Em formação

Como começar na bioinformática


Eu sou um estudante de engenharia elétrica do segundo ano e programador autodidata. Sempre tive interesse por biologia, mas nunca entrei (além de biologia de dois anos no ensino médio e um pouco de bioquímica básica na aula de química).

Estou especialmente fascinado pela interação entre ciência da computação e biologia, ciência da computação usada para a biologia e conceitos da ciência da computação inspirados pela biologia. Pense em coisas como o projeto do genoma humano, algoritmos genéticos, aprendizado profundo, previsão da estrutura de proteínas, etc., etc. Eu acho que muitas dessas coisas (a ciência da computação usada para coisas de biologia) são - até onde eu sei - parte da bioinformática.

Já fiz desafios no Rosalind e embora sejam legais, parece mais um treinamento / reinventação da roda. Embora possa ser pedir demais, quero fazer algo "real" que possa realmente ser usado. Não que eu queira começar imediatamente sem aprender, mas não tenho uma imagem em mente do que posso fazer depois de aprender alguma teoria.

Estou procurando uma visão geral do campo da bioinformática e algum guia sobre como começar. Alguns exemplos em que posso trabalhar. Talvez haja algum algoritmo de uso intensivo de energia para o qual eu possa começar a projetar chips (ASICs), a fim de acelerar o processo. Este é apenas um exemplo.

Espero que você possa me ajudar, desde já agradeço.


Meu conselho é entrar em contato com biólogos de sua própria universidade.

Você diz que quer problemas reais, e eu aplaudo isso, pois lidar com problemas reais é a melhor maneira de evitar perder seu tempo (que é um destino muito comum em incursões desse tipo). Como fazer contato? Presumivelmente, a mídia social é o caminho a percorrer. Na sua idade, você deve saber como usá-lo. Você precisa ter como alvo alunos e funcionários de PhD, não alunos de graduação.

Ler livros é muito bom, mas até saber qual é o problema que está enfrentando, não saberá em que se concentrar. E a biologia é muito ampla e desestruturada para ser dominada pela leitura.


Você encontrará vários tutoriais de bioinformática em: https://www.biostars.org/t/Tutorials/

Como biólogo computacional, no entanto, sugiro fortemente que participe de palestras de biologia e leia muitos livros que cobrem tópicos fora dos tópicos favoritos da bioinformática de hoje ("Biologia Molecular da Célula" de Bruce Albert seria um bom começo):

Os aspectos técnicos são fáceis de resolver e aprender (e também de terceirizar). A parte difícil é encontrar problemas inteligentes e entender como você pode resolver algumas coisas mais rápido do que seus concorrentes combinando a bioinformática com outras abordagens.

BTW: Eu realmente gosto da sua ideia de abordar a bioinformática do lado do hardware (veja também hardware evolutivo).


Além do que foi sugerido em outras respostas, você também deve tentar conheça o que há de mais moderno em bioinformática, ou seja, leia sobre o que foi feito nos últimos anos, tenha um olho aberto para novas publicações na área e deixe-se inspirar pelo que outras pessoas estão / têm trabalhado.

Esta postagem de Stephen Turner resume muito bem uma série de jornais / feeds RSS relacionados à bioinformática, blogs, listas de e-mail, alertas de e-mail / assinaturas e contas do Twitter que você deve atribuir ou verificar regularmente para se manter atualizado.


Eu também sou um Engenheiro de Computação e nunca fiz Biologia nem no colégio. (Talvez as pessoas aqui começassem a me bater, mas confesso que costumava ódio Biologia em bits - talvez bytes ou megabytes)

No outono de 2013/14, foram os mesmos Pavel Pavenzer e Philip Compeau de Rosalind, que me apresentaram a Bioinformática (Eu me inscrevi nesse curso totalmente por acaso) e Bioinformática soou muito legal. Em primeiro lugar, uma vez que programar era muito legal, tudo que eu tinha que fazer era aplicar algoritmos de string e depois fiquei fascinado pelo belo design do Genome de Allah Todo-Poderoso.

Bem, aqui está um resumo da minha experiência para compartilhar com vocês:

  • Compre um bom livro sobre Genômica (PS. Verma e V.K. Agarwal é muito bom - eu achei bom o suficiente)
  • Domine os algoritmos básicos de Bioinformática (aqueles que você encontrará no Rosalind)
  • Verifique sites como TCGA, ICGC para dados de expressão gênica. Está na forma numérica e você gostará de aplicar algoritmos estatísticos como PCA, Regressão, etc.
  • Se você estiver interessado na classificação de dados de sequência, sugiro que leia String Kernels de C.S. Leslie et al. (Posso fornecer sua implementação usando SVM em C ++ se você quiser)
  • A maioria dos cursos de Bioinformática ensina algoritmos de alinhamento de sequência ou HMMs. Eles vão desperdiçar seu tempo. Não os leve muito a sério. Você encontrará o motivo para rejeitar HMMs no documento String Kernel (HMMs usam abordagem heurística e são muito lentos e ineficientes em comparação com SVMs)
  • Ainda há muito trabalho a ser feito em dados epigenéticos. Com pouco esforço, você pode contribuir para a comunidade publicando sua pesquisa. Eu recomendo que você verifique esse aspecto também. Mas, novamente, pegue uma coisa de cada vez e você vai começar a partir da Nature Scitable (use apenas este site nas primeiras semanas - mantenha sua mente limpa e realize uma tarefa de cada vez. Eu perdi meu tempo sendo ávido por aprender muito até que vim para a Nature Scitable e man! Era exatamente o que eu procurava.)

Começando na Educação Científica

Fundada em 2011 por alunos de graduação da Yeshiva University, a organização sem fins lucrativos Project START (alunos, professores e pesquisadores ensinam) Ciência busca despertar o entusiasmo dos alunos de escolas públicas e # 8217 pelo estudo científico, envolvendo-os em módulos de ciências ministrados por estudantes universitários em escolas locais. Na semana passada, o capítulo YU do programa & # 8217s realizou seu primeiro simpósio, onde 150 alunos da quarta série do P.S. 189 na Amsterdam Avenue reuniram-se no Weissberg Commons no Campus Wilf para receber certificados de conclusão de seu estudo de um ano de ciências, incluindo química, física, biologia e engenharia.

Junto com os discursos inspiradores da deputada Carmen De La Rosa (D-Washington Heights) e David Baily, subchefe de gabinete do congressista Adriano Espaillat (que representa o 13º distrito de Nova York), as crianças também ficaram deslumbradas com um show apresentado por Mad Science, uma empresa especializada em tornar a educação científica divertida.

No simpósio, os alunos tiveram a oportunidade de conhecer Norman Bickoff '71YC, um grande benfeitor do Projeto START, a quem eles apresentaram grandes cartões de agradecimento feitos à mão em agradecimento por seu apoio. Bickoff, que possui um serviço de administração de propriedades em Nova Jersey, acredita fortemente em tikun olam [consertando o mundo] e retribuindo à comunidade que tanto deu a ele.

Norman Bickoff fala aos alunos.

“Quando participei da minha 40ª reunião em 2011, me ofereceram a chance de apoiar o Projeto START e soube imediatamente que este era o programa para mim”, disse ele. & # 8220Eu adorei meu tempo em Washington Heights e queria tornar a vida na comunidade o mais empolgante e produtivo possível para as crianças ”.

Avital Habshush '17S e Dani Edelman' 17YC, co-presidentes da START Science Yeshiva University, se envolveram na organização no início de suas carreiras universitárias, começando como assistentes voluntários para os alunos da YU ensinando os módulos em sala de aula e depois graduando-se para o ensino as próprias lições. Os módulos podem incluir construir montanhas-russas para demonstrar a conversão de energia mecânica, dissecar corações de ovelhas para estudar sua anatomia, construir pontes de chiclete e palito de dente para testar a resistência mecânica e construir circuitos para aprender sobre o fluxo de eletricidade.

“Estou tão apaixonado por fazer este trabalho”, disse Habshush, um estudante de biologia, “porque é muito importante deixar as crianças empolgadas com a ciência, especialmente aquelas que podem não ter a chance de estudá-la em suas escolas”.

Edelman concordou, citando seu próprio amor por estudar biologia, química e saúde pública como o motivador que o envolveu no trabalho com crianças. “Retribuir é muito importante”, disse ele. & # 8220É muito divertido quando você devolve o que você ama a crianças que estão tão ansiosas para aprender o que você sabe. ”

“Este esforço mostra as excelentes oportunidades que a YU oferece aos alunos de colocar em prática as teorias e valores aprendidos em sala de aula, ao mesmo tempo em que ajuda a comunidade de Washington Heights”, disse Phil Goldfeder, vice-presidente assistente para assuntos governamentais.

Desde sua criação por Yair Saperstein '13YC' 16E e Ari Cuperfain '13YC há seis anos, o Projeto START estabeleceu capítulos nacionais na YU e Albert Einstein College of Medicine, bem como capítulos internacionais no Canadá e no Zimbábue e no Pre-START, um programa onde alunos do ensino médio ensinam módulos de ciências para crianças em idade pré-escolar.

Em pé, r: Ari Gordon, Akiva Schiff, Dani Edelman, Norman Bickoff, David Baily (Vice-Chefe de Gabinete do Congressista Adriano Espaillat), Deputada Carmen De La Rosa, Michal Auerbach, Yair Lichtman, Temima Kanarfogel, Lily Ottensoser, Yonatan Mehlman. Ajoelhando-se, l-r: Avital Habshush, Adele Lerner, Meira Koslowe


Recursos adicionais¶

Exemplos de PyTorch

Um conjunto de exemplos em torno de pytorch em Visão, Texto, Aprendizagem por Reforço, etc.

Folha de referências do PyTorch

Visão geral rápida dos elementos essenciais do PyTorch.

Tutoriais no GitHub

Acesse os tutoriais do PyTorch no GitHub.

Execute tutoriais no Google Colab

Aprenda a copiar os dados do tutorial para o Google Drive para que você possa executar os tutoriais no Google Colab.

Acesse a documentação abrangente do desenvolvedor para PyTorch


Quem nós somos

Somos Sylvain Gugger e Jeremy Howard, seus guias nesta jornada. Somos os co-autores do fastai, o software que você usará ao longo deste curso.

Jeremy usa e ensina aprendizado de máquina há cerca de 30 anos. Ele começou a usar redes neurais há 25 anos. Durante esse tempo, ele liderou muitas empresas e projetos que têm o aprendizado de máquina em seu núcleo, incluindo a fundação da primeira empresa com foco em aprendizado profundo e medicina, a Enlitic, e assumindo o papel de presidente e cientista-chefe da maior empresa de aprendizado de máquina do mundo comunidade, Kaggle. Ele é o cofundador, junto com a Dra. Rachel Thomas, da fast.ai, a organização que construiu o curso em que este curso se baseia.

Sylvain escreveu 10 livros de matemática, cobrindo todo o currículo avançado de matemática francesa! Ele agora é pesquisador da Hugging Face e anteriormente foi pesquisador da fast.ai.

Nos preocupamos muito com o ensino. Neste curso, começamos mostrando como usar uma rede de aprendizado profundo completa, funcional, muito utilizável e de última geração para resolver problemas do mundo real, usando ferramentas simples e expressivas. E então nós gradualmente cavamos mais e mais para entender como essas ferramentas são feitas e como as ferramentas que fazem essas ferramentas são feitas, e assim por diante ... Sempre ensinamos por meio de exemplos. Garantimos que haja um contexto e um propósito que você possa entender intuitivamente, em vez de começar com a manipulação algébrica de símbolos.


Como faço para começar uma carreira em ciência de dados?

Como posso conseguir um emprego como cientista de dados se não tenho experiência anterior como cientista de dados? apareceu originalmente no Quora: o lugar para adquirir e compartilhar conhecimento, capacitando as pessoas a aprender com os outros e compreender melhor o mundo.

Resposta de Brian Farley, Pós-doutorado em Biologia Celular e Molecular, no Quora:

O equívoco mais comum que eu encontrei entre aspirantes e neófitos de ciência de dados é que você pode aprender como fazer isso apenas ensinando a si mesmo como usar algumas ferramentas especializadas (como R, scikit-learn, pandas, matplotlib etc.) Ele ignora completamente o fato de que essas ferramentas representam apenas a parte minúscula e visível do iceberg, o resto do qual está enraizado em minucioso conhecimento de estatística e do método científico (é por isso que "Cientista" aparece nos cargos e pelo menos costumava haver uma forte preferência por contratar doutores).

Colocar código não é muito útil porque representa uma pequena parte do processo necessário para fazer algo. As competições de Kaggle não são muito úteis porque já fizeram muito trabalho duro para você e recompensam as pessoas que sabem o que eles ' estão fazendo e pessoas que estão apenas dispostas a tentar tudo para essas casas decimais extras igualmente. Muito raramente você encontrará um trabalho de ciência de dados que diga exatamente qual é a pergunta, permite que você crie um modelo sobre dados já coletados e limpos, faça com que seja avaliado por uma única medida numérica e, em seguida, saia sem explicar o que você fez ou o que seu modelo implica.

Se você deseja obter experiência em ciência de dados, fazer ciência de dados em vez das coisas turísticas que Kaggle representa. Identifique uma pergunta que vale a pena perguntar que pode ser respondida com conjuntos de dados existentes e planeje uma estratégia para respondê-la (o que é muito mais difícil do que parece!) Assim que chegar a esse ponto, você pode começar a mexer com as ferramentas e construir as partes externas de seu projeto.

Essa questão apareceu originalmente no Quora. o lugar para adquirir e compartilhar conhecimento, capacitando as pessoas a aprender com os outros e compreender melhor o mundo. Você pode seguir Quora no Twitter, Facebook e Google+. Mais perguntas:


5 etapas para fazer a transição de sua carreira para ciência de dados: Etapa 1 - Identificar seu emprego ideal

Essas lições fazem parte da série de análises de Aryng para indivíduos que buscam fazer a transição para uma carreira em análise ou que são novos em uma função de análise. Espero responder a todas as perguntas que tenho recebido dos leitores do meu blog. Antes de prosseguirmos, entenda sua adequação a uma função analítica avaliando sua própria aptidão analítica. Se você não tem alta aptidão analítica, não se divertirá sendo um analista.

Lição 1 - Entenda o cenário de análise e identifique seu trabalho de análise ideal

Então, o que constitui um trabalho de análise? É o mesmo que um trabalho de big data?

O cenário de análise está repleto de termos superestimados e usados ​​demais, portanto, antes de prosseguirmos, deixe-me esclarecer brevemente algumas das terminologias. (Este assunto é discutido em profundidade em meu livro, "Por trás de cada boa decisão", então sinta-se à vontade para começar por aí também.)

Acredite ou não, “análise” não é sinônimo de “Big Data”, embora hoje em dia seja frequentemente mencionado ao mesmo tempo. Vamos discutir isso em um momento.

Primeiro, vamos definir "análise" vs. "inteligência de negócios" (BI). A inteligência de negócios e a análise são, na verdade, dois processos distintos que envolvem ferramentas diferentes e atendem a propósitos diferentes.

Quando um usuário interage com um sistema (como quando você compra mantimentos no supermercado local), os dados são produzidos, coletados, limpos e armazenados usando soluções de dados, incluindo Teradata, Hadoop e Oracle. Os dados são acessados ​​por meio de relatórios e, cada vez mais, por meio de painéis gráficos. BI inclui todos os componentes da operação, desde quando os dados são coletados até quando são acessados.

Analytics, por outro lado, é o processo realizado em dados que foram entregues por BI com o propósito de gerar insights para conduzir decisões, ações e, eventualmente, receita ou outros impactos. Os dados são convertidos em insights usando ferramentas analíticas como SAS, R e Excel.

Agora vamos falar sobre Big Data. Os volumes, variedade e velocidade sempre crescentes do Big Data (conhecidos como os Três Vs) criam problemas de armazenamento e visualização que tornam os sistemas de inteligência de negócios tradicionais instáveis. Big Data é, portanto, um problema de inteligência de negócios, não um problema de análise. Nosso foco para esta lição, então, deve excluir Big Data

Quais trabalhos de análise interessam a você?

Depois que você sabe que está interessado em análises, a pergunta é: "Que tipo de trabalho de análise é certo para você?" Tenha uma ideia sobre os trabalhos de análise que existem digitando “Analista”, “Análise” ou “cientista de dados” no trabalho fóruns como LinkedIn, Icrunchdata.com ou Monster. Abaixo estão alguns dos principais cargos que você encontrará, mapeados para três categorias de cargos principais. Discutirei as diferenças nessas categorias de cargos um pouco mais tarde. Observação: se o título incluir “Analista ”Mas o trabalho não requer análise de dados, então não é um trabalho de análise. Por exemplo, um“ Analista de Processos de Negócios ”não tem um trabalho de análise e não vamos falar sobre essas carreiras aqui.

No gráfico acima, considere, por exemplo, Analista de Marketing. A maioria dos cargos com esse título se enquadra na categoria de cargos Business Analytics Professional. Algumas dessas posições precisam de habilidades analíticas avançadas e, portanto, se enquadram na categoria Profissional de Análise Preditiva. O Data Scientist, por outro lado, é usado de forma muito ampla e vaga com empregos que se enquadram nas três categorias. Algumas descrições de cargos de cientistas de dados parecem buscar candidatos fortes em todas as três áreas, o que não é uma combinação muito provável. Eu recomendaria ignorar esses trabalhos por enquanto, pois pode levar uma vida inteira de aprendizado para se tornar aquele cientista de dados “sobre-humano”.

Agora, vamos falar sobre as categorias de trabalho - Analista de informações, Business Analytics Professional, e Profissional de Análise Preditiva. Cada um precisa de diferentes conjuntos de habilidades analíticas, de acordo com a tabela abaixo. Por exemplo, um profissional de análise de negócios precisa de fortes habilidades de análise de negócios junto com a capacidade de acessar dados por meio de uma ferramenta de BI baseada em GUI e analisá-los em uma ferramenta de análise básica como o MS Excel. Uma compreensão de estatísticas básicas e, talvez, habilidades de teste também podem ser necessárias. Observe que, como acontece com qualquer trabalho, essas posições precisam de habilidades adicionais específicas para o setor atendido e função de trabalho.

Então, quais empregos você deve buscar? A maioria dos profissionais com formação em BI / Dados ou Engenharia, ou seja, aqueles com experiência em estrutura de dados, gerenciamento de informações, arquitetura de dados, engenharia, etc., podem fazer a transição mais facilmente para um cargo de analista de dados. Se você tem experiência em negócios - gerentes de produto, gerentes de projeto, MBAs - considere um trabalho de análise de negócios. E se sua experiência se concentra em estatística, pesquisa operacional, ciência da computação ou algoritmos, um trabalho profissional de Predictive Analytics pode ser adequado para você.

À medida que você navega pelos empregos disponíveis, analise os requisitos do cargo. Quais habilidades e ferramentas estão listadas (conhecimento especializado de SQL, capacidade de conduzir decisões com base em análises, etc.)? Use essas informações e a tabela acima para identificar a categoria de trabalho apropriada. Agora, com base em sua formação, seu próprio interesse e sua experiência no setor, faça uma lista restrita do cargo de análise de seus sonhos de dentro das categorias de trabalho adequadas para você. Por exemplo, se você tem 5 anos de experiência trabalhando como arquiteto de dados no setor de varejo, sua categoria de trabalho analítica ideal seria dentro do mesmo setor que um analista de dados e você pode listar os títulos dessa categoria.

Parabéns!

Agora você está um passo mais perto de encontrar e conseguir o emprego dos sonhos. Meu próximo blog o ajudará a identificar sua lacuna de habilidades analíticas e requisitos de trabalho em relação à sua própria experiência.

Enquanto isso, se você está pronto para iniciar sua transição de carreira em análise em 2018, inscreva-se na minha masterclass GRATUITA de 60 minutos em 5 etapas para uma transição bem-sucedida de sua carreira para análise e ciência de dados. Estamos transmitindo ao vivo no seu fuso horário.


GREMA

GREMA (Gredes ene Reconomia usando Evoluntário Modelling UMAlgorithm) é um programa para inferir um novo tipo de rede reguladora de genes (GRN) com níveis de confiança para cada regulação inferida, que é emulada GRN (eGRN). Quanto mais alto o nível de confiança, mais precisa será a regulação inferida. GREMA determina gradualmente os regulamentos de um eGRN com níveis de confiança em ordem decrescente usando um sistema S ou um modelo de equação diferencial ordinária baseado em função de Hill. Ele faz uso de um algoritmo de modelagem evolucionária (EMA) que é baseado na inteligência evolucionária, incluindo a sabedoria da multidão e uma estratégia evolutiva, para lidar com o problema subdeterminado. A EMA usa um algoritmo genético inteligente para resolver o problema de otimização de parâmetros em grande escala.


Guia do iniciante para R: introdução

iStockphoto

R está quente. Seja medido por mais de 10.000 pacotes de complementos, os mais de 95.000 membros do grupo R do LinkedIn ou os mais de 400 grupos R Meetup existentes atualmente, não há dúvida de que o interesse na linguagem estatística R, especialmente para análise de dados, é subindo.

Por que R? É gratuito, de código aberto, poderoso e altamente extensível. "Você tem um monte de coisas pré-embaladas que já estão disponíveis, então você está sobre os ombros de gigantes", disse o economista-chefe do Google O jornal New York Times em 2009.

Aprenda a usar R: seu guia prático

Por ser um ambiente programável que usa script de linha de comando, você pode armazenar uma série de etapas complexas de análise de dados em R. Isso permite que você reutilize seu trabalho de análise em dados semelhantes mais facilmente do que se você estivesse usando um ponto-e- interface de clique, observa Hadley Wickham, autor de vários pacotes R populares e cientista-chefe do RStudio.

Isso também torna mais fácil para outras pessoas validar os resultados da pesquisa e verificar se há erros em seu trabalho - um problema que apareceu nas notícias recentemente após um erro de codificação do Excel estar entre as várias falhas encontradas em um influente relatório de análise econômica conhecido como Reinhart / Rogoff.

O erro em si não foi uma surpresa, bloga Christopher Gandrud, que é doutor em metodologia de pesquisa quantitativa pela London School of Economics. "Apesar dos nossos melhores esforços, sempre iremos" cometer erros, observa. "O problema é que frequentemente usamos ferramentas e práticas que tornam difícil encontrar e corrigir nossos erros."

Claro, você pode facilmente examinar fórmulas complexas em uma planilha. Mas não é tão fácil executar vários conjuntos de dados por meio de fórmulas de planilhas para verificar os resultados quanto colocar vários conjuntos de dados por meio de um script, explica ele.

Na verdade, o mantra de "Certifique-se de que seu trabalho seja reproduzível!" é um tema comum entre os entusiastas do R.

Quem usa R?

Os usuários de R relativamente importantes incluem:

Facebook: Usado por alguns dentro da empresa para tarefas como analisar o comportamento do usuário.

Google: Existem mais de 500 usuários R no Google, de acordo com David Smith da Revolution Analytics, realizando tarefas como tornar a publicidade online mais eficaz.

Serviço Nacional de Meteorologia: Previsões de inundações.

Orbitz: Análise estatística para sugerir os melhores hotéis para promover aos seus usuários.

Trulia: Modelagem estatística.

Por que não R? Bem, R pode parecer assustador no início. Isso geralmente ocorre porque a sintaxe R é diferente da de muitas outras linguagens, não necessariamente porque seja mais difícil do que outras.

“Eu escrevi software profissionalmente em talvez uma dúzia de linguagens de programação, e a linguagem mais difícil de aprender foi a R”, escreve o consultor John D. Cook em um post da Web sobre programação R para aqueles que vêm de outras linguagens. "A linguagem é bastante simples, mas não é convencional."

E assim, este guia. Nosso objetivo aqui não é o domínio do R, mas fornecer a você um caminho para começar a usar o R ​​para o trabalho com dados básicos: Extrair estatísticas-chave de um conjunto de dados, explorar um conjunto de dados com gráficos básicos e remodelar os dados para torná-los mais fáceis de analisar.


Fundamentos do Unix para bioinformática NGS

Este curso foi elaborado para apresentar Unix para os alunos como a ferramenta mais conveniente para trabalhar com big data em ciências biológicas, como dados de sequenciamento de última geração (NGS). As tecnologias NGS estão produzindo uma grande quantidade de dados em cada execução, o que é difícil de manusear por meio de ferramentas baseadas em GUI, mesmo sendo difícil abrir arquivos brutos. É por isso que os dados de sequenciamento são produzidos e armazenados em formato de texto para fácil manuseio e processamento.

A habilidade do Unix é um ativo para a bioinformática. É muito fácil, conveniente e economiza muito tempo. Especialistas em bioinformática sabem muito bem analisar dados com a linguagem de programação PERL / PYTHON. Mas todos eles não perceberam que não é necessário escrever programas o tempo todo. Com a ajuda de utilitários unix, manipulação e processamento de dados, formatação de entrada para software e processamento de texto fácil de resultados para o entendimento podem ser realizados sem o uso de habilidades de programação de ponta e softwares especiais. Mas você precisará de software e habilidades de programação para análises avançadas de bioinformática. É uma grande habilidade para pesquisadores de biociências, cientistas e iniciantes em NGS. Habilidades Unix irão ajudá-lo a fazer pipelines onde você pode usar software diferente para resolver seu próprio objetivo, como

Contagem e formatação de sequências fasta e fastq

Sequências de fasta de múltiplas linhas para sequências de fasta de linha única

Extração das sequências fasta e fastq desejadas de todo o conjunto de dados

Divisão e subconjunto de arquivo de sequência grande

Formatação de saída de explosão, pfam e interpro para análise

Extração de subseqüências de arquivos de genoma

Limpeza de arquivo de sequência: corte e filtragem de sequências

Geração de conjunto de dados aleatório

Processamento de dados em massa para tarefas comuns

. e muitas outras tarefas comuns

Aqui, pretendo cobrir apenas aspectos específicos do unix, conforme necessário para o processamento de dados NGS e gerenciamento de projetos. Todo o curso é dividido em 4 módulos, do comando básico ao script. Neste curso, você terá muitas oportunidades de prática. Em 4 dias, você aprenderá por meio de tutoriais, vídeo-aulas e tarefas para a prática. Poderia haver várias formas de ensino e aprendizagem, mas usei a abordagem mais fácil e simples, e foquei em desenvolver o pensamento para processamento de dados ao invés do uso avançado e compacto de comandos. No guia para a prática de comandos, forneci várias abordagens para realizar uma única tarefa. Assim, você também terá a oportunidade de usar opções compactas e avançadas de comandos.

Dia 1 - Introdução ao NGS e UNIX

Breve descrição de NGS e UNIX (vídeo).

Unix: Como iniciar, comandos básicos (diretórios e arquivos: criação, remoção, navegação, listagem, gravação / recuperação e descompactação de arquivos de dados NGS)


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O kit de laboratório de avaliação do Microsoft Endpoint Manager fornece um ambiente de laboratório do Configuration Manager de auto-implantação e orientação sobre o uso dessa plataforma unificada para implantar e gerenciar aplicativos do Windows 10 e Microsoft 365 para empresas.

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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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