Introduction

Cieľová skupina

Tento predmet je určený pre študentov 2. ročníka bakalárskeho študijného programu Bioinformatika a pre študentov bakalárskeho a magisterského študijného programu Informatika, obzvlášť ak plánujú na magisterskom štúdiu absolvovať štátnicové zameranie Bioinformatika a strojové učenie. Radi privítame aj študentov iných zameraní a študijných programov, pokiaľ majú požadované (neformálne) prerekvizity.

Predpokladáme, že študenti na tomto predmete už vedia programovať v niektorom programovacom jazyku a neboja sa učiť podľa potreby nové jazyky. Takisto predpokladáme základnú znalosť práce v Linuxe vrátane spúšťania príkazov na príkazovom riadku (mali by ste poznať aspoň základné príkazy na prácu so súbormi a adresármi ako cd, mkdir, cp, mv, rm, chmod a pod.). Hoci väčšina technológií preberaných na tomto predmete sa dá použiť na spracovanie dát z mnohých oblastí, budeme ich často ilustrovať na príkladoch z oblasti bioinformatiky. Pokúsime sa vysvetliť potrebné pojmy, ale bolo by dobre, ak by ste sa orientovali v základných pojmoch molekulárnej biológie, ako sú DNA, RNA, proteín, gén, genóm, evolúcia, fylogenetický strom a pod. Študentom zamerania Bioinformatika a strojové učenie odporúčame absolvovať najskôr Metódy v bioinformatike, až potom tento predmet.

Cieľ predmetu

Počas štúdia sa naučíte mnohé zaujímave algoritmy, modely a metódy, ktoré sa dajú použiť na spracovanie dát v bioinformatike alebo iných oblastiach. Ak však počas štúdia alebo aj neskôr v zamestnaní budete chcieť tieto metódy použiť na reálne dáta, zistíte, že väčšinou treba vynaložiť značné úsilie na samotné získanie dát, ich predspracovanie do vhodného tvaru, testovanie a porovnávanie rôznych metód alebo ich nastavení a získavanie finálnych výsledkov v tvare prehľadných tabuliek a grafov. Často je potrebné tieto činnosti veľakrát opakovať pre rôzne vstupy, rôzne nastavenia a podobne. Obzvlášť v bioinformatike je možné si nájsť zamestnanie, kde vašou hlavnou náplňou bude spracovanie dát s použitím už hotových nástrojov, prípadne doplnených menšími vlastnými programami. Na tomto predmete si ukážeme niektoré programovacie jazyky, postupy a technológie vhodné na tieto činnosti. Veľa z nich je použiteľných na dáta z rôznych oblastí, ale budeme sa venovať aj špecificky bioinformatickým nástrojom.

Základné princípy

Silne odporúčame nasledujúci článok s dobrými radami k výpočtovým experimentom

• Noble WS. A quick guide to organizing computational biology projects. PLoS Comput Biol. 2009 Jul 31;5(7):e1000424.

Niektoré dôležité zásady

• Citát z článku Noble 2009: "Everything you do, you will probably have to do over again."
• Dobre zdokumentujte všetky kroky experimentu (čo ste robili, prečo ste to robili, čo vám vyšlo)
  • Ani vy sami si o pár mesiacov tieto detaily nebudete pamätať
• Snažte sa udržiavať logickú štruktúru adresárov a súborov
  • Ak však máte veľa experimentov, môže byť dostačujúce označiť ich dátumom, nevymýšľať stále nové dlhé mená
• Snažte sa vyhýbať manuálnym úpravám medzivýsledkov, ktoré znemožňujú jednoduché zopakovanie experimentu
• Snažte sa detegovať chyby v dátach
  • Skripty by mali skončiť s chybovou hláškou, keď niečo nejde ako by malo
  • V skriptoch čo najviac kontrolujte, že vstupné dáta zodpovedajú vašim predstavám (správny formát, rozumný rozsah hodnôt atď.)
  • Ak v skripte voláte iný program, kontrolujte jeho exit code
  • Tiež čo najčastejšie kontrolujte medzivýsledky výpočtu (ručným prezeraním, výpočtom rôznych štatistík a pod.), aby ste odhalili prípadné chyby v dátach alebo vo vašom kóde