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Una de las principales tareas en el tratamiento de datos en #bioinformática 🧬💾 es la encadenación de procesos para construir lo que se denomina #WorkFlow ⚙️ . A menudo estos procesos suelen dar error, lo que en muchas ocasiones nos obliga a reiniciar todo el trabajo. (1/9)
Con el fin de automatizar estas tareas y desarrollarlas de la forma más eficiente existen los gestores de trabajo, que nos permiten agilizar y personalizar los análisis. Aquí os dejo los más representativos (2/9) 🧶👇:
#Bpipe una plataforma para ejecutar grandes trabajos de #bioinformática. Actualizado en septiembre del 2021. Además, posee algunos ejemplos de procesos de análisis estandarizados en bioinformática que nos serán muy útiles (3/9) 👇:
docs.bpipe.org
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En #bioinformática se utilizan ficheros 💾 en formato estándar para unificar los resultados. Muchos de estos ficheros derivan de la aplicación de las técnicas de secuenciación nucleotídica 🧬.Abrimos 🧶👇 para describir algunos ejemplos, que no son todos (1/9) @scbi_uma @InfoUMA
El resultado de los procesos de secuenciación se muestran en ficheros tipo 'file.fastq'. Éstos tienen una estructura muy establecida, incorporando tanto la secuencia como la calidad de los nucleótidos secuenciados (fuente: en.wikipedia.org/wiki/FASTQ_for…) (2/9).
Los ficheros file.fastq son la entrada para otros muchos algoritmos, como los algoritmos de ensamblaje, de genomas o transcriptomas. El resultado de aplicar estos algoritmos devuelve un fichero 'file.contig.fa' que contiene, en formato fasta, los contigs reconstruidos (3/9)
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En muchas ocasiones me preguntan en clase dónde encontrar #cursos y/o #tutoriales ✍️ de introducción a la #bioinformática 🧬💾 de acceso libre. Os dejo una entrada abierta que iré completando con aquellos más representativos. Se admiten sugerencias. ¡Abrimos hilo 🧶 👇!@scbi_uma
Curso introductorio a la bioinformática aplicada, enfocado a Python y Biopython. Utilizado como aproximación a la #bioinformática por la UC San Diego. Desarrollado, originariamente, por Sabeel Mansuri y Mark Chernyshev. Actualizado en enero 2022 (/1).
bioinformaticscrashcourse.com
Cursos y turoriales desarrollados por el Centro de Regulación Genómica de Barcelona, @CRGenomica. Centrados principalmente en el análisis de datos ómicos (/2).
biocorecrg.github.io/courses
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A petición de @G05Vi les traigo un🧵de tecnologías de secuenciación de ADN y cómo han servido para caracterizar al #SARSCoV2
(Contexto:soy investigador de la UNAM, experto en Genómica y Bioinformática. Del 2020 a la fecha dedico mucho tiempo al estudio del #SARSCoV2 y #COVID19)
1/El ADN (Ácido Desoxirribonucleico) es una molécula que se en todos los organismos biológicos. Su importancia es que en dicha molécula reside toda la información genética de dichos organismos. Básicamente el ADN es el manual que tiene todas las instrucciones de funcionamiento 🧬
2/A finales de 1800s, Friedrich Miescher, un médico/biólogo suizo fue el primero en aislsar ácidos nucleicos q los cuales llamó nucleina. Desde entonces la ciencia ha avanzado mucho, pero no quiero entrar mucho en la historia del ADN sino en como se "lee" y que info nos da
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Más descubrimientos de la enfermedad #COVID19 y los efectos del virus #SARSCoV2. Aquí un 🧵 de una teoría interesante que podría explicar muchos síntomas y complicaciones de la enfermedad, incluyendo los más raros. Se llama "la tormenta de bradiquinina"
elifesciences.org/articles/59177
1/Cabe mencionar que este estudio es un ejemplo de cómo aprovechar datos ya existentes y reanalizarlos de manera masiva usando supercomputo. Eso es lo que podemos hacer en #Bioinformática. Fue un estudio para ver diferencias en la expresión genética de pacientes con #SARSCoV2
2/Lo que vieron en muestras de lavados bronquioalveolares de pacientes en Wuhan de inicios de la pandemia, fue la alteración en el sistema de la renina-angiotensina (RAS en inglés). El RAS ayuda a regular la presión sanguínea y el balance de volumen de fluidos
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