGC para obtener datos de expresión génica. Está en forma numérica y disfrutará aplicando algoritmos estadísticos como PCA, Regresión, etc.
  • Si está interesado en la clasificación de datos de secuencia, le sugiero que lea String Kernels de C.S. Leslie et al. (Puedo proporcionarle su implementación usando SVM en C ++ si lo desea)
  • La mayoría de los cursos de bioinformática le enseñan algoritmos de alineación de secuencias o HMM. Perderán su tiempo. No los tome demasiado en serio. Encontrará la razón para rechazar los HMM en el documento String Kernel (los HMM utilizan un enfoque heurístico y son muy lentos e ineficientes en comparación con los SVM)
  • Aún queda mucho trabajo por hacer sobre los datos epigenéticos. Con poco esfuerzo, puede contribuir a la comunidad publicando su investigación. Te recomiendo que revises ese aspecto también. Pero nuevamente, tome una cosa a la vez y comenzará desde Nature Scitable (utilice solo este sitio web durante las primeras semanas; mantenga la mente despejada y realice una tarea a la vez. ¡He perdido mi tiempo codicioso por aprender demasiado hasta que llegué a Nature Scitable y al hombre! Era exactamente lo que estaba buscando.)

Comenzando en la educación científica

Fundada en 2011 por estudiantes universitarios de Yeshiva University, la organización sin fines de lucro Project START (Estudiantes, maestros e investigadores enseñan) Science busca despertar el entusiasmo de los estudiantes de escuelas públicas por el estudio científico al involucrarlos en módulos de ciencias impartidos por estudiantes universitarios en escuelas locales. La semana pasada, el capítulo de YU del programa # 8217 celebró su primer simposio, donde 150 estudiantes de cuarto grado de P.S. 189 en Amsterdam Avenue se reunieron en Weissberg Commons en el campus de Wilf para recibir certificados de finalización de su estudio de un año de ciencias, incluida la química, la física, la biología y la ingeniería.

Junto con los inspiradores discursos de la asambleísta Carmen De La Rosa (demócrata por Washington Heights) y David Baily, subjefe de gabinete del congresista Adriano Espaillat (que representa al distrito 13 de Nueva York), los niños también quedaron deslumbrados por un espectáculo organizado por Mad Science, una empresa que se especializa en hacer que la educación científica sea entretenida.

En el simposio, los estudiantes tuvieron la oportunidad de conocer al 71YC de Norman Bickoff, uno de los principales benefactores del Proyecto START, a quien entregaron grandes tarjetas de agradecimiento hechas a mano en agradecimiento por su apoyo. Bickoff, que posee un servicio de administración de propiedades en Nueva Jersey, cree firmemente en tikkun olam [reparando el mundo] y retribuyendo a la comunidad que tanto le dio.

Norman Bickoff habla con los estudiantes.

“Cuando asistí a mi cuadragésima reunión en 2011, se me ofreció la oportunidad de apoyar el Proyecto START, y supe de inmediato que este era el programa para mí, & # 8221, dijo. & # 8220 Me encantó mi tiempo en Washington Heights y quería que la vida en la comunidad fuera lo más emocionante y productiva posible para los niños ”.

Avital Habshush '17S y Dani Edelman' 17YC, copresidentes de START Science Yeshiva University, ambos se involucraron en la organización al principio de sus carreras universitarias, comenzando como asistentes voluntarios de los estudiantes de YU que enseñan los módulos en las aulas y luego se gradúan para enseñar. las lecciones mismas. Los módulos pueden incluir la construcción de montañas rusas para demostrar la conversión de energía mecánica, la disección de corazones de oveja para estudiar su anatomía, la construcción de puentes de goma de mascar y mondadientes para probar la resistencia mecánica y la construcción de circuitos para aprender sobre el flujo de electricidad.

"Me apasiona mucho hacer este trabajo", dijo Habshush, un estudiante de biología, "porque es muy importante que los niños se entusiasmen con la ciencia, especialmente los niños que quizás no tengan la oportunidad de estudiarla en sus escuelas".

Edelman estuvo de acuerdo, citando su propio amor por estudiar biología, química y salud pública como el motivador que lo involucró en el trabajo con los niños. “Retribuir es muy importante”, dijo. & # 8220Es muy divertido devolver lo que amas a los niños que están tan ansiosos por aprender lo que sabes ".

“Este esfuerzo muestra las excelentes oportunidades que YU ofrece a los estudiantes para poner en práctica las teorías y los valores aprendidos en clase, al mismo tiempo que ayudan a la comunidad de Washington Heights”, dijo Phil Goldfeder, vicepresidente asistente de asuntos gubernamentales.

Desde su creación por Yair Saperstein '13YC' 16E y Ari Cuperfain '13YC hace seis años, Project START ha establecido capítulos nacionales en YU y Albert Einstein College of Medicine, así como capítulos internacionales en Canadá y Zimbabwe y Pre-START, un programa donde los estudiantes de secundaria enseñan módulos de ciencias a niños en edad preescolar.

De pie, de izquierda a derecha: Ari Gordon, Akiva Schiff, Dani Edelman, Norman Bickoff, David Baily (Subjefe de Gabinete del Congresista Adriano Espaillat), Asambleísta Carmen De La Rosa, Michal Auerbach, Yair Lichtman, Temima Kanarfogel, Lily Ottensoser, Yonatan Mehlman. De rodillas, de izquierda a derecha: Avital Habshush, Adele Lerner, Meira Koslowe


Recursos adicionales¶

Ejemplos de PyTorch

Un conjunto de ejemplos sobre pytorch en Vision, Text, Refuerzo de aprendizaje, etc.

Hoja de referencia de PyTorch

Visión general rápida de los elementos esenciales de PyTorch.

Tutoriales en GitHub

Acceda a los tutoriales de PyTorch desde GitHub.

Ejecutar tutoriales en Google Colab

Aprenda a copiar datos de tutoriales en Google Drive para que pueda ejecutar tutoriales en Google Colab.

Acceda a la documentación completa para desarrolladores de PyTorch


Quienes somos

Somos Sylvain Gugger y Jeremy Howard, sus guías en este viaje. Somos los coautores de fastai, el software que utilizará a lo largo de este curso.

Jeremy ha estado utilizando y enseñando el aprendizaje automático durante unos 30 años. Comenzó a usar redes neuronales hace 25 años. Durante este tiempo, ha liderado muchas empresas y proyectos que tienen el aprendizaje automático en su núcleo, incluida la fundación de la primera empresa en centrarse en el aprendizaje profundo y la medicina, Enlitic, y asumiendo el cargo de presidente y científico jefe del aprendizaje automático más grande del mundo. comunidad, Kaggle. Es cofundador, junto con la Dra. Rachel Thomas, de fast.ai, la organización que construyó el curso en el que se basa este curso.

¡Sylvain ha escrito 10 libros de texto de matemáticas, que cubren todo el plan de estudios avanzado de matemáticas en francés! Ahora es investigador en Hugging Face y anteriormente fue investigador en fast.ai.

Nos preocupamos mucho por la enseñanza. En este curso, comenzamos mostrando cómo usar una red de aprendizaje profundo completa, funcional, muy utilizable y de vanguardia para resolver problemas del mundo real, utilizando herramientas simples y expresivas. Y luego, gradualmente, profundizamos cada vez más en la comprensión de cómo se fabrican esas herramientas, y cómo se fabrican las herramientas que hacen esas herramientas, y así sucesivamente ... Siempre enseñamos a través de ejemplos. Nos aseguramos de que haya un contexto y un propósito que pueda comprender intuitivamente, en lugar de comenzar con la manipulación de símbolos algebraicos.


¿Cómo comienzo una carrera en ciencia de datos?

¿Cómo consigo un trabajo como científico de datos si no tengo experiencia previa como científico de datos? apareció originalmente en Quora: el lugar para adquirir y compartir conocimientos, capacitando a las personas para que aprendan de los demás y comprendan mejor el mundo.

Respuesta de Brian Farley, Postdoctorado en Biología Celular y Molecular, en Quora:

La idea errónea más común con la que me he encontrado entre los aspirantes y neófitos de la ciencia de datos es que puedes aprender a hacerlo simplemente enseñándote a ti mismo cómo usar algunas herramientas especializadas (como R, scikit-learn, pandas, matplotlib, etc.) Ignora por completo el hecho de que estas herramientas representan solo la parte diminuta y visible del iceberg, el resto del cual tiene sus raíces en exhaustivo conocimiento de la estadística y del método científico (razón por la cual "Científico" aparece en los títulos de trabajo y al menos solía haber una fuerte preferencia por contratar doctores).

Poner código no es muy útil porque representa una pequeña parte del proceso requerido para hacer algo que las competiciones de Kaggle no son muy útiles porque ya han hecho mucho del trabajo duro por ti y recompensan a las personas que saben lo que hacen. que están haciendo y las personas que solo están dispuestas a intentar todo para esos puntos decimales adicionales igualmente. Muy rara vez encontrará un trabajo de ciencia de datos que le diga exactamente cuál es la pregunta, le permita construir un modelo a partir de datos ya recopilados y limpios, hacer que se evalúe con una sola medida numérica y luego alejarse sin explicar qué hiciste o lo que implica tu modelo.

Si desea adquirir experiencia en ciencia de datos, hacer ciencia de datos en lugar de las cosas turísticas que representa Kaggle. Identifique una pregunta que valga la pena hacerse y que pueda responderse con los conjuntos de datos existentes y diseñe una estrategia para responderla (¡lo cual es mucho más difícil de lo que parece!). Una vez que llegue a ese punto, podrá comenzar a jugar con las herramientas y Construyendo las partes externas de su proyecto.

Esta pregunta apareció originalmente en Quora. el lugar para adquirir y compartir conocimientos, capacitando a las personas para que aprendan de los demás y comprendan mejor el mundo. Puede seguir a Quora en Twitter, Facebook y Google+. Más preguntas:


5 pasos para hacer la transición de su carrera a la ciencia de datos: Paso 1: identifique su trabajo ideal

Estas lecciones son parte de la serie Analytics de Aryng para personas que buscan hacer la transición a una carrera en análisis o que son nuevos en un puesto de análisis. Espero responder a todas las preguntas que he recibido de los lectores de mi blog. Antes de continuar, comprenda su idoneidad para un rol analítico evaluando su propia aptitud analítica.. Si no tiene una gran aptitud analítica, no se divertirá siendo analista.

Lección 1: Comprenda el panorama analítico e identifique su trabajo analítico ideal

Entonces, ¿qué constituye un trabajo de análisis? ¿Es lo mismo que el trabajo de big data?

El panorama de la analítica está plagado de términos exagerados y sobreutilizados, por lo que antes de continuar, permítanme aclarar brevemente algunas de las terminologías. (Este tema se analiza en profundidad en mi libro, "Detrás de toda buena decisión", así que siéntase libre de comenzar allí también).

Lo crea o no, "analítica" no es sinónimo de "Big Data" a pesar de que en estos días a menudo se menciona al mismo tiempo. Discutamos eso en un momento.

Primero, definamos "análisis" frente a "inteligencia empresarial" (BI). La inteligencia empresarial y la analítica son en realidad dos procesos distintos que involucran diferentes herramientas y sirven para diferentes propósitos.

Cuando un usuario interactúa con un sistema (por ejemplo, cuando realiza una compra en su supermercado local), los datos se producen, recopilan, limpian y almacenan utilizando soluciones de datos que incluyen Teradata, Hadoop y Oracle. A continuación, se accede a los datos a través de informes y, cada vez más, a través de cuadros de mando gráficos. BI incluye todos los componentes de la operación, desde que se recopilan los datos hasta que se accede a ellos.

La analítica, por otro lado, es el proceso que se realiza sobre los datos que ha proporcionado BI con el fin de generar conocimientos para impulsar decisiones, acciones y, finalmente, ingresos u otros impactos. Los datos se convierten en conocimientos mediante herramientas de análisis como SAS, R y Excel.

Ahora hablemos de Big Data. Los volúmenes, la variedad y la velocidad cada vez mayores de Big Data (conocidos como las Tres V) crean problemas de almacenamiento y visualización que hacen que los sistemas tradicionales de inteligencia empresarial sean inestables. El Big Data es, por tanto, un problema de inteligencia empresarial, no un problema de análisis. Nuestro enfoque para esta lección, entonces, debe excluir Big Data

¿Qué trabajos de analítica le interesan?

Una vez que sepa que está interesado en el análisis, la pregunta es: "¿Qué tipo de trabajo de análisis es el adecuado para usted?". Obtenga una idea sobre los trabajos de análisis que existen escribiendo "Analista", "Análisis" o "científico de datos" en el trabajo. foros como LinkedIn, Icrunchdata.com o Monster. A continuación se muestran algunos de los títulos de trabajo clave que encontrará, asignados a tres categorías de trabajo principales. Discutiré las diferencias en estas categorías de trabajo un poco más adelante. Nota: Si el título incluye “Analista "Pero el trabajo no requiere analizar datos, entonces no es un trabajo de análisis. Por ejemplo, un" Analista de Procesos de Negocio "no tiene un trabajo de análisis y no hablaremos de esas carreras aquí.

En el cuadro anterior, tome, por ejemplo, Analista de marketing. La mayoría de los trabajos con ese título pertenecen a la categoría de trabajo Business Analytics Professional. Algunos de estos puestos necesitan habilidades analíticas avanzadas y, por lo tanto, se incluyen en la categoría Profesional de análisis predictivo. Data Scientist, por otro lado, se usa de manera muy amplia y vaga con trabajos que se incluyen en las tres categorías. Algunas descripciones de puestos de científicos de datos parecen buscar candidatos fuertes en las tres áreas, lo que no es una combinación muy probable. Recomendaría ignorar esos trabajos por ahora, ya que podría llevar toda una vida de aprendizaje convertirse en ese científico de datos "sobrehumano".

Ahora, hablemos de las categorías de trabajo: Analista de datos, Profesional de analítica empresarial, y Profesional de análisis predictivo. Cada uno necesita diferentes conjuntos de habilidades de análisis, según la tabla a continuación. Por ejemplo, un profesional de análisis de negocios necesita fuertes habilidades de análisis de negocios junto con la capacidad de acceder a los datos a través de una herramienta de BI basada en GUI y analizarlos en una herramienta de análisis básica como MS Excel. También es posible que se requiera una comprensión de las estadísticas básicas y, quizás, habilidades de prueba. Tenga en cuenta que, al igual que con cualquier trabajo, estos puestos necesitan habilidades adicionales específicas para la industria a la que sirven y la función del trabajo.

Entonces, ¿a qué trabajos debería aspirar? La mayoría de los profesionales con experiencia en BI / datos o ingeniería, es decir, aquellos con experiencia en estructura de datos, gestión de información, arquitectura de datos, ingeniería, etc., pueden realizar la transición más fácilmente a un trabajo de analista de datos. Si tiene experiencia empresarial (directores de productos, directores de proyectos, MBA), considere un trabajo de Business Analytics. Y si su experiencia se ha centrado en estadísticas, investigación de operaciones, informática o algoritmos, un trabajo profesional de Predictive Analytics puede ser adecuado para usted.

Mientras explora los trabajos disponibles, observe los requisitos del puesto. ¿Qué habilidades y herramientas se enumeran (conocimiento experto de SQL, capacidad para tomar decisiones basadas en análisis, etc.)? Utilice esa información y la tabla anterior para identificar la categoría de trabajo adecuada. Ahora, dados sus antecedentes, sus propios intereses y su experiencia en la industria, seleccione el título de trabajo de análisis de sus sueños dentro de las categorías de trabajo adecuadas para usted. Por ejemplo, si tiene 5 años de experiencia trabajando como arquitecto de datos en la industria minorista, su categoría de trabajo de análisis ideal sería dentro de la misma industria que un analista de datos y puede preseleccionar los títulos de esa categoría.

¡Felicidades!

Ahora está un paso más cerca de encontrar y conseguir el trabajo de sus sueños. Mi próximo blog lo ayudará a identificar la brecha en sus habilidades analíticas y los requisitos laborales en relación con sus propios antecedentes.

Mientras tanto, si está listo para comenzar la transición de su carrera de analítica en 2018, inscríbase en mi clase magistral GRATUITA de 60 minutos sobre 5 pasos para hacer una transición exitosa de su carrera a la analítica y la ciencia de datos. Estamos transmitiendo en vivo en su zona horaria.


GREMA

GREMA (GRAMOredes ene Rconstruccion usando mivolucionario METROodelling Algorithm) es un programa para inferir un nuevo tipo de red reguladora de genes (GRN) con niveles de confianza para cada regulación inferida, que se emula GRN (eGRN). Cuanto mayor sea el nivel de confianza, más precisa será la regulación inferida. GREMA determina gradualmente las regulaciones de un eGRN con niveles de confianza en orden descendente utilizando un sistema S o un modelo de ecuación diferencial ordinaria basado en funciones de Hill. Hace uso de un algoritmo de modelado evolutivo (EMA) que se basa en la inteligencia evolutiva, que incluye tanto la sabiduría colectiva como una estrategia evolutiva, para hacer frente al problema indeterminado. EMA utiliza un algoritmo genético inteligente para resolver el problema de optimización de parámetros a gran escala.


Guía para principiantes de R: Introducción

iStockphoto

R está caliente. Ya sea medido por más de 10,000 paquetes de complementos, los más de 95,000 miembros del grupo R de LinkedIn o los más de 400 grupos R Meetup que existen actualmente, no cabe duda de que el interés en el lenguaje de las estadísticas R, especialmente para el análisis de datos, es altísimo.

¿Por qué R? Es gratuito, de código abierto, potente y altamente extensible. "Tienes muchas cosas empaquetadas que ya están disponibles, por lo que estás apoyado en los hombros de gigantes", dijo el economista jefe de Google. Los New York Times en 2009.

Aprenda a usar R: su guía práctica

Debido a que es un entorno programable que usa secuencias de comandos de línea de comandos, puede almacenar una serie de pasos complejos de análisis de datos en R. Eso le permite reutilizar su trabajo de análisis en datos similares más fácilmente que si estuviera usando un punto y haga clic en la interfaz, señala Hadley Wickham, autor de varios paquetes R populares y científico jefe de RStudio.

Eso también facilita que otros validen los resultados de la investigación y verifiquen su trabajo en busca de errores, un problema que surgió en las noticias recientemente después de que un error de codificación de Excel se encontrara entre varias fallas encontradas en un influyente informe de análisis económico conocido como Reinhart / Rogoff.

El error en sí no fue una sorpresa, escribe Christopher Gandrud, quien obtuvo un doctorado en metodología de investigación cuantitativa de la London School of Economics. "A pesar de nuestros mejores esfuerzos, siempre cometeremos errores", señala. "El problema es que a menudo utilizamos herramientas y prácticas que dificultan encontrar y corregir nuestros errores".

Claro, puede examinar fácilmente fórmulas complejas en una hoja de cálculo. Pero no es tan fácil ejecutar múltiples conjuntos de datos a través de fórmulas de hojas de cálculo para verificar los resultados como lo es colocar varios conjuntos de datos a través de un script, explica.

De hecho, el mantra de "¡Asegúrese de que su trabajo sea reproducible!" es un tema común entre los entusiastas de R.

¿Quién usa R?

Los usuarios de R relativamente de alto perfil incluyen:

Facebook: Utilizado por algunos dentro de la empresa para tareas como analizar el comportamiento de los usuarios.

Google: Hay más de 500 usuarios de R en Google, según David Smith de Revolution Analytics, que realizan tareas como hacer que la publicidad en línea sea más efectiva.

Servicio Meteorológico Nacional: Previsiones de inundaciones.

Orbitz: Análisis estadístico para sugerir los mejores hoteles para promocionar a sus usuarios.

Trulia: Modelado estadístico.

Por qué no R? Bueno, R puede parecer abrumador al principio. A menudo, esto se debe a que la sintaxis de R es diferente a la de muchos otros lenguajes, no necesariamente porque sea más difícil que otros.

"He escrito software profesionalmente en quizás una docena de lenguajes de programación, y el lenguaje más difícil de aprender para mí ha sido R", escribe el consultor John D. Cook en una publicación web sobre programación R para aquellos que vienen de otros lenguajes. "El lenguaje es bastante simple, pero no es convencional".

Y entonces, esta guía. Nuestro objetivo aquí no es el dominio de R, sino brindarle una ruta para comenzar a usar R para el trabajo de datos básicos: extraer estadísticas clave de un conjunto de datos, explorar un conjunto de datos con gráficos básicos y remodelar los datos para que sean más fáciles de analizar.


Conceptos básicos de Unix para la bioinformática de NGS

Este curso ha sido diseñado para presentar Unix a los estudiantes como la herramienta más conveniente para trabajar con big data en ciencias biológicas, como los datos de secuenciación de próxima generación (NGS). Las tecnologías NGS están produciendo una gran cantidad de datos en cada ejecución, lo que es difícil de manejar a través de herramientas basadas en GUI, incluso es difícil abrir archivos sin procesar. Es por eso que los datos de secuenciación se producen y almacenan en formato de texto para facilitar su manipulación y procesamiento.

La habilidad Unix es un activo para la bioinformática. Es muy fácil, conveniente y ahorra mucho tiempo. Las personas expertas en bioinformática conocen muy bien el análisis de datos con el lenguaje de programación PERL / PYTHON. Pero todos no se dieron cuenta de que no es necesario escribir un programa todo el tiempo. Con la ayuda de utilidades de Unix, el manejo y procesamiento de datos, el formateo de entrada para software y el procesamiento de texto fácil de los resultados para la comprensión se pueden realizar sin usar habilidades de programación de alto nivel y software especial. Pero necesitará conocimientos de software y programación para realizar análisis bioinformáticos avanzados. Es una gran habilidad para investigadores y científicos de biociencias y principiantes en NGS. Las habilidades de Unix lo ayudarán a hacer pipelines donde puede usar diferentes software para resolver su propio objetivo, como

Conteo y formateo de secuencias fasta y fastq

Secuencias fasta de múltiples líneas a secuencias fasta de una sola línea

Extracción de las secuencias fasta y fastq deseadas de todo el conjunto de datos

División y subsección de un archivo de secuencia grande

Formateo de salida blast, pfam e interpro para análisis

Extracción de subsecuencias de archivos de genoma

Limpieza de archivos de secuencia: recorte y filtrado de secuencias

Generación aleatoria de conjuntos de datos

Procesamiento de datos masivos para tareas comunes

. y muchas más tareas comunes

Aquí, tengo la intención de cubrir solo aspectos específicos de Unix según sea necesario para el procesamiento de datos NGS y la gestión de proyectos. Todo el curso se divide en 4 módulos desde el comando básico hasta el script. En este curso, tendrás muchas oportunidades de práctica. En 4 días, aprenderá a través de tutoriales, video conferencias y tareas para practicar. Podría haber varias formas de enseñar y aprender, pero utilicé el enfoque más fácil y simple, y me concentré en desarrollar el pensamiento para el procesamiento de datos en lugar del uso avanzado y compacto de los comandos. En la guía para practicar los comandos, he dado múltiples enfoques para realizar una sola tarea. Por lo tanto, también tendrá la oportunidad de usar opciones de comandos compactas y avanzadas.

Día 1: Introducción a NGS y UNIX

Breve descripción de NGS y UNIX (video).

Unix: Cómo iniciar, comandos básicos (Directorios y archivos: creación, eliminación, navegación, listado, escritura / recuperación y desempaquetado de archivos de datos NGS)


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Microsoft Endpoint Configuration Manager (Tech Preview) ayuda a TI a administrar PC y servidores, manteniendo el software actualizado, estableciendo políticas de configuración y seguridad y monitoreando el estado del sistema mientras les da a los empleados acceso a las aplicaciones corporativas en los dispositivos que elijan.

El kit de laboratorio de evaluación de Microsoft Endpoint Manager proporciona un entorno de laboratorio de Configuration Manager de implementación automática y orientación sobre el uso de esta plataforma unificada para implementar y administrar aplicaciones de Windows 10 y Microsoft 365 para empresas.

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SharePoint Server 2019 is designed to help you achieve new levels of reliability and performance, delivering features and capabilities that simplify administration, protect communications and information.

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Skype for Business Server 2019, an enterprise ready communications and collaboration platform that brings together a client experience inspired by Skype with enterprise-grade security, compliance, and control.

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Microsoft Identity Manager (MIM) 2016 builds on the identity and access management capabilities of Forefront Identity Manager. Like its predecessor, MIM helps you manage the users, credentials, policies, and access within your organization. Additionally, MIM 2016 adds a hybrid experience, privileged access management capabilities, and support for new platforms.

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BizTalk Server 2016 allows customers to integrate disparate applications and heterogeneous data to deliver solutions such as payment processing, supply chain management, business-to-business EDI, real-time decision making, and reporting.

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