Bioinformática
Bioingeniería
- Video:Plataforma de fermentación del DTU
- Fuente:YouTube
Offline Next Generation Metagenomics Sequence Analysis Using MinION Detection Software (MINDS)
Análisis de secuencias metagenómicas de nueva generación offline a través del software de detección MinION (MINDS)
Con el propósito de facilitar el análisis de datos y evitar problemas logísticos causados por fallas de conexiona internet, los autores de este artículo han desarrollado un paquete de análisis de datos independiente utilizando herramientas de código abierto desarrolladas por la comunidad Nanopore que no depende de la disponibilidad de Internet. El software de detección offline MINDS se basa en el motor de clasificación Centrifuge para la identificación rápida de especies. Es una red de clasificación offline en tiempo real que utiliza herramientas de acceso abierto desarrolladas por la comunidad Nanopore y que ha sido probada en 20 cepas ATCC; a través del Kit de secuenciación (SQK-RAD004) fue posible identificar los 20 microorganismos a nivel de especie. Esta aplicación es una opción efectiva, económica y rápida para el análisis de muestras en campo especialmente en locaciones remotas.
Este artículo fue preparado por Samir V. Deshpande (Science and Technology Corporation, Belcamp, USA), Timothy M. Reed (US Army, 20th CBRNE, MD, USA), Raymond F. Sullivan (US Army, CCDC,MD, USA), Lee J. Kerkhof (Rutgers University, NJ, USA), Keith M. Beigel (US Army, 20th CBRNE, MD, USA) y Mary M. Wade (US Army, CCDC,MD, USA) para Genes (vol. 18, núm. 3, p. 176-197, 2013), revista enfocada en estudios sobre genética y genómica . Esta es una publicación de MDPI, una plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basileia, Suiza). Correo de contacto: [email protected]
Soft Computing Methods in Bioinformatics: A Comprehensive Review
Revisión sobre métodos de Soft computing en bioinformática
Considerando la gran dimensión de los datos bioinformáticos en los diferentes campos además de su complejidad, se hace necesario el uso de métodos de soft computing tales como redes neuronales artificiales, sistemas de difusión, algoritmos evolucionarios, metaheurística, algoritmos estadísticos, entre otros para dar manejo a la cantidad de datos. Este estudio muestra una revisión sobre métodos de soft computing para bioinformática, los cuales presentan una clasificación supervisada o no supervisada, agrupación y modelos estadísticos o heurísticos estocásticos para el descubrimiento del conocimiento. El documento comprende también una discusión sobre los problemas actuales y las perspectivas de los métodos de soft computing en la aplicación de bioinformática.
Este artículo fue preparado por Bekir Karlik (Selçuk University, Konya, Turkey) para Mathematical and Computational Applications (vol. 18, núm. 3, p. 176-197, 2013), revista enfocada en estudios sobre aplicación de técnicas informáticas y matemáticas en áreas de ingeniería, ciencias naturales y ciencias sociales . Esta es una publicación de MDPI, una plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basileia, Suiza). Correo de contacto: [email protected]
