3 Introducción a RNA-seq de célula única (scRNA-seq) con Bioconductor y al libro de OSCA

Instructoras: Elisa Márquez Zavala, Citlali Gil Aguillon

Contenido adaptado del Curso de RNASeq de Leonardo Collado Torres y de

3.1 Bioconductor

CRAN, the R package repository: https://cran.r-project.org/
CRAN task views: https://cran.r-project.org/web/views/

“Bioconductor proporciona herramientas para el análisis y la comprensión de datos genómicos de alto rendimiento. Bioconductor utiliza el lenguaje de programación estadístico R y es de código abierto y desarrollo abierto. Tiene dos lanzamientos cada año y una comunidad de usuarios activa. Bioconductor también está disponible como AMI (Imagen de máquina de Amazon) e imágenes de Docker.”

https://www.bioconductor.org/
Where do I start using Bioconductor? http://lcolladotor.github.io/2014/10/16/startbioc/#.XqxNGRNKiuo

Básicamente es un repositorio con reglas o estándares para el análisis y la comprensión de datos genómicos de alto rendimiento.

Para conocer sobre Bioconductor podemos ir a: https://www.bioconductor.org/ y dar click en About

3.1.1 Equipos y consejos

Es conformado por diversos equipos y consejos (Asesores científicos, técnicos y de la comunidad). Por ejemplo Leonardo Collado.

Científicos : Proporciona orientación externa y supervisión de la dirección científica del proyecto y está compuesto por líderes en el análisis estadístico de datos genómicos.
Técnicos: Desarrollar estrategias para asegurar que la parte técnica de la infraestructura sea apropiada a largo plazo (manejo de paquetes, sitio web, slack, etc)
Comunidad : Empoderar a las comunidades de usuarios y desarrolladores mediante la coordinación de actividades de capacitación y divulgación.

Dentro del equipo core que mantiene a Bioconductor y apoya con las dudas (https://www.bioconductor.org/about/core-team/) hay gente a la que Bioconductor le paga por mantener los repositorios, lo cual lo hace diferente de CRAN. El tener gente que oficialmente sabe cómo ayudarte y tiene el tiempo para hacerlo crea una mejor experiencia para los usuarios y los desarrolladores.

3.1.2 Encontrando paquetes de Bioconductor

Tipos de paquetes Hay 4 tipos de paquetes que aceptan
- Software: tipo principal de paquete BioC, en su mayoría aportado por el usuario. Es un paquete con un tipo de análisis específico. Algunos los hacen gente pagada directamente por Bioconductor
- Annotation: facilita la interacción con bases de datos genómicas muy utilizadas
- Experiment: contienen datos para algún artículo o datos que se usan en ejemplos más exhaustivos, en su mayoría aportados por el usuario. ~<5 Mb
- Workflows: demuestran como puedes usar varios paquetes de Bioconductor para ciertos tipos de análisis
Para descubrir paquetes:
- Software: http://bioconductor.org/packages/release/bioc/
- Annotation: http://bioconductor.org/packages/release/data/annotation/
- Experiment Data: http://bioconductor.org/packages/release/data/experiment/
- Workflows: http://bioconductor.org/packages/release/workflows/

Las listas de cada tipo de paquete se ven algo así:

Package	Maintainer	Title
Nombre del paquete	Quién lo mantiene	Título completo
recount3	Leonardo Collado-Torres	Explore and download data from the recount3 project

Paquetes de R de Leo: https://lcolladotor.github.io/pkgs/

Sin embargo, estas listas no son muy amigables si queremos explorar por lo que podemos usar biocViews

Encontrando paquetes a través de biocViews: http://bioconductor.org/packages/release/BiocViews.html#___Software
- Estructura tipo árbol
- Son 4 árboles principales: software, annotation, experiment, workflow
- Dentro de cada árbol, un paquete puede ser parte de varias ramas, por ejemplo, recount3 está dentro de todas estas ramas:
  - Software
    - AssayDomain
      - GeneExpression
    - BiologicalQuestion
      - DifferentialExpression
      - Coverage
    - Infrastructure
      - DataImport
    - Technology
      - Sequencing
        
        RNASeq
- Tiene una búsqueda de texto simple
- Ejemplo: Software → WorkflowStep → Visualization → http://bioconductor.org/packages/release/BiocViews.html#___Visualization (486 paquetes en BioC 3.11 abril-octubre 2020, 506 en BioC 3.12 octubre 2020-abril 2021, 529 en BioC 3.13 agosto 2021)

3.1.3 Estructura de un paquete de BioC

Usa https://bioconductor.org/packages/<pkg_name>
- Ejemplo: https://bioconductor.org/packages/recount
- Otro ejemplo: https://bioconductor.org/packages/SummarizedExperiment
Badges (etiquetas): rápidamente podemos evaluar como está

: ¿En qué plataformas funciona?

: ¿Qué tan descargado es?

: ¿Se han hecho preguntas del paquete en los últimos 6 meses? (respondidas/hechas)

: ¿Cuánto tiempo lleva en Bioconductor?

: ¿Funciona en las máquinas de bioconductor?

: ¿Cuándo fue la última vez que lo actualizaron?

: Número de dependencias recursivas necesarias para instalar el paquete

Parráfo de descripción del paquete
Cómo citar al paquete de Bioconductor
Cómo instalarlo. Más detalles en http://bioconductor.org/install/
Documentación
- Una líga por cada vignette en formato PDF o HTML. Es la documentación principal!
- Una vignette es donde lxs autores del paquete explican cómo usar las diferentes funciones del paquete y en qué orden
Detalles
- Términos de biocViews
- Cómo se relaciona a otros paquetes (depends, imports, linking to, suggests, depends on me, …)
- URL: donde puedes encontrar el código fuente (nos puede dar más infor)
- BugReports: donde puedes pedir ayuda
Más detalles sobre el paquete
- Estadísticas de descargas

3.1.4 Las dos ramas de Bioconductor: release y devel

Dos ramas
- release, actualmente 3.13
- devel, actualmente 3.14
- Bioconductor version 3.14 (Development) https://bioconductor.org/packages/devel/BiocViews.html#___Software
- Ejemplo: http://bioconductor.org/packages/devel/bioc/html/recount.html
Bioconductor tiene es actualizado cada 6 meses (abril y octubre). R lo actualizan 1 vez al año (abril).
Todo el software lo prueban en macOS, Windows y linux
- Ejemplo: http://bioconductor.org/checkResults/release/bioc-LATEST/recount/ y http://bioconductor.org/checkResults/devel/bioc-LATEST/recount/
Resumen BioC 3.13 http://bioconductor.org/news/bioc_3_13_release/
- Blog post en LIBD rstats club: Quick overview on the new Bioconductor 3.8 release http://research.libd.org/rstatsclub/2018/11/02/quick-overview-on-the-new-bioconductor-3-8-release/

3.1.5 Cursos y eventos

http://bioconductor.org/help/events/
http://bioconductor.org/help/course-materials/
BioC2021: conferencia principal anual https://bioc2021.bioconductor.org/
- Talleres del BioC2019: https://rebrand.ly/biocworkshops2019

Teach online data science, bioinformatics, or other computational skills interactively using the Orchestra platform:https://t.co/r4aJ2xAZbh
Nearly 50 workshop environments preloaded with #jupyter, #rstudio, #shell. #rstats, or #python.@NIHSTRIDES @NIHDataScience @Bioconductor pic.twitter.com/HyWVLBJxGU
— Sean Davis (@seandavis12) January 10, 2021

Talleres de la CDSB, como los talleres de CDSB 2020: https://comunidadbioinfo.github.io/post/cdsb2020-building-workflows-with-rstudio-and-scrnaseq-with-bioconductor/#.XmJT-Z-YU1I

3.1.6 Comunidad

Slack: https://bioc-community.herokuapp.com/
Sitio web de ayuda: https://support.bioconductor.org/
- Usa la(s) etiqueta(s) adecuada(s) para que lxs autores de los paquetes reciban email de forma automática
- Pueden revisar ese sitio web y usarlo para aprender cómo en https://lcolladotor.github.io/bioc_team_ds/helping-others.html#bioconductor-support-practice-grounds
Twitter: https://twitter.com/bioconductor

3.2 Introducción a RNA-seq de célula única (scRNA-seq) con Bioconductor y al libro de OSCA

link a diapositivas

3.3 Detalles de la sesión de R

## Información de la sesión de R
Sys.time()

## [1] "2021-08-19 15:15:48 UTC"

proc.time()

##    user  system elapsed 
##   0.395   0.118   0.399

options(width = 120)
sessioninfo::session_info()

## ─ Session info ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
##  setting  value                       
##  version  R version 4.1.0 (2021-05-18)
##  os       Ubuntu 20.04.2 LTS          
##  system   x86_64, linux-gnu           
##  ui       X11                         
##  language (EN)                        
##  collate  en_US.UTF-8                 
##  ctype    en_US.UTF-8                 
##  tz       UTC                         
##  date     2021-08-19                  
## 
## ─ Packages ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
##  package     * version date       lib source        
##  bookdown      0.23    2021-08-13 [1] RSPM (R 4.1.0)
##  bslib         0.2.5.1 2021-05-18 [1] RSPM (R 4.1.0)
##  cli           3.0.1   2021-07-17 [2] RSPM (R 4.1.0)
##  digest        0.6.27  2020-10-24 [2] RSPM (R 4.1.0)
##  evaluate      0.14    2019-05-28 [2] RSPM (R 4.1.0)
##  htmltools     0.5.1.1 2021-01-22 [1] RSPM (R 4.1.0)
##  jquerylib     0.1.4   2021-04-26 [1] RSPM (R 4.1.0)
##  jsonlite      1.7.2   2020-12-09 [2] RSPM (R 4.1.0)
##  knitr         1.33    2021-04-24 [2] RSPM (R 4.1.0)
##  magrittr      2.0.1   2020-11-17 [2] RSPM (R 4.1.0)
##  R6            2.5.0   2020-10-28 [2] RSPM (R 4.1.0)
##  rlang         0.4.11  2021-04-30 [2] RSPM (R 4.1.0)
##  rmarkdown     2.10    2021-08-06 [1] RSPM (R 4.1.0)
##  sass          0.4.0   2021-05-12 [1] RSPM (R 4.1.0)
##  sessioninfo   1.1.1   2018-11-05 [2] RSPM (R 4.1.0)
##  stringi       1.7.3   2021-07-16 [2] RSPM (R 4.1.0)
##  stringr       1.4.0   2019-02-10 [2] RSPM (R 4.1.0)
##  withr         2.4.2   2021-04-18 [2] RSPM (R 4.1.0)
##  xfun          0.25    2021-08-06 [2] RSPM (R 4.1.0)
## 
## [1] /__w/_temp/Library
## [2] /usr/local/lib/R/site-library
## [3] /usr/local/lib/R/library

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