diagramas de flujo y Gantt en Markdown

Hola,

iba a decir buenos días, pero lamentablemente seguimos pendientes de la invasión y resistencia en Ucrania; mejor lo dejo. Espero que sean buenos pronto.

Hoy solamente quería compartir un hallazgo reciente sobre cómo crear diagramas de flujo en Markdown. A mi me resulta especialmente útil en un repositorio GitHub, porque es donde más Markdown escribo para documentar código y datos, y además sin instalar nada. En concreto, la librería js mermaid está ya satisfecha de antemano en GitHub.

 

 Para que veáis qué fácil es pongo como ejemplo el siguiente diagrama, que podéis ver en https://raw.githubusercontent.com/eead-csic-compbio/eead-csic-compbio.github.io/master/README.md :

```mermaid
  graph TD;
      github-->repositories;
      github-->github.io
      github.io-->scripts;
      github.io-->data;
      github.io-->compbio/md;
```

O ya ejecutado en https://github.com/eead-csic-compbio/eead-csic-compbio.github.io :

 Además de diagramas de flujo, otro tipo de diagrama que encuentro muy útil es el diagrama de Gannt, para organizar tareas en el tiempo, por ejemplo en un proyecto:

```mermaid
gantt
dateFormat  YYYY-MM-DD
title Diagrama de GANTT con mermaid

section Sección A
Tarea finalizada       :done,    des1, 2014-01-06,2014-01-08

Tarea en marcha            :active,  des2, 2014-01-09, 3d
Tarea futura1                :         des3, after des2, 5d
Tarea futura2               :         des4, after des3, 5d
```

Hasta pronto,

Bruno

 

 

Aplicaciones y limitaciones de AlphaFold2

Hola,

han pasado ya más de 6 meses desde que hablamos aquí de AlphaFold2 (si os fijáis en los comentarios fui pegando artículos relacionados), y entre tanto he ido descubriendo aplicaciones interesantes y una limitación importante. Aquí hablo muy brevemente de ellas.

1. Búsqueda de plegamientos parecidos. Si tienes una estructura o tal vez un modelo de una proteína y quieres saber a qué estructuras conocidas se parece, incluyendo las predicciones de AlphaFold2, puedes hacerlo pegando sus coordenadas en formato PDB en https://search.foldseek.com/search

2. Predicción de resíduos de proteínas que interaccionan con ADN. El algoritmo GraphSite (https://biomed.nscc-gz.cn/apps/GraphSite) es capaz de predecir resíduos de la interfaz proteína-DNA con mayor precisión que cualquier otro método probado en https://doi.org/10.1093/bib/bbab564

3. AlphaFold2 sobreestima el plegamiento de proteínas cortas. En una evaluación reciente contra la colección AntiFam , que contiene proteínas que se cree son errores de anotación, se ha observado que AlphaFold2 tiene una pequeña tendencia (6/131) a dar puntuaciones altas (pLDDT > 80) a secuencias menores de 100 resíduos. Hasta que sepamos más es buena idea ser especialmente cauteloso con secuencias cortas.

Hasta pronto,

Bruno