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¿Qué es R? Una herramienta esencial en bioinformática

Artículo redactado por el equipo de CEMP

Validado por equipo docente

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Si no sabes qué es R y cuáles son sus posibles aplicaciones en los campos de la bioestadística y la bioinformática, en este artículo encontrarás respuesta a todas tus dudas.

Como verás, es una herramienta imprescindible para los especialistas de este campo profesional.

Qué es R: el lenguaje de programación de la bioinformática

R es un lenguaje de programación y un entorno de software libre para el análisis estadístico y la visualización de datos.

Como tal, se utiliza mucho en diversas áreas del ámbito científico, en ramas como las siguientes:

  • Bioinformática
  • Biomedicina
  • Ciencia de datos
  • Econometría
  • Machine learning

El origen de este lenguaje de programación es una derivación de los lenguajes S y Scheme, llevada a cabo por los investigadores Robert Gentleman y Ross Ihaka a principios de los años 90.

De este modo, el éxito de este lenguaje de programación se debe a su naturaleza flexible y a la potencia que ofrece para la manipulación, análisis y visualización de grandes conjuntos de datos, como ahora veremos.

Principales características y capacidades de R

Algunas de las características principales de R, que lo convierten en una herramienta imprescindible para la bioinformática, se refieren a los siguientes aspectos:

  • Análisis estadístico: R proporciona una extensa colección de funciones y paquetes para realizar análisis estadísticos descriptivos e inferenciales, incluyendo pruebas de hipótesis, regresiones lineales, análisis de varianza y modelos mixtos lineales. Además, permite que cada usuario amplíe sus capacidades analíticas, programando nuevas funciones.
  • Gestión de datos: R facilita la manipulación y transformación de grandes conjuntos de datos, incluyendo la importación, limpieza, filtrado y agregación de datos.
  • Visualización de datos: sin duda, esta es otra de las grandes ventajas de R, ya que permite crear gráficos personalizados de alta calidad, desde histogramas y diagramas de dispersión, hasta mapas de calor, diagramas de violín, etc.
  • Programación orientada a objetos: R permite la creación de funciones, clases y objetos, promoviendo la modularidad y la reutilización de código.
  • Entorno de desarrollo integrado: R ofrece una gran variedad de entornos de desarrollo integrado (IDE), como pueden ser RStudio, Bluefish, TextMate, Vim, etc.

Todo ello hace que R sea el lenguaje de programación de la bioestadística y la bioinformática, por excelencia.

¿Para qué se utiliza R en bioinformática?

Efectivamente, las posibles aplicaciones de R en el campo de la bioinformática son muchas. Aquí tienes algunos de los ejemplos más destacados:

  • Análisis de secuencias de ADN y ARN: R permite analizar secuencias de ADN y ARN, identificar patrones, realizar anotaciones funcionales y ensamblar genomas, entre otras cuestiones.
  • Análisis de datos de expresión génica: este lenguaje de programación es muy útil para la identificación de genes diferenciales, la exploración de relaciones entre genes y otras cuestiones similares.
  • Genómica comparativa: R facilita la comparación de genomas de diferentes organismos, identificando regiones conservadas y variantes genéticas.
  • Proteómica: R suele utilizarse para el análisis de datos de proteómica, para la identificación de proteínas interactuantes y para predecir estructuras proteicas.
  • Visualización de datos bioinformáticos: R permite crear visualizaciones de datos bioinformáticos de alta calidad. En este sentido, facilita la comunicación de información compleja de una manera clara y eficaz.

Por tanto, como puedes ver, este lenguaje de programación da respuesta a las principales necesidades de los profesionales de la bioestadística.

Cómo aprender R para trabajar en bioinformática

En la red abundan los recursos para aprender R, aunque no es tan habitual que se enfoquen en ramas específicas como el estudio de la bioinformática

En este sentido, una buena opción para formarte en este campo puede ser el Máster en Bioestadística y Bioinformática de CEMP, que dedica un amplísimo módulo a esta materia.

Para que puedas hacerte una idea más precisa de sus contenidos, aquí tienes un esquema de las secciones que integran el módulo en cuestión:

Módulo 2: Bioestadística y R

  1. Fundamentos del análisis descriptivo de datos unidimensionales
  2. Introducción a R y RSTUDIO
  3. Fundamentos del cálculo de Probabilidades I
  4. Fundamentos del cálculo de Probabilidades II
  5. Variables aleatorias discretas
  6. Variables aleatorias continuas
  7. Distribución notables discretas
  8. Práctica de R. Principales objetos de R
  9. Distribución notables continuas
  10. Elementos básicos de un vector aleatorio
  11. Práctica de R. Representación y simulación de variables aleatorias con R
  12. Vector de medias y matriz de covarianzas
  13. Estimación de los parámetros de una población
  14. Intervalo de confianza para una proporción
  15. Intervalo de confianza en distribuciones normales
  16. Contraste de hipótesis para una proporción
  17. Prácticas de R. Sesgo, varianza e intervalos de confianza para un estimador
  18. Contraste de hipotesis para una población normal
  19. Comparación de poblaciones
  20. Práctica de R. Contraste de hipotesis en R
  21. El método de máxima verosimilitud
  22. El método de regresión lineal simple I
  23. El método de regresión lineal simple II
  24. El modelo de regresión lineal múltiple
  25. Prácticas de R. Ajustes de regresión lineal
  26. El modelo de análisis de varianza
  27. El método de análisis de covarianza
  28. Regresión logística
  29. Redes neuronales para regresión
  30. Técnicas de selección y extracción de variables para regresión
  31. Métodos de selección y extracción de variables
  32. Evaluación de modelos de regresión

Ahora que ya sabes qué es R y cuál es su importancia en el campo de la bioestadística y bioinformática, seguro que te interesa incorporarlo a tu currículum para mejorar tu perfil profesional.

Como verás, con la metodología adecuada, no es un lenguaje de programación especialmente difícil de dominar.

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