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A continuación te compartimos algunos tips que te ayudarán a mejorar tus habilidades en la bioinformática.

Mantenlo simple

Si estás comenzando o no a incursionar en la bioinformática, hazlo simple. Establece metas sencillas y concéntrate en ellas haciendo una a la vez.

Pide ayuda

Existen muchos recursos disponibles para ayudar con preguntas sobre bioinformática. Nosotros podemos ayudarte a crear scripts, con capacitaciones personalizadas o con las dudas que tengas sobre tu proyecto: hola@wintergenomics.com

Desarrolla buenos hábitos

Las buenas prácticas ahorran tiempo a largo plazo. El tener una buena documentación te permitirá ser más eficiente mejorando la reproducibilidad de los análisis.

Planifica bien

Al iniciar un proyecto mantén claro qué deseas obtener del análisis de datos y ten en cuenta esos objetivos durante las etapas de diseño y ejecución de los análisis. Un trabajo bien planificado maximiza las posibilidades de llegar a las conclusiones que deseas.

¡No reinventes la rueda!

Busca qué métodos ya existen antes de sumergirte en la creación de uno nuevo. GitHub es un enorme repositorio que podría ahorrarte tiempo.

Calidad, Calidad, Calidad

No podemos enfatizar esto lo suficiente: la calidad es importante en cada etapa de la investigación. Desde la calidad de los datos generados hasta el control de calidad completado como parte de un pipeline de bioinformática.

Trash in trash out

Si los datos que utiliza son de mala calidad, ¿qué significa eso para tu análisis bioinformático? El control de calidad es de gran utilidad cuando el diseño experimental causa problemas de calidad.

Encuentra las herramientas adecuadas

El análisis bioinformático ideal es tanto reproducible como reutilizable. Para hacer eso, las herramientas que utiliza son clave. Existen una serie de factores a tener en cuenta para elegir las herramientas a utilizar: si se trata de una herramienta de uso generalizado, compatible con desarrolladores, de código abierto, con control de versión, de fácil instalación … Establece tus criterios para decidir qué herramientas vas a utilizar.

Los métodos estadísticos deben responder preguntas

¿Cuál es el objetivo de su investigación? ¿Qué preguntas subyacentes surgen de los datos generados? Responder a la pregunta científica de tu investigación, y no solo aplicar un método a un tipo de datos, puede ayudar a encontrar patrones subyacentes en sus datos.

El contexto es crucial

La bioinformática se encuentra en el centro de la biología, la estadística y la informática. El contexto científico detrás de la investigación es sumamente importante, y tener conclusiones basadas en datos y dirigidas por la biología permite ubicar y conocer mejor los datos que se están obteniendo.

Seguimiento de cambios

El seguimiento de sus cambios en tu pipeline ayuda a garantizar el control de calidad durante el análisis de datos. También permite que el análisis sea reproducible permitiendo la verificación y validación de los cambios.

Almacenar datos crudos

El guardar los datos crudos te permite realizar modificaciones rápidamente (ya sean pequeños ajustes o actualizaciones más grandes), así como volver a figuras o análisis para garantizar la coherencia continua. Además, ¡almacenar el código utilizado para hacer una figura también es muy útil!

Las imágenes valen más que mil palabras

Parece cliché pero las imágenes ciertamente valen más que mil palabras. Ya sea que se trate de gráficos para un póster, un informe o un documento, éstas son clave para ayudar a comunicar de manera efectiva los hallazgos a otros, quienes luego pueden comprender los resultados.