big book of R

Esta entrada transcribe literalmente un post de Rosana Ferrero:

"Si eres de los que guardan todos los posts sobre libros de R “para leerlos algún día” 📌, aquí va un recurso que seguramente se convertirá en tu favorito: "The Big Book of R", creado por Óscar Baruffa.

📚 Esta colección comenzó en 2020 con unos 100 libros y hoy ya reúne más de 400 títulos gratuitos y de código abierto sobre R. Un solo marcador que concentra todo ese conocimiento en un lugar.

🔗 [The Big Book of R](https://www.bigbookofr.com)

Quizás este sea el último post sobre libros de R que necesites guardar"

Superficie mundial de familias de cultivos 2011-2021

Fuente: https://www.linkedin.com/posts/m-slota_farming-agriculture-crops-activity-7195696568795074560-9ApK

 

Hola, traduzco aquí parte del texto original.

 

Los cereales de la familia de las gramíneas (Poaceae) dominan, con trigo, maiz y arroz ocupando cerca de 200Mha cada uno.

 

El total de superficie dedicada a la agricultura es de cinco mil millones de ha (38% del suelo del planeta, de los que cuales un tercio son tierras de cultivo y dos tercios se dedican a la ganadería. Un 10% de las tierras de cultivo lo ocupan frutales, palma y cacao. Un 2% de las tierras se dedican a la agricultura orgánica.

footprintDB release 19082025

Our https://footprintdb.eead.csic.es server has been updated, marking the 19082025 release. These are the most recent developments:

• New plant DNA motifs and transcription factors (TFs) curated from the literature have been added to EEADannot
  
• New protein-DNA complexes from https://3dfootprint.eead.csic.es have been added and used to annotate residue interfaces of all TFs.
• The updated data can be downloaded at https://footprintdb.eead.csic.es/download
• A new REST service has been set up to support amino acid sequence queries. It uses https://metacpan.org/pod/Mojolicious::Lite and can be queried with curl as follows, returning predicted DNA motifs in TRANSFAC format: 
• curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"q1":"MVAKVKRDGEVLVAAATGDSEEQDDLVLPGFRFHPTDEELVTFYLRRKVARKPLSMEIIKEMDIYKHDPWDLPKASTVGGEKEWYFFCLRGRKYRNSIRPNRVTGSGFWKATGIDRPIYPAAAGESVGLKKSLVYYRGSAGKGAKTDWMMHEFRLPPAASSPSTQEAVEVWTICRIFKRNIAYKKRQPAGSNAPPPPLAESSSNTGSFESGGGGDDGEYMNCLPVPVPATAAVVPRQQHRIGSMLNGGGVTASGSSFFREVGVHGQQFQGHWLNRFAAPEIERKPQLLGSSAMTIAFHQNDQTAATNECYKDGHWDEIARFMEVNDPTVLYDCRYA","q2":"IYNLSRRFAQRGFSPREFRLTMTRGDIGNYLGLTVETISRLLGRFQKSGMLAVKGKYITIEN"}' http://footprintdb.eead.csic.es:8080/protein 

These updates have also been propagated to the RSAT::Plants instance at http://plants.rsat.eu and https://github.com/rsa-tools/motif_databases/tree/master/footprintDB

Take care, Bruno

Protocolo reproducible de ddRAD-seq + GWAS

Hola, una tarea frecuente en mejora de plantas es obtener secuencias genómicas de un panel de individuos, por ejemplo variedades de melocotonero o de cebada, para mapear zonas del genoma asociadas a caracteres de interés (GWAS). 

Una manera efectiva de hacerlo es secuenciar solamente una fracción del genoma, una que maximice la información obtenida, para reducir costes. Najla Ksouri, una joven investigadora de nuestro campus, acaba de publicar un protocolo para esta tarea. En este caso se basa en la metodología ddRAD-seq, que secuencia fragmentos de ADN obtenidos tras digerir ADN nuclear con una pareja de enzimas de restricción elegidas para representar todo el genoma y minimizar las regiones repetidas.  

El protocolo está disponible en https://github.com/najlaksouri/GWAS-Workflow y comprende las siguientes etapas, que a su vez requieren de scripts en el repositorio: 

El protocolo usa como ejemplo datos de melocotonero, publicados en https://doi.org/10.1186/s13007-025-01415-3, pero en principio se puede aplicar a otras especies diploides sin modificaciones. 

La siguiente figura muestra un ejemplo de picos significativos obtenidos por GWAS en varios cromosomas, en este caso para fecha de cosecha:

 

Ejemplo de picos de GWAS (A), bloque ligado (B), carácter asociado (C) y genes candidato (D), tomado de https://doi.org/10.1186/s13007-025-01415-3

Un saludo

líneas distintas entre ficheros con grep

Si usas el terminal de linux sabrás de la utilidad de grep para encontrar de manera eficiente cadenas de caracteres o expresiones regulares en ficheros. Si no, tienes ejemplos por ejemplo en nuestro material. En mi caso, aunque usuario habitual, me he tropezado en diferentes ocasiones con el siguiente problema: dame todas las líneas del ficheroA no encontradas en ficheroB. Encontré la mejor solución aquí.

Opciones frecuentes de grep, https://wizardzines.com/comics/grep

Explico el problema con un ejemplo común en bioinformática. Imagina un fichero con secuencias (ficheroA.fasta) y otro con resultados de análisis de esas secuencias (ficheroB.tsv). Ahora quieres averiguar qué secuencias de A no están presentes en B, por ejemplo para repetir el análisis o arreglar errores en el código.

El ficheroA contiene las siguientes líneas:

>100007_TR35452-c0_g1_i1
CAATTTACGCCTATCGTTATCCATTTCTA...

>10000_TR33868-c0_g1_i1
GGGGGACCTACTCAAATCCCCATCTCCC...

>10001_TR436-c0_g1_i1
GTTTCCAACCGGATGTTGAAACAGACAA...

El ficheroB en cambio puede ser un formato  TSV, por ejemplo:

#metadatos, nombres de columnas, etc
100007_TR35452-c0_g1_i1 chr5H   540009332       540009636
1000_TR868-c0_g2  chr4H   340992292       340995709
...

Resuelvo el problema en dos comandos en el terminal:

1) extraigo de A únicamente los nombres de las secuencias:

$ perl -lne 'if(/>(\S+)/){print $1}' ficheroA.fasta > ficheroA.nombres

2.i) busco las secuencias reportadas en B para luego 2.ii) buscar las secuencias de A que no están en B:

$ grep -Fo -f ficheroA.nombres ficheroB.tsv | grep -vFf - ficheroA.nombres

 

Un saludo