Experto Universitario en Uso de Linux y Programación con Lenguaje R...
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Universidad CEU Cardenal Herrera. Formación online
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Curso
Objetivo general Ser z de interpretar con precisión el volumen de información clínica disponible actualmente y asociado a los datos biológicos que se generan tras un análisis bioinformático. Objetivos específicos Aprender sobre el sistema operativo Linux, el cual es actualmente fundamental en el mundo científico tanto para la interpretación de los datos biológicos procedentes de la secuenciación como lo deberá ser para la minería de textos médicos cuando manejamos datos a gran escala. Los motivos son múltiples pero uno que justifica este módulo, es que el sistema Unix es el más popular del mundo y es ampliamente utilizado especialmente en el mundo científico, además, al ser un sistema de código abierto se corresponde claramente con el enfoque científico, de compartir resultados y métodos para garantizar la reproducibilidad de los resultados. A quién va dirigido El Experto Unisitario en Uso de Linux y Programación con Lenguaje R para Oncología está orientado a facilitar la actuación del médico dedicado al tratamiento de la patología oncológica en la que es preciso interpretar con precisión el volumen ingente de información clínica disponible actualmente y asociarlo a los datos biológicos que se generan tras un análisis bioinformático. Requisitos Solo para médicos especialistas. Temario completo de este curso Módulo 1. Empleo de unix y linux en bioinformática 1.1. Introducción al sistema operativo Linux. 1.1.1. ¿Qué es un sistema operativo? 1.1.2. Los beneficios de usar Linux 1.2. Entorno Linux e Instalación. 1.2.1. Distribuciones de Linux? 1.2.2. Instalación de Linux usando una memoria USB. 1.2.3. Instalación de Linux utilizando CD-ROM. 1.2.4. Instalación de Linux usando una máquina virtual. 1.3. La línea de comandos. 1.3.1. Introducción. 1.3.2. ¿Qué es una línea de comandos? 1.3.3. Trabajar en el terminal. 1.3.4. El Shell, Bash. 1.4. Navegación básica. 1.4.1. Introducción. 1.4.2. ¿Cómo conocer la localización actual? 1.4.3. Rutas absolutas y relativas. 1.4.4. ¿Cómo monos en el sistema? 1.5. Manipulación de archivos. 1.5.1. Introducción. 1.5.2. ¿Cómo construimos un directorio? 1.5.3. ¿Cómo monos a un directorio? 1.5.4. ¿Cómo crear un archivo vacio? 1.5.5. Copiar un archivo y directorio. 1.5.6. Eliminar un archivo y directorio. 1.6. Editor de textos vi. 1.6.1. Introducción. 1.6.2. ¿Cómo grabar y salir? 1.6.3. ¿Cómo navegar por un archivo en el editor de texto vi? 1.6.4. Borrando el contenido. 1.6.5. El comando deshacer. 1.7. Comodines. 1.7.1. Introducción. 1.7.2. ¿Qué son los comodines? 1.7.3. Ejemplos con comodines. 1.8. Permisos. 1.8.1. Introducción. 1.8.2. ¿Cómo los permisos de un archivo? 1.8.3. ¿Cómo cambiar los permisos? 1.8.4. Configuración de los permisos. 1.8.5. Permisos para directorios. 1.8.6. El usuario “root”. 1.9. Filtros. 1.9.1. Introducción. 1.9.2. Head. 1.9.3. Tail. 1.9.4. Sort. 1.9.5. nl. 1.9.6. wc. 1.9.7. cut. 1.9.8. sed. 1.9.9. uniq. 1.9.10. tac. 1.9.11. Otros filtros. 1.10. Grep y expresiones regulares. 1.10.1. Introducción. 1.10.2. eGrep. 1.10.3. Expresiones regulares. 1.10.4. Algunos ejemplos. 1.11. Pipelines y redirección. 1.11.1. Introducción. 1.11.2. Redirección a un archivo 1.11.3. Grabar a un archivo. 1.11.4. Redirección desde un archivo. 1.11.5. Redirección STDERR. 1.11.6. Pipelines. 1.12. Manejo de procesos. 1.12.1. Introducción. 1.12.2. Procesos activos. 1.12.3. Cerrar un proceso corrupto. 1.12.4. Trabajos de primer plano y de fondo. 1.13. Bash. 1.13.1. Introducción. 1.13.2. Puntos importantes. 1.13.3. Porqué el./ ? 1.13.4. Variables. 1.13.5. Las declaraciones. Módulo 2. Análisis estadístico en R 2.1. Distribuciones de probabilidad. 2.1.1. R como un conjunto de tablas estadísticas. 2.1.2. Examen de la distribución de un conjunto de datos. 2.1.3. Tests de una y dos muestras. 2.2. Modelos estadísticos en R. 2.2.1. Definición de modelos estadísticos; fórmulas. 2.2.2. Contrastes. 2.2.3. Modelos lineales. 2.2.4. Funciones genéricas para extraer información del modelo. 2.2.5. Análisis de varianza y comparación de modelos. 2.2.5.1. Tablas ANOVA. 2.2.6. Actualización de modelos ajustados. 2.2.7. Modelos lineales generalizados. 2.2.7.1. Familias. 2.2.7.2. La función glm (). 2.2.8. Mínimos cuadrados no lineales y modelos de máxima osimilitud. 2.2.8.1. mínimos cuadrados. 2.2.8.2. Probabilidad máxima. 2.2.9. Algunos modelos no estándar. 2.3. Cálculo de intervalos de confianza. 2.3.1. Cálculo de un intervalo de confianza a partir de una distribución normal. 2.3.2. Cálculo de un intervalo de confianza a partir de una distribución t. 2.3.3. Cálculo de muchos intervalos de confianza a partir de una distribución t. 2.4. Cálculo del p valor. 2.4.1. Cálculo de un único valor de p a partir de una distribución normal. 2.4.2. Cálculo de un único valor de p a partir de una distribución t. 2.4.3. Cálculo de muchos valores p de una distribución t. 2.4.4. Una forma muy fácil de cálculo. 2.5. Cálculo de la potencia de un test. 2.5.1. Cálculo del poder de un test usando una distribución normal. 2.5.2. Cálculo del poder de un test usando una distribución t. 2.5.3. Cálculo de muchos poderes a partir de una distribución t. 2.6. Creación de tablas de dos variables. 2.6.1. Creando una tabla a partir de datos. 2.6.2. Creando una tabla directamente. 2.6.3. Herramientas para trabajar con tablas. 2.6.4. Vistas gráficas de tablas. 2.7. Analisis multivariable. 2.7.1. Leyendo datos de análisis multivariable en R. 2.7.2. Representación gráfica de los datos multivariados. 2.7.2.1. El diagrama de dispersión matricial. 2.7.2.2. El diagrama de dispersión con los puntos de datos etiquetados por su grupo. 2.7.3. Resumen de cálculo de estadísticos para datos multivariados. 2.7.3.1. Media y varianza por grupo. 2.7.3.2. Varianza entre grupos y varianza dentro de los grupos para una variable. 2.7.3.3. Covarianza entre grupos y covarianza dentro de los grupos para dos variables. 2.7.4. Cálculo de correlaciones para datos multivariados. 2.7.5. Variables de estandarización. 2.7.6. Análisis de componentes principales. 2.7.6.1. Decidir cuántos componentes principales debemos considerar. 2.7.6.2. Peso de los componentes principales. 2.7.6.3. Diagramas de dispersión de los componentes principales. 2.7.7. Análisis Lineal Discriminante. 2.7.7.1. Peso para las funciones discriminantes. 2.7.7.2. Separación alcanzada por las funciones discriminantes. 2.7.7.3. Un histograma apilado de los valores de LDA. 2.7.7.4. Diagramas de dispersión de las funciones. discriminantes. 2.7.7.5. Reglas de asignación y tasa de clasificación errónea. Modulo 3. Entorno grafico en R 3.1. Procedimientos gráficos. 3.1.1. Comandos de trazado de alto nivel. 3.1.1.1. La función plot (). 3.1.1.2. Visualización de datos multivariados. 3.1.1.3. Gráficos de pantalla. 3.1.1.4. Argumentos a funciones de trazado de alto nivel. 3.1.2. Comandos de trazado de bajo nivel. 3.1.2.1. Anotación matemática. 3.1.2.2. Fuentes vectoriales hershey. 3.1.3. Interactuando con gráficos. 3.1.4. Uso de parámetros gráficos. 3.1.4.1. Cambios permanentes: la función par (). 3.1.4.2. Cambios temporales: Argumentos a funciones gráficas. 3.1.5. Lista de parámetros gráficos. 3.1.5.1. Elementos gráficos. 3.1.5.2. Ejes y marcas. 3.1.5.3. Márgenes de la figura. 3.1.5.4. Entorno de figuras múltiples. más
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