Python4Proteomics (P4P)

Introducción al manejo de datos proteómicos mediante Python.

Python es un lenguaje de programación muy cercano al lenguaje natural, muy sencillo de aprender y con un gran número de usuarios en diversos campos de aplicación, especialmente en el ámbito científico.

Python nos permite el tratamiento de datos proteómicos de manera reproducible y trazable. Su uso permite automatizar procedimientos rutinarios mediante scripts reutilizables y flexibles, evitando errores y otros problemas inherentes al tratamiento manual de datos con hojas de cálculo. Python dispone además de potentes herramientas para el manejo, transformación y visualización de datos.

El gran número de usuarios de este lenguaje en diversos campos de aplicación y especialmente en el ámbito científico, facilita la resolución de los problemas que nos podamos encontrar en nuestro proceso de datos.

Contenido:

En este curso aprenderemos a manejar de forma sencilla y automatizada datos proteómicos en formato excel, csv o similares procedentes de motores de búsqueda como Proteome Discoverer y MaxQuant.
Aprenderemos a leer y operar archivos fasta y mgf y a completar nuestros datos con información extraída de UniProt u otros servicios on-line como BLAST.
El contenido se organiza con criterios eminentemente prácticos, centrándose en problemas reales del trabajo diario y dando una especial importancia a los métodos de visualización de datos a través de librerías como matplotlib.

Organización y docencia:

Joaquín Abián ¹, Gianluca Arauz ² y Óscar Gallardo ¹.

A quién va dirigido:

Se trata de un curso introductorio y eminentemente práctico, dirigido a cualquier personal implicado en el manejo de datos proteómicos.
No es necesaria experiencia previa en programación.

Requisitos técnicos:

Todos los alumnos deberán contar con su propio ordenador portátil. Las instrucciones para la instalación del software necesario se harán llegar a los asistentes unas semanas antes del inicio del curso.

Inscripción:

Interesados enviar correo electrónico a Joaquim.abian.csic@uab.cat.