Herramientas y recursos para Biología Computacional

Herramientas y recursos para Biología Computacional

Los desafíos de este año puestos por la International Society for Computational Biology (ISCB) estuvieron orientados al mejoramiento de la salud utilizando bioinformática. A continuación se detallan los temas principales.
Descubrimiento de fármacos
Screening genético
Diagnósticos personalizados
En las siguientes diapositivas usted encontrara varias ideas, recursos y herramientas para ayudarle en su proyecto en Biología computacional.

Recursos, bases de datos del internet, y SQL.

Recursos, bases de datos del internet, y SQL.

Lo que distingue a una base de datos relacional de un archivo plano o una hoja de cálculo es la capacidad de utilizar álgebra relacional para crear consultas sofisticadas que proporcionan muchas vistas alternativas de los datos o subconjuntos de datos. El idioma utilizado para hacer esto se llama Structured Query Language, o SQL, un lenguaje declarativo para consultar datos en los que describe lo que desea ver.​

Análisis de datos de secuenciación del ARN

Análisis de datos de secuenciación del ARN

Un objetivo común en RNAseq es identificar genes y / o transcripciones que se expresan en diferentes niveles entre nuestros grupos de muestras definidos por el usuario.​

La cuantificación absoluta del nivel de expresión del gen está sujeta a sesgos de medición (sesgo de GC en PCR y / o captura / selección de ARN), por lo que es más apropiado comparar los niveles de expresión del mismo gen en diferentes condiciones que comparar la expresión de genes diferentes. niveles dentro de una condición.​

Biopython

Biopython

Biopython es un paquete extenso de herramientas, clases y funciones de Python para bioinformática y biología computacional. ​

Se lanzó por primera vez en el año 2000 y ahora contiene más de 300 módulos para tratar con datos biológicos. ​

Bioconductor

Bioconductor

Bioconductor es un conjunto de herramientas gratuitas, de código abierto, basadas principalmente en R para bioinformática y biología computacional centradas en el análisis y la comprensión de datos genómicos de alto rendimiento.​

Investigación en biología computacional

Investigación en biología computacional

La Biología Computacional trata del desarrollo de algoritmos y el uso de computadores para facilitar el conocimiento de la biología, y puede considerarse una materia interdisciplinar en la que confluyen materias tales como la biología, la informática, la química, la medicina la bioquímica, las matemáticas, la ingeniería de sistemas, la física o la estadística.

Biología computacional vs. Bioinformática

Biología computacional vs. Bioinformática

La biología computacional y la bioinformática son campos interdisciplinarios que desarrollan y aplican métodos computacionales para analizar grandes colecciones de datos biológicos, como secuencias genéticas, poblaciones celulares o muestras de proteínas, para hacer nuevas predicciones o descubrir nueva biología. Los métodos computacionales utilizados incluyen métodos analíticos, modelado matemático y simulación.