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Gráficos estadísticos Francisco García ([email protected]) CIPF’s Research Development Programme 29 de octubre de 2014

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Page 1: Francisco García (fgarcia@cipf.es)

Gráficos estadísticos

Francisco García([email protected])

CIPF’s Research Development Programme

29 de octubre de 2014

Page 2: Francisco García (fgarcia@cipf.es)

1.Introducción 2.Gráficos con R 3.Herramientas web

Índex

1 Introducción

2 Gráficos con R¿Qué es R?Ejemplos y ejercicios

3 Herramientas webPaintomicsBabelomicsCellMaps

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Page 3: Francisco García (fgarcia@cipf.es)

1.Introducción 2.Gráficos con R 3.Herramientas web

Índex

1 Introducción

2 Gráficos con R¿Qué es R?Ejemplos y ejercicios

3 Herramientas webPaintomicsBabelomicsCellMaps

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Page 4: Francisco García (fgarcia@cipf.es)

1.Introducción 2.Gráficos con R 3.Herramientas web

CIPF’s Research Development Programme

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Page 5: Francisco García (fgarcia@cipf.es)

1.Introducción 2.Gráficos con R 3.Herramientas web

Gráficos en publicaciones, informes, presentaciones...

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Page 6: Francisco García (fgarcia@cipf.es)

1.Introducción 2.Gráficos con R 3.Herramientas web

¿Qué recursos utilizaremos para generar gráficos?

Excel, Power-Point.... no las utilizaremos porque ya lasconocéis ;)

R es una potente herramienta de análisis estadístico yproducción de gráficos.

Herramientas web que representan gráficamente losresultados obtenidos en distintos análisis estadísticos.

Esta sesión está relacionada con la que ofrecerá IboGalindo sobre la imagen digital en investigación ypublicación científica.

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Page 7: Francisco García (fgarcia@cipf.es)

1.Introducción 2.Gráficos con R 3.Herramientas web

Índex

1 Introducción

2 Gráficos con R¿Qué es R?Ejemplos y ejercicios

3 Herramientas webPaintomicsBabelomicsCellMaps

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Page 8: Francisco García (fgarcia@cipf.es)

1.Introducción 2.Gráficos con R 3.Herramientas web

¿Qué es R?R es un entorno de programación que permite haceranálisis estadísticos.

Es una potente herramienta para generar gráficos decualquier tipo.

R es de código abierto y pertenece al proyecto GNU desoftware libre.

Disponible para las plataformas Linux, Macintosh yWindows.

R es un software orientado tanto a usuarios principiantescom profesionales e investigadores que necesiten analizary representar gráficamente sus datos.

R es gratuito. No necesitamos ningún tipo de licencia.

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1.Introducción 2.Gráficos con R 3.Herramientas web

¿Cómo obtenemos e instalamos R?Descargamos R en http://cran.r-project.org/

Tras la descarga, ejecutamos el archivo y aparecerá unasistente que nos guiará en el proceso. En unos minutosel software quedará instalado.

Va bien instalarse RStudio, un interfaz que facilita eltrabajo con R. Está disponible en http://www.rstudio.com/

También hay disponible una versión libre. El modo deinstalación es similar: descargamos la herramienta y lainstalamos siguiendo el asistente.

De modo que podemos trabajar directamente desde R obien desde RStudio.

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1.Introducción 2.Gráficos con R 3.Herramientas web

Vamos a por la primera sesión de R

Abrimos R

También abrimos este documento con ejemplos yejercicios: enlace

Para cada gráfico ejecutamos sus respectivos comandos eintentamos asociar qué es lo que hace cada uno de ellos.

Al final del documento, hay unos ejercicios que nos estánesperando.

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1.Introducción 2.Gráficos con R 3.Herramientas web

Índex

1 Introducción

2 Gráficos con R¿Qué es R?Ejemplos y ejercicios

3 Herramientas webPaintomicsBabelomicsCellMaps

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1.Introducción 2.Gráficos con R 3.Herramientas web

Herramientas web

Nos ayudan a representar y visualizar los resultados de unanálisis estadístico en un entorno biológico.

Sólo necesitamos un navegador web para acceder a laherramienta y nuestros datos.

Veremos algunas ideas básicas sobre Paintomics,Babelomics, CellMaps.

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1.Introducción 2.Gráficos con R 3.Herramientas web

Paintomics

Es una herramienta de integración y visualización de datosómicos.

El input es el resultado que hemos obtenido en un análisisde datos transcriptómicos y metabolómicos.

El output es la representación gráfica de pathways deseñalización (KEGG), incluyendo los datosproporcionados anteriormente.

Tutorial: http://www.paintomics.org/userguide/index.html

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1.Introducción 2.Gráficos con R 3.Herramientas web

Input

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1.Introducción 2.Gráficos con R 3.Herramientas web

Output

Vamos a trabajar con la herramienta: Paintomics

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1.Introducción 2.Gráficos con R 3.Herramientas web

Babelomics

Es una herramienta de análisis de datos transcriptómicos,proteómicos,... También para cualquier grupo de datosbiológicos o clínicos.

Input: son ficheros de texto que incluyen datos en formatorectangular o matricial.

Output: gráficos: heatmaps, árboles de clustering,gráficos de análisis de componentes principales,...

Tutorial: http://bioinfo.cipf.es/babelomicstutorial/

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1.Introducción 2.Gráficos con R 3.Herramientas web

Input

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1.Introducción 2.Gráficos con R 3.Herramientas web

Output: heatmap con diferencias entre grupos

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1.Introducción 2.Gráficos con R 3.Herramientas web

Output: clustering de individuos

Vamos a trabajar con la herramienta: Babelomics

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CellMaps

Es una herramienta que permite la integración,visualización y el análisis de redes biológicas.

El input es un fichero donde indicamos las relacionesentre los nodos de nuetra red. Opcionalmente podemosincluir un fichero con los atributos de cada nodo.

El output gráfico es una red en la que se muestran lasrelaciones de los distintos nodos que la integran.Simultáneamente es posible visualizar los atributos de loselementos biológicos de la red.

Tutorial: https://github.com/opencb/cell-maps/wiki

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Input

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Output

Vamos a trabajar con la herramienta: Cellmaps

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