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TEMARIO

Introducción a la bioinformática e investigación reproducible para análisis genéticos

Posgrado en Ciencias Biológicas de la Universidad Nacional Autónoma de México

Profesoras: Dra. Alicia Mastretta Yanes y M. en C. Azalea Guerra García

Objetivo general:

Brindar a los y las alumnas las herramientas computacionales y las mejores prácticas para manejar y explorar una gran cantidad datos de forma reproducible y robusta utilizando software libre, con un enfoque en datos secuenciación masiva y análisis genéticos.

El curso no se enfocará en ningún software especializado particular (e.g. en ensamblado de novo) sino que brindará las herramientas para que los y las alumnas sean capaces de aprender a utilizar por si mismos cualquier software especializado y organizar su propio proyecto bioinformático.

Objetivos específicos:

  1. Introducir a los y las alumnas a los principios de investigación reproducible en bioinformática y su importancia
  2. Introducir a los alumnos a Shell para manejo general de datos
  3. Introducir a los y las alumnos al pensamiento lógico y estructurado de la ejecución de un algoritmo
  4. Presentar a los alumnos los tipos de datos genéticos que se analizan con bioinformática
  5. Introducir a los y las alumnas al uso general de software especializado (ensambladores, alineadores, etc)
  6. Enseñar a los y las alumnas cómo organizar un proyecto bioinformático
  7. Formar a los y las alumnas en el uso de R para análisis bioinformáticos y gráficas

Temario

Tema Horas teóricas Horas prácticas
Unidad 1 Bioinformática e investigación reproducible 2 1
1.1. Reproducibilidad y documentación de análisis bioinformáticos
1.2. Repositorios de datos
1.3. Código en computación
1.4. Scripts y repositorios de código
Unidad 2 Introducción a Unix Shell 1 5
2.1. Introducción a la Consola y Línea de Comando
2.2. Funciones básicas de navegación y manejo de archivos
2.3. Funciones básicas de exploración de archivos
2.4. Github
2.4. Redirección
2.5. Loops
Unidad 3 Algoritmos y programación 1 2
3.1. Lógica de la ejecución de un algoritmo
3.2. Modularidad
3.3. Cómo organizar un script
Unidad 4 Uso general de software especializado y organización de un proyecto bioinformático 2 4
4.1. Docker
4.2. Utilidad de software especializado
4.3. Instalación de software especializado
4.4. Documentación de software especializado
4.5. Organización de un proyecto bioinformático
4.6. Markdown
4.7. Github para organizar tu proyecto
Unidad 5 Datos y análisis utilizados en bioinformática 3 7
5.1. Datos crudos (e.g. Illumina raw reads)
5.2. Información en los archivos FASTQ
5.3. Análisis básicos de calidad y preparación de datos
5.4. Datos procesados (e.g. Plink, VCF, BAM)
5.5. Ensambladores de genomas y transcriptomas
5.6. Ensambladores de datos RAD, GBS y símiles
5.7. Mapeo a genoma de referencia
5.8. Metabarcoding y símiles
5.9. Importancia de elección de parámetros en análisis bioinformáticos
Unidad 6 Introducción a R con un enfoque bioinformático 4 9
6.1. RStudio
6.2. Funciones básicas de R más importantes para bioinformática
6.3. Limpieza de datos en R
6.4. Graficar en R
6.5. Funciones propias
Unidad 7 Análisis de filogenias y genética de poblaciones 2 9
7.1. Bioconductor y paquetes bioinformáticos en R
7.2. Exploración gráfica y resumen de datos genéticos
7.3. Estimación de parámetros genéticos
7.4. Filogenias
Unidad 8 Análisis bioinformáticos en pipeline 5 5
8.1. Creación de “pipelines” para análisis de datos crudos a resultados
8.2. Almacenamiento y reproducibilidad de un proyecto bioinformático

Bibliografía

Bibliografía básica

  1. Haddock SHD, Dunn CW (2011) Practical computing for biologists. Sinauer Associates Sunderland, MA.

  2. Buffalo V (2015) Bioinformatics data skills. O’Reilly.

  3. Adler J (2010) R in a nutshell: A desktop quick reference. O’Reilly Media, Inc.

  4. Beckerman AP, Petchey OL (2012) Getting started with R: an introduction for biologists. Oxford University Press.

Bibliografía complementaria

  1. Adegenet on the Web (2013). http://adegenet.r-forge.r-project.org/
  2. A Little Book of R for Bioinformatics (2013) http://a-little-book-of-r-for-bioinformatics.readthedocs.org/en/latest/index.html
  3. Bioconductor - Workflows (2015) http://www.bioconductor.org/help/workflows/
  4. File Format Reference - PLINK 1.9. (2015) http://pngu.mgh.harvard.edu/~purcell/plink2/formats.html
  5. Learn the Command Line | Codecademy (2015) https://www.codecademy.com/courses/learn-the-command-line 
  6. Acordeón de comandos Unix (Línea de comando) de FOSSwire [https://fosswire.com/post/2007/08/unixlinux-command-cheat-sheet/](https://fosswire.com/post/2007/08/unixlinux-command-cheat-sheet/)
  7. Montana, Giovanni. 2015. CRAN Task View: Statistical Genetics (2015) http://CRAN.R-project.org/view=Genetics
  8. Next Generation Sequencing (NGS)/Alignment - Wikibooks, Open Books for an Open World (2015) https://en.wikibooks.org/wiki/Next_Generation_Sequencing_(NGS)/Alignment
  9. Next Generation Sequencing (NGS)/De Novo Assembly - Wikibooks, Open Books for an Open World. (2015) http://en.wikibooks.org/wiki/Next_Generation_Sequencing_(NGS)/De_novo_assembly#Typical_workflow
  10. Next Generation Sequencing (NGS)/Pre-Processing - Wikibooks, Open Books for an Open World (2014) http://en.wikibooks.org/wiki/Next_Generation_Sequencing_(NGS)/Pre-processing#Sequence_Quality
  11. Try R. Code School (2015) [http://tryr.codeschool.com ](Try R. Code School)
  12. Population Genetics in R (2015) http://grunwaldlab.github.io/Population_Genetics_in_R/index.html
  13. R & Bioconductor – Manuals (2013) http://manuals.bioinformatics.ucr.edu/home/R_BioCondManual#TOC-Basics-on-Functions-and-Packages
  14. Reference-Guide – Rmarkdown Reference Guide (2015) http://rmarkdown.rstudio.com/RMarkdownReferenceGuide.pdf
  15. Bioconductor for Genomic Data Science, sitio del curso de Kasper Daniel Hansen http://kasperdanielhansen.github.io/genbioconductor/
  16. R Cheat sheet https://cran.r-project.org/doc/contrib/Short-refcard.pdf