Este documento resume las principales tendencias en bioinformática, incluyendo la historia y bases de la disciplina, problemas actuales como el crecimiento de bases de datos y brecha entre bioinformáticos y biólogos, y líneas futuras como ontologías, computación semántica, distribuida y estandarización en microarrays.
La representación visual del texto debe ser fácil de entender por parte del usuario en un lenguaje natural, pero que de hecho requiere de algunos parámetro o requisitos como son: el dominio, la especialización, la preferencia del usuario, el contexto del trabajo con respecto al resultado, pero que ya existen algunas técnicas para cubrir estos, como es la clasificación y construcción de grupos comunes
La representación visual del texto debe ser fácil de entender por parte del usuario en un lenguaje natural, pero que de hecho requiere de algunos parámetro o requisitos como son: el dominio, la especialización, la preferencia del usuario, el contexto del trabajo con respecto al resultado, pero que ya existen algunas técnicas para cubrir estos, como es la clasificación y construcción de grupos comunes
Transparencias de las clases sobre Linked Data en el Máster de Bioinformática de la Universidad de Murcia. Para un mejor efecto, http://biordf.org:8080/UM_LSLD/Clases/UM_Bioinformatics_LD.html
Semantic web technologies offer a potential mechanism for the representation and integration of thousands of biomedical databases. Many of these databases offer cross-references to other data sources, but these are generally incomplete and prone to error. In this paper, we conduct an empirical analysis of the link structure of life science Linked Data, obtained from the Bio2RDF project. Three different link graphs for datasets, entities and terms are characterized by degree, connectivity, and clustering metrics, and their correlation is measured as well. Furthermore, we utilize the symmetry and transitivity of entity links to build a benchmark and evaluate several popular entity matching approaches. Our findings indicate that the life science data network can help find hidden links, can be used to validate links, and may offer a mechanism to integrate a wider set of resources to support biomedical knowledge discovery.
Transparencias de las clases sobre Linked Data en el Máster de Bioinformática de la Universidad de Murcia. Para un mejor efecto, http://biordf.org:8080/UM_LSLD/Clases/UM_Bioinformatics_LD.html
Semantic web technologies offer a potential mechanism for the representation and integration of thousands of biomedical databases. Many of these databases offer cross-references to other data sources, but these are generally incomplete and prone to error. In this paper, we conduct an empirical analysis of the link structure of life science Linked Data, obtained from the Bio2RDF project. Three different link graphs for datasets, entities and terms are characterized by degree, connectivity, and clustering metrics, and their correlation is measured as well. Furthermore, we utilize the symmetry and transitivity of entity links to build a benchmark and evaluate several popular entity matching approaches. Our findings indicate that the life science data network can help find hidden links, can be used to validate links, and may offer a mechanism to integrate a wider set of resources to support biomedical knowledge discovery.
XI Encuentro Temático Nacional RENATA - RUP en Popayán
Apertura de la plenaria: El algoritmo genético, la nueva generación del desarrollo del software
Leonardo Pineda Serna, Director de investigación, creatividad e innovación de la Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano.
Similar a Métodos y Resultados Actuales en Bioinformática: know-how y know-what de las redes tecnocientíficas en Bioinformática (20)
Biomedical ontologies are key to the success of Semantic Web technologies in Life Sciences; therefore, it is important to provide appropriate tools for their development and further exploitation. The Ontology Pre Processor Language (OPPL) can be used for automating the complex manipulation needed to devise biomedical ontologies with richer axiomatic content, which in turn pave the way towards advanced biological data analyses. We present OPPL-Galaxy, an OPPL wrapper for the Galaxy platform, and a series of examples demonstrating its functionality for enriching ontologies. As Galaxy provides an integrated framework to make use of various bioinformatics tools, the functionality delivered by OPPL to manipulate ontologies can be combined along with the tools and workflows devised in Galaxy. As a result, those workflows can be used to perform more thorough analyses of biological information by exploiting extant biological knowledge codified in (enriched) biomedical ontologies
Publicar datos de manera inteligente en la Web: la filosofía y la práctica de los datos enlazados (Linked Data)
Reuniónde de la red de Observatorios de Sostenibilidad
(PROYECTO) Límites entre el Arte, los Medios de Comunicación y la Informáticavazquezgarciajesusma
En este proyecto de investigación nos adentraremos en el fascinante mundo de la intersección entre el arte y los medios de comunicación en el campo de la informática.
La rápida evolución de la tecnología ha llevado a una fusión cada vez más estrecha entre el arte y los medios digitales, generando nuevas formas de expresión y comunicación.
Continuando con el desarrollo de nuestro proyecto haremos uso del método inductivo porque organizamos nuestra investigación a la particular a lo general. El diseño metodológico del trabajo es no experimental y transversal ya que no existe manipulación deliberada de las variables ni de la situación, si no que se observa los fundamental y como se dan en su contestó natural para después analizarlos.
El diseño es transversal porque los datos se recolectan en un solo momento y su propósito es describir variables y analizar su interrelación, solo se desea saber la incidencia y el valor de uno o más variables, el diseño será descriptivo porque se requiere establecer relación entre dos o más de estás.
Mediante una encuesta recopilamos la información de este proyecto los alumnos tengan conocimiento de la evolución del arte y los medios de comunicación en la información y su importancia para la institución.
Actualmente, y debido al desarrollo tecnológico de campos como la informática y la electrónica, la mayoría de las bases de datos están en formato digital, siendo este un componente electrónico, por tanto se ha desarrollado y se ofrece un amplio rango de soluciones al problema del almacenamiento de datos.
Inteligencia Artificial y Ciberseguridad.pdfEmilio Casbas
Recopilación de los puntos más interesantes de diversas presentaciones, desde los visionarios conceptos de Alan Turing, pasando por la paradoja de Hans Moravec y la descripcion de Singularidad de Max Tegmark, hasta los innovadores avances de ChatGPT, y de cómo la IA está transformando la seguridad digital y protegiendo nuestras vidas.
(PROYECTO) Límites entre el Arte, los Medios de Comunicación y la Informáticavazquezgarciajesusma
En este proyecto de investigación nos adentraremos en el fascinante mundo de la intersección entre el arte y los medios de comunicación en el campo de la informática.
La rápida evolución de la tecnología ha llevado a una fusión cada vez más estrecha entre el arte y los medios digitales, generando nuevas formas de expresión y comunicación.
Continuando con el desarrollo de nuestro proyecto haremos uso del método inductivo porque organizamos nuestra investigación a la particular a lo general. El diseño metodológico del trabajo es no experimental y transversal ya que no existe manipulación deliberada de las variables ni de la situación, si no que se observa los fundamental y como se dan en su contestó natural para después analizarlos.
El diseño es transversal porque los datos se recolectan en un solo momento y su propósito es describir variables y analizar su interrelación, solo se desea saber la incidencia y el valor de uno o más variables, el diseño será descriptivo porque se requiere establecer relación entre dos o más de estás.
Mediante una encuesta recopilamos la información de este proyecto los alumnos tengan conocimiento de la evolución del arte y los medios de comunicación en la información y su importancia para la institución.
(PROYECTO) Límites entre el Arte, los Medios de Comunicación y la Informática
Métodos y Resultados Actuales en Bioinformática: know-how y know-what de las redes tecnocientíficas en Bioinformática
1. BIOINFORMATICS
Mikel Egaña Aranguren
www.sindominio.net/~pik
Manchester University Bioinformatics MSc
2. 1. INTRODUCCION:
● Historia y bases generales de la Bioinformatica: bases de datos y
algoritmos.
2. PROBLEMAS ACTUALES DE LA BIOINFORMATICA:
● Informacion vs. conocimiento.
● Crecimiento de bases de datos.
● Brecha bioinformaticos/biologos.
3. ALGUNAS DE LAS ULTIMAS TENDENCIAS EN
BIOINFORMATICA :
● Hacia una computacion semantica: ontologias y la web semantica.
● Hacia una computacion distribuida: myGRID.
● Hacia una computacion estandar: los estandares en la investigacion
con microarrays.
3. 1. INTRODUCCION:
Attwood, T.K., Miller, C.J. “ Bioinformatics goes back to the future”.
(2003). Nature Reviews. 4; 157161.
http://www.sindominio.net/~pik/bioinformatics.html
Biologia molecular en los 80: secuenciacion, estructuras.
Centros principales:
● Welcome Trust Genome Campus: EBI (European Bioinformatics
Institute), Sanger Institute, Human Genome Mapping Project Resource
Center.
● National Center for Biological Information (NCBI).
Anotacion.
4.
5.
6.
7.
8. Bases de datos:
● Repositorios de secuencias: swissprot, trEMBL, GenBank.
● Sistemas que acceden a varias bds a la vez: SRS (EBI), Entrez (NCBI).
9.
10. Bases de datos de familias, patrones o motifs: abstraccion.
● Mejor rendimiento en bajas similitudes.
● Busquedas funcionales.
● Unicos motifs: prosite, emotif. Expresiones regulares:
DMx[ILV]x{2}G
● Dominio: profiles (profiles), pfam (hidden markov models).
● Multiples motifs: fingerprints, blocks.
● Interpro.
Bases de datos de estructuras, etc.
11. Algoritmos:
● Prediccion de estructuras: CASP5 (Critical Assesment of technics for
protein Structure Prediction): http://www.predictioncenter.llnl.gov/
● Alineamientos: algoritmos recursivos. Alineamiento local (BLAST:
Basic Local Alignment Search Tool) o global. Matrices de similitud.
17. La web semantica:
● W3C: http://www.w3.org/. World Wide Web Consortium.
● "The Semantic Web is an extension of the current web in which
information is given welldefined meaning, better enabling computers
and people to work in cooperation." Tim BernersLee, James
Hendler, Ora Lassila, The Semantic Web, Scientific American, May
2001.
● RDF (Resource Description Framework) + XML (eXtensible Markup
Language).
● OWL (Web Ontology Language).
18. Hacia una computacion distribuida:
● Grid: computacion distribuida entre diferentes centros (con diferentes
lenguajes de programacion, plataformas, ...) con una serie de
protocolos estandar.
● MyGrid: entorno virtual, automatizado y distribuido de experimentos
in silico. http://www.mygrid.org.uk/
● Entorno comun de investigacion, automatico (rapidez), almacenaje de
datos, distribuido y semantico, ...
● R. Stevens, H.J. Tipney, C. Wroe, T. Oinn, M. Senger, P. Lord, C.A. Goble, A.
Brass and M. Tassabehji “ Exploring WilliamsBeuren Syndrome Using
myGrid” to appear in Proceedings of 12th International Conference on
Intelligent Systems in Molecular Biology, 31st Jul4th Aug 2004, Glasgow, UK.
19. Sindrome Williams – Beuren:
● Deleciones cromosoma 7.
● Zona altamente repetitiva y compleja: WBS critical region, todavia sin
caracterizar.
● Analisis periodicos >>> secuencias nuevas de esa zona >>> bateria de
herramientas bioinformaticas >>> almacenaje de datos y
procedimientos en el “ LabBook” .
23. Babelismo en bases de datos:
● MGED: Microarray Gene Expresion Data: http://www.mged.org/.
Estandares en el analisis, anotacion, almacenamiento y dispersion de
datos sobre expresion de genes.
● MIAME: Minimal Information About a Microarray Experiment.
Directivas para la anotacion de los resultados con microarrays.
Adoptado por Nature, Cell. Doloroso para los biologos, bueno para la
comunidad.
● MAGEML: Microarray Gene Expresion Markup Language.
● MAGEOM: Microarray Gene Expresion Object Model.