General

Este es el material del mini curso “Exploración interactiva de datos: plotly y iSEE” ofrecido por la Red Mexicana de Bioinformática (RMB) y la Comunidad de Desarrolladores de Software en Bioinformática (CDSB).

Fecha: 14 de mayo de 2021

Instructores:

Código de Conducta

Seguiremos el código de conducta de la CDSB México comunidadbioinfo.github.io/es/codigo-de-conducta/ además del código de conducta de Bioconductor bioconductor.org/about/code-of-conduct/.

Datos Generales

  • Duración: 2 horas
  • Nivel: Intermedio
  • Idioma: Español e Inglés
  • Fecha: 14 de mayo de 2021
  • Horario: 16:00 a 18:00 (Centro de México)
  • Modalidad: Online

Descripción

Este mini curso va dirigido a personas que han usado R para generar gráficas con paquetes de R para visualización como ggplot2. ggplot2 es una excelente herramienta de visualización para cualquier tipo de datos. Sin embargo, ggplot2 genera gráficas estáticas que no permiten explorar de forma interactiva los datos una vez que ya está generada la imagen. Por lo tanto, aprenderemos a usar plotly para convertir las gráficas estáticas generadas por ggplot2 en gráficas interactivas y de los beneficios que estas visualizaciones proveen. Además, en este mini curso aprenderemos a visualizar de forma interactiva datos de RNA-seq y scRNA-seq de forma interactiva con el paquete de Bioconductor iSEE. De tal forma que aprenderemos a generar páginas web interactivas para datos de secuenciación masiva, que es una herramienta de gran utilidad para realizar análisis exploratorios. Usaremos los paquetes de Bioconductor scRNAseq y recount3 para descargar datos públicos que exploraremos con iSEE.

Pre-requisitos

Computadora con al menos 8 GB de memoria RAM, aplicación Zoom https://zoom.us/download, R versión 4.0 instalada de CRAN https://cran.r-project.org/ (ver video de https://youtu.be/6knyHlUe1cM sobre como instalar R en macOS o winOS), RStudio versión 1.4 https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/#download, y los siguientes paquetes de R:

## Para instalar paquetes
if (!requireNamespace("remotes", quietly = TRUE)) {
      install.packages("remotes")
  }

## Sección plotly
remotes::install_cran("palmerpenguins")
remotes::install_cran("ggplot2")
remotes::install_cran("plotly")
remotes::install_cran("dplyr")

## Sección iSEE
remotes::install_cran("BiocManager")
BiocManager::version)()
# El anterior comando debe mostrar que estás usando la versión 3.12
BiocManager::install("iSEE")
BiocManager::install("scRNAseq")
BiocManager::install("scater")
BiocManager::install("Rtsne")
BiocManager::install("recount3")

Para quién va dirigido este mini curso

Este mini curso va dirigido a personas que han usado R para generar gráficas estáticas con ggplot2. Con que sepan hacer las gráficas del capítulo 2 de R Graphics Cookbook en https://r-graphics.org/chapter-quick es suficiente. Aprenderemos a usar plotly para convertir las gráficas estáticas generadas por ggplot2 en gráficas interactivas. Además, en este mini curso aprenderemos a visualizar de forma interactiva datos de RNA-seq y scRNA-seq de forma interactiva con el paquete de Bioconductor iSEE. Esto será de utilidad para quienes están analizando datos de transcriptómica con paquetes de Bioconductor. Usaremos los paquetes de scRNAseq y recount3 para descargar datos públicos. De forma indirecta esto será útil para quienes quieren explorar datos públicamente disponibles de humano o ratón.

Actividades

  • 15:45 pm a 16:00 pm: Conéctate a Zoom y configura tu micrófono
  • 16:00 pm a 16:05 pm: Introducción de parte de la Red Mexicana de Bioinformática
  • 16:05 pm a 16:15 pm: Código de conducta y cómo usar la plataforma de Zoom
  • 16:15 pm a 18:00 pm: Actividad del curso

Organizadores

  • Comunidad de Desarrolladores de Software en Bioinformática CDSB
  • Red Mexicana de Bioinformática RMB
  • Nodo Nacional de Bioinformática en la UNAM NNB-CCG

Formulario de registro

https://forms.gle/xPMSkovBDveyegZt8

Información sesión de R

Details on the R version used for making this book. The source code is available at lcolladotor/rnaseq_LCG-UNAM_2021.

## Load the package at the top of your script
library("sessioninfo")

## plotly
library("palmerpenguins")
library("ggplot2")
library("plotly")
library("dplyr")

## iSEE
library("iSEE")
library("scRNAseq")
library("scater")
library("Rtsne")
library("recount3")
## Reproducibility information
library("sessioninfo")
options(width = 120)
session_info()
## ─ Session info ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
##  setting  value                       
##  version  R version 4.0.3 (2020-10-10)
##  os       Ubuntu 20.04 LTS            
##  system   x86_64, linux-gnu           
##  ui       X11                         
##  language (EN)                        
##  collate  en_US.UTF-8                 
##  ctype    en_US.UTF-8                 
##  tz       Etc/UTC                     
##  date     2021-06-01                  
## 
## ─ Packages ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
##  package     * version date       lib source        
##  assertthat    0.2.1   2019-03-21 [2] RSPM (R 4.0.3)
##  bookdown      0.21    2020-10-13 [1] RSPM (R 4.0.2)
##  cli           2.3.0   2021-01-31 [2] RSPM (R 4.0.3)
##  digest        0.6.27  2020-10-24 [2] RSPM (R 4.0.3)
##  evaluate      0.14    2019-05-28 [2] RSPM (R 4.0.3)
##  glue          1.4.2   2020-08-27 [2] RSPM (R 4.0.3)
##  htmltools     0.5.1.1 2021-01-22 [2] RSPM (R 4.0.3)
##  knitr         1.31    2021-01-27 [2] RSPM (R 4.0.3)
##  magrittr      2.0.1   2020-11-17 [2] RSPM (R 4.0.3)
##  rlang         0.4.10  2020-12-30 [2] RSPM (R 4.0.3)
##  rmarkdown     2.6     2020-12-14 [1] RSPM (R 4.0.3)
##  rstudioapi    0.13    2020-11-12 [2] RSPM (R 4.0.3)
##  sessioninfo * 1.1.1   2018-11-05 [1] RSPM (R 4.0.3)
##  stringi       1.5.3   2020-09-09 [2] RSPM (R 4.0.3)
##  stringr       1.4.0   2019-02-10 [2] RSPM (R 4.0.3)
##  withr         2.4.1   2021-01-26 [2] RSPM (R 4.0.3)
##  xfun          0.21    2021-02-10 [2] RSPM (R 4.0.3)
##  yaml          2.2.1   2020-02-01 [2] RSPM (R 4.0.3)
## 
## [1] /__w/_temp/Library
## [2] /usr/local/lib/R/site-library
## [3] /usr/local/lib/R/library
proc.time()
##    user  system elapsed 
##   0.633   0.106   0.648

Fecha de la última actualización de esta página: 2021-06-01 00:18:46.