Gráficos estadísticos
Francisco García([email protected])
CIPF’s Research Development Programme
29 de octubre de 2014
1.Introducción 2.Gráficos con R 3.Herramientas web
Índex
1 Introducción
2 Gráficos con R¿Qué es R?Ejemplos y ejercicios
3 Herramientas webPaintomicsBabelomicsCellMaps
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2 Gráficos con R¿Qué es R?Ejemplos y ejercicios
3 Herramientas webPaintomicsBabelomicsCellMaps
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CIPF’s Research Development Programme
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Gráficos en publicaciones, informes, presentaciones...
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¿Qué recursos utilizaremos para generar gráficos?
Excel, Power-Point.... no las utilizaremos porque ya lasconocéis ;)
R es una potente herramienta de análisis estadístico yproducción de gráficos.
Herramientas web que representan gráficamente losresultados obtenidos en distintos análisis estadísticos.
Esta sesión está relacionada con la que ofrecerá IboGalindo sobre la imagen digital en investigación ypublicación científica.
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2 Gráficos con R¿Qué es R?Ejemplos y ejercicios
3 Herramientas webPaintomicsBabelomicsCellMaps
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¿Qué es R?R es un entorno de programación que permite haceranálisis estadísticos.
Es una potente herramienta para generar gráficos decualquier tipo.
R es de código abierto y pertenece al proyecto GNU desoftware libre.
Disponible para las plataformas Linux, Macintosh yWindows.
R es un software orientado tanto a usuarios principiantescom profesionales e investigadores que necesiten analizary representar gráficamente sus datos.
R es gratuito. No necesitamos ningún tipo de licencia.
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¿Cómo obtenemos e instalamos R?Descargamos R en http://cran.r-project.org/
Tras la descarga, ejecutamos el archivo y aparecerá unasistente que nos guiará en el proceso. En unos minutosel software quedará instalado.
Va bien instalarse RStudio, un interfaz que facilita eltrabajo con R. Está disponible en http://www.rstudio.com/
También hay disponible una versión libre. El modo deinstalación es similar: descargamos la herramienta y lainstalamos siguiendo el asistente.
De modo que podemos trabajar directamente desde R obien desde RStudio.
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Vamos a por la primera sesión de R
Abrimos R
También abrimos este documento con ejemplos yejercicios: enlace
Para cada gráfico ejecutamos sus respectivos comandos eintentamos asociar qué es lo que hace cada uno de ellos.
Al final del documento, hay unos ejercicios que nos estánesperando.
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3 Herramientas webPaintomicsBabelomicsCellMaps
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Herramientas web
Nos ayudan a representar y visualizar los resultados de unanálisis estadístico en un entorno biológico.
Sólo necesitamos un navegador web para acceder a laherramienta y nuestros datos.
Veremos algunas ideas básicas sobre Paintomics,Babelomics, CellMaps.
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Paintomics
Es una herramienta de integración y visualización de datosómicos.
El input es el resultado que hemos obtenido en un análisisde datos transcriptómicos y metabolómicos.
El output es la representación gráfica de pathways deseñalización (KEGG), incluyendo los datosproporcionados anteriormente.
Tutorial: http://www.paintomics.org/userguide/index.html
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Input
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Output
Vamos a trabajar con la herramienta: Paintomics
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Babelomics
Es una herramienta de análisis de datos transcriptómicos,proteómicos,... También para cualquier grupo de datosbiológicos o clínicos.
Input: son ficheros de texto que incluyen datos en formatorectangular o matricial.
Output: gráficos: heatmaps, árboles de clustering,gráficos de análisis de componentes principales,...
Tutorial: http://bioinfo.cipf.es/babelomicstutorial/
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Input
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Output: heatmap con diferencias entre grupos
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Output: clustering de individuos
Vamos a trabajar con la herramienta: Babelomics
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CellMaps
Es una herramienta que permite la integración,visualización y el análisis de redes biológicas.
El input es un fichero donde indicamos las relacionesentre los nodos de nuetra red. Opcionalmente podemosincluir un fichero con los atributos de cada nodo.
El output gráfico es una red en la que se muestran lasrelaciones de los distintos nodos que la integran.Simultáneamente es posible visualizar los atributos de loselementos biológicos de la red.
Tutorial: https://github.com/opencb/cell-maps/wiki
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Input
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Output
Vamos a trabajar con la herramienta: Cellmaps
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