Taller práctico de bioinformática Posgrado en Ciencias Biológicas UNAM

Profesorxs:

Dra. Alicia Mastretta Yanes

Dra. Camille Truong

Biol. Marisol Navarro Miranda

Martes y jueves de 8 a 11 am. En línea.

Que los y las estudiantes solucionen problemas bioinformáticos para el análisis de datos de secuenciación masiva de sus proyectos, a través de la revisión colaborativa de su código y de discusión teórico-práctica de los métodos relevantes para cada problema. De tal forma que:

• Organicen y documenten su proyecto bioinformático bajo los principios de la reproducibilidad de la ciencia
• Conozcan, comprendan y discutan los métodos (y sus parámetros) utilizados en análisis bioinformáticos relevantes a su proyecto
• Obtengan ayuda de las profesoras y del resto de estudiantes para solucionar los problemas y dudas bioinformáticas que surgen al analizar datos propios
• Obtengan y brinden retroalimentación con otro/as estudiantes de la clase de sus análisis y scripts

• Haber concluido exitosamente un curso de bioinformática que cubra bash y R o python, o comprobar aptitudes bioinformáticas nivel medio (haber hecho scripts propios, poder leer y adaptar scripts de otros, navegar con fluidez por un sistema de archivos utilizando la línea de comando).
• Tener datos de secuenciación masiva propios al inicio del curso.

Por favor nota que este no es un curso introductorio a la bioinformática, por lo que si no tienes cubierto un nivel básico en el manejo de línea de comando, te será difícil seguir las clases y aprovechar realmente el curso.

1.1. La crisis de la reproducibilidad y herramientas para combatirla

1.2. Documentación

1.3. Organización de directorios y datos

1.4. Organización de scripts

1.5. Control de versiones con git

1.6. Introducción a Github

1.7. Introducción a repl.it

2.1. Principios de diseño de software (SOLID, DRY, KISS, POLA, YAGNI, POLP)

2.2. Working directory y rutas relativas

2.3. Uso de variables

2.4. Cuando sí, cuando no y cómo usar for loops

2.5. Trucos en la terminal y el editor de texto

2.6. Funciones en R

3.1. Docker

3.2. Seminarios temáticos que se decidieran con base en los proyectos de lxs estudiantes.

4.1. Organización de proyectos bioinformáticos en un repositorio

4.2. Github para manejar proyectos bioinformáticos

4.3. Principios de Agile Project Management

4.4. Revisión colaborativa de análisis bioinformáticos de los proyectos de los y las estudiantes

• 5% Exposición de su proyecto con enfoque en la parte bioinformática La exposición se debe hacer en inglés.

• 5% Planteamiento y exposición de su proyecto como un Repositorio y un Proyecto de Github subdividido en tareas Los tasks, documentación e issues deben ser en inglés.

• 30% Presentación en clase de un problema(s) bioinformático que no hayan podido resolver o del que tengan dudas. Puede ser desde solicitar ayuda para realizar un loop sencillo hasta cómo elegir de manera óptima los parámetros de cierto proceso bioinformático (limpieza, ensamblado, etc). La presentación debe incluir: breves antecedentes, descripción del problema dentro de un issue(s) de Github, output esperado, scripts y outputs intentados hasta el momento. Las sesiones de presentaciones de pregunta incluyen un segmento para presentaciones calendarizadas por estudiante, y un segmento para presentaciones de problemas emergentes. Cada estudiante deberá presentar al menos 3 problemas calendarizados.

Dinámica de retroalimentación:

for i in estudiante_a estudiante_b estudiante_c; do 1.- Exposición del issue por resolver (10 minutos máximo) 2.- Retroalimentación general (3 minutos) done ; 3. Retroalimentación por equipos: Formamos equipos para cada issue (por afinidad de tema, interés, por que "tengo la solución" etc... (mínimo 2 personas))

return 4.- La solución o avances se comentan en el issue de cada git

• 15% Retroalimentación a los problemas de otros en clase. Participación en clase en la sección de comentarios después de las presentaciones de otros.

• 15% Retroalimentación al código de otros. Mediante comentarios en la clase, en comentarios a los issues de Github y pull requests en Github con propuestas de soluciones.

• 10% Seminario de tópico metodológico. Preparación, exposición y discusión de tópicos metodológicos. La exposición del seminario debe ser en inglés.

• 20% Evaluación final del repositorio Dos fechas de revisión: 05 enero (se hacen comentarios) y 28 de enero (entrega final con comentarios resueltos).

La calificación final del repositorio toma en cuenta:

• 10% Organización del repositorio
• 15% README (debe ser en inglés)
• 15% Análisis
• 15% Resumen y discusión en formato Markdown
• 15% Gráfica(s) en R
• 15% Scripts deben estar comentados en inglés
• 15% Avances, organización y respuesta a comentarios en el proyecto de Github en inglés