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La oveja Dolly fue parte de una serie de experimentos en el Instituto Roslin para desarrollar un mejor método para la producción de ganado modificado genéticamente con el fin de reducir la cantidad de animales necesarios para futuros experimentos.

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La inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática que se centra en la construcción y gestión de tecnología que puede aprender a tomar decisiones de forma autónoma y llevar a cabo acciones en nombre de un ser humano. Es decir, la inteligencia artificial es un campo, que combina la informática y conjuntos de datos robustos, para permitir la resolución de problemas.

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El objetivo principal del mapeo y el alineamiento es encontrar la verdadera ubicación de cada secuencia a partir de una cantidad potencialmente grande de datos de referencia, teniendo en cuenta los errores y la variación estructural. Para permitir estos errores/variantes, la coincidencia debe ser aproximada.

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Muchos métodos NGS requieren saber dónde se encuentran los genes o exones conocidos en el genoma para cuantificar el número de lecturas que se alinean con diferentes características del genoma, como exones, intrones, sitios de inicio de la transcripción, etc. Estos análisis requieren datos de referencia que contengan información específica sobre coordenadas genómicas de varias “características” genómicas, como archivos de anotación de genes (en GTF, GFF, etc.).

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El llamado de variantes es el proceso mediante el cual identificamos variantes a partir de datos de secuencia este debe de distinguir entre mutaciones verdaderas y errores, lo cual es una tarea central del análisis genómico y, a menudo, requiere técnicas estadísticas, computacionales y/o heurísticas sofisticadas.

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Al iniciarse en la bioinformática, uno comete muchos errores. Para que no te pase, revisa nuestro curso de “Introducción a la Bioinformática y NGS” donde te explicamos las buenas prácticas de la bioinformática. Aquí te compartimos los errores más comunes que hay:

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La bioinformática es un campo interdisciplinario que combina matemáticas, informática, física y biología para ayudar a responder preguntas clave en la investigación de las ciencias biológicas modernas. Los bioinformáticos generalmente trabajan en grupos multidisciplinarios que comprenden personas de diferentes antecedentes de investigación.

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En muchos artículos hemos hablado acerca de las habilidades y cómo ser un buen bioinformático. En esta ocasión resumimos algunas pautas “sarcásticas” sobre CÓMO NO SER UN BIOINFORMÁTICO para comprender cómo unos meses en la computadora pueden ahorrar algunas horas en la biblioteca.

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Las habilidades de programación bioinformática se están convirtiendo en una necesidad en muchas facetas de la biología y la medicina, debido en parte a la explosión continua de la agregación de datos biológicos y la complejidad y escala de las preguntas que ahora se abordan a través de la bioinformática moderna. A continuación te compartimos los principios clave de la programación bioinformática efectiva.

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El Proyecto del Microbioma de la Tierra o Earth Microbiome Project, es un intento de caracterizar la diversidad funcional y taxonómica microbiana global en beneficio del planeta y la humanidad.

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