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Web y ciencia
           Layla Michán, 26 junio 2011
          Conferencia Familia Carrasco

• ¿Como ha transformado la (r)evolución digital
  la práctica científica?
• ¿Cuál ha sido la relación entre la computación
  y la ciencia?
• ¿Qué es la e-ciencia?
• Estas son algunas preguntas que abordaré en
  nuestra plática: prepárense para un viaje a
  través de lo más innovativo de la Web y la
  Ciencia.
Internet y Ciencia
•   Berners-Lee trabajó en el CERN desde junio hasta diciembre de 1980.
    Durante ese tiempo, propuso un proyecto basado en el hipertexto para
    facilitar la forma de compartir y la puesta al día de la información entre
    investigadores.
•   Es considerado el padre de la web.
•   Ante la necesidad de distribuir e intercambiar información acerca de sus
    investigaciones de una manera más efectiva, Berners-Lee desarrolló las
    ideas fundamentales que estructuran la web. Él y su grupo crearon lo que
    por sus siglas en inglés se denomina
    Lenguaje HTML (HyperText Markup Language) o lenguaje de etiquetas de
    hipertexto, el protocolo HTTP (HyperText Transfer Protocol) y el sistema de
    localización de objetos en la web URL (UniformResource Locator).
•   En 1989, el CERN era el nodo de Internet más grande de Europa y
    Berners-Lee vio la oportunidad de unir Internet y el hipertexto
    (HTTP y HTML), de lo que surgiría la World Wide Web.
•   En su libro Tejiendo la red, publicado en 1999, Tim Berners-Lee explica por
    qué la tecnología web es libre y gratis. Se considera al mismo tiempo el
    inventor y el protector de la web.
La Web
• El primer servidor Web se encontraba en el CERN y fue puesto en
  línea el 6 de agosto de 1991.
• Esto proporcionó una explicación sobre lo que era el World Wide
  Web, como uno podría tener un navegador y como establecer
  un servidor Web.
• Este fue también el primer directorio Web del mundo, ya que
  Berners-Lee mantuvo una lista de otros sitios Web aparte del suyo.
  Debido a que tanto el software del servidor como del cliente fue
  liberado de forma gratuita desde el CERN, el corazón de Internet
  Europeo en esa época, su difusión fue muy rápida.
• El número de servidores Web pasó de veintiséis de 1992 a
  doscientos en octubre de 1995 lo que refleja cual fue la velocidad
  de la difusión de internet.
• En 1994 entró en el Laboratorio de Ciencias de la Computación e
  Inteligencia Artificial del Massachusetts Institute of Technology. Se
  trasladó a EE.UU. y puso en marcha el W3C, que dirige
  actualmente.
• El Gran Colisionador
  de Hadrones se producen alrededor
  de 15 petabytes (15 millones de gigabytes)
  de datos al año - suficiente para llenar más de
  1,7 millones de DVD de doble capa de un año!
  Miles de científicos de todo el mundo desea tener
  acceso y analizar estos datos, por lo que el
  CERN está colaborando con instituciones en
  34 países diferentes para
  operaruna infraestructura de computación
  distribuida y almacenamiento de
  datos: elWorldwide LHC Computing Grid (WLCG).
•   Seis grados de separación es una teoría que intenta probar que
    cualquiera en la Tierra puede estar conectado a cualquier otra persona del
    planeta a través de una cadena de conocidos que no tiene más de cinco
    intermediarios (conectando a ambas personas con sólo seis enlaces) o más
    popularmante que "el mundo es un pañuelo". La teoría fue inicialmente
    propuesta en 1930 por el escritor húngaro Frigyes Karinthy en un cuento
    llamadoChains. El concepto está basado en la idea de que el número de
    conocidos crece exponencialmente con el número de enlaces en la cadena,
    y sólo un pequeño número de enlaces son necesarios para que el conjunto
    de conocidos se convierta en la población humana entera.
•   Según esta teoría, cada persona conoce de media, entre amigos, familiares
    y compañeros de trabajo o escuela, a unas 100 personas. Si cada uno de
    esos amigos o conocidos cercanos se relaciona con otras 100 personas,
    cualquier individuo puede pasar un recado a 10.000 personas más tan sólo
    pidiendo a un amigo que pase el mensaje a sus amigos.
Efecto 10X
• En la industria de TI, la tecnología y el
  uso evoluciona más rápido que tal vez en
  cualquier otra industria.
• Como regla general, los
  sistemas pueden crecer 10 veces en su actual
  arquitectura o paradigma, entonces debe ser r
  ediseñado.
• Este efecto hace que las tecnologías
  de 10X de edad para convertirse
  en los obsoletos y los nuevos que surjan.
(Re)evolución de la información
                (científica)
• Modificación en la forma de producir, evaluar, consultar y
  difundir el nuevo conocimiento científico.
   – Revistas electrónicas
   – Procedimiento electrónico
   – Evaluación libre
   – Preprints
   – Inmediatez
• Se han producido nuevas disciplinas científicas
   – Bioinformática
   – Informática Médica
   – E-taxonomía
Siglo             Nuevos términos, métodos, teorías
              XXI                  novedosas e innovadoras



                                •Sociedad del conocimiento    •Web semántica
                                •Sociedad de la información   •Indice de impacto
                                •Globalización                •Cocitación
                                •Infodiversidad               •Web 2.0 y 3.0
                                •Acceso abierto               •Redes Sociales
informática




                                •e-ciencia                    •Plagio
Evolución




                                •e-investigación              •Recuperación de
                                •Grid                         información
                                •Colaboratorios               •Democratización
                                •Conocimiento basado en la    •Computo en nube
                                literatura                    •Derecho al olvido
                                •Mineria de textos            •Semántica




              El siglo XX

                            Cambios en la forma de            Nuevos campos
                            producir conocimiento             de conocimiento
                            científico
Web y ciencia
La Web
• La Web ahora
• E-ciencia
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LA WEB AHORA
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                                          entre usuarios)
                                          •Actualización constante
•   Blogs                                 •Intercambiar contenido
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Entrez
Manejador de bibliografía
Automatización, Actualización e
           Inmediatez
• Importancia de la actualización e inmediatez
  en el área Biomédica.
• La herramienta de la web 2.0 para la
  actualización: los feeds
• i-google y Google Reader
• Creación de feeds
  –   De revistas (Cell, Nature, Science, Plosone)
  –   De blogs (ciberinfraestructura)
  –   De noticias
  –   De google
Torres-Salinas, D. and E. Delgado-López-Cózar (2009, September). Estrategia para mejorar la difusión de los resultados de
investigación con la web 2.0. El Profesional de la Informacion 18 (5), 534-539.
(Hull, D. et al., 2008)

Figure 1. A mind map [207] summarizing the contents of this article in a convenient manner.
doi:10.1371/journal.pcbi.1000204.g001
Recursos Web 2.0
Cloud computing (cómputo en nube)
Es un enfoque transformador de la computación que involucra
  muchos aspectos, entre los que se incluyen:
   algoritmos a gran escala que se ejecutan en diversos conjuntos de
      datos (estructurados, semi-estructurados y no estructurados),
   almacenados en grandes equipos con enormes cantidades de datos
      de enorme,
   utilidades basadas en la rápida provisión de recursos informáticos
      personalizados, y la web ubicua con aplicaciones accesibles
      desde cualquier lugar.
Sin embargo, es mucho más que lo que la tecnología promete:
  transformar radicalmente nuestra manera de interactuar con
  la información.
Ecosistemas digitales
• En el mundo de Internet, el rápido crecimiento y el uso exponencial de
  los medios digitales ha dado lugar a la aparición de
  entornos virtuales denominados ecosistemas digitales.
• Están integrados por varias entidades independientes, como: individuos,
  organizaciones, servicios, software y aplicaciones para
  compartir una o varias misiones y centrarse sobre las interacciones e
  interrelaciones entre ellos.
• Permiten la auto-organización de los ambientes, gracias a la
  recombinación y la evolución de sus "componentes digitales", en
  los que los recursos proporcionados
  por cada entidad están bien conservadas y son factibles de gestionar y
  utilizar en conjunto.
• Debido a la naturaleza multidisciplinar de los ecosistemas digitales
  y sus características, son muy complejos para el estudio y diseño.

                                               http://130.102.71.54/medes
¿Qué son los Ecosistemas digitales?
En el mundo del Internet, constantemente
                                                           Ambiente virtuales
hay un crecimiento rápido y exponencial
usando los medios digitales




                               Ecosistemas digitales


 Formados por entidades múltiples e independientes:

  •   individuos
  •   organizaciones
  •   servicios                            Interacciones e interelaciones entre
  •   software                             equipos
  •   aplicaciones para compartir
Ecosistemas digitales
Exhiben ambientes virtuales, gracias a la re-combinación
y evolución de sus ―componentes virtuales‖




Comprenden:

•manejo de datos
•servicios innovadores
•inteligencia computacional
•plataformas de auto-organización
La aplicación de las Tecnologías de la información pueden
ser mejoradas a través de técnicas novedosas, modelos y
metodologías para cada archivo como:


  •   la gestión de datos
  •   tecnologías Web
  •   redes
                                         Soporta la estabilidad de los
  •   seguridad
                                         ecosistemas digitales y el
  •   interacciones computadora-humano
                                         manejo de sus recursos
  •   inteligencia artificial
  •   e-servicios
  •   sistemas de auto-organización
La conferencia internacional del Manejo de
EcoSistemas Digitales Emergentes (MEDES)

Su objetivo es desarrollar y reunir a diversas comunidades
de la academia, laboratorios de investigación e interesados
en la industria en exploración de múltiples desafios y temas
relacionados para el manejo de recursos de EcoSistemas
Digitales y cómo son los enfoques actuales y cómo las
tecnologias pueden evolucionar y adaptarse hasta el final.
Cómputo en grid
• No hay otro gran avance tecnológico ha
  demostrado el poder de los individuos de
  más de grid computing. Al donar su tiempo
  en la computadora sin usar, puede
  empezar a cambiar el mundo para mejor.

 Empezar es fácil! Simplemente haga
 clic aquí para unirse a la World
 Community Griden la actualidad.
World Community Grid
•   Computación Grid: Los Fundamentos
•   La computación grid se une a muchos equipos individuales, creando un gran sistemacon el
    poder computacional masivo que supera con creces el poder de un puñado
    desuperordenadores. Debido a que el trabajo se divide en trozos pequeños que se
    pueden procesar simultáneamente, se reduce el tiempo de investigación de años a
    meses. La tecnología también es más rentable, lo que permite un mejor uso de losfondos
    de crítica.
•   Cambiando nuestro mundo ahora. La computación grid no es una tecnología futurista.
•   World Community Grid está trabajando en este momento la aplicación de esta tecnología a los
    proyectos de investigación que puede beneficiar a todos nosotros.
•   Nuestro primer proyecto, Pliegue del Proteoma Humano, es la identificación de las
    proteínas producidas por los genes humanos. Con esta información, los científicos
    pueden entender cómo los defectos en las proteínas pueden causar enfermedades, por lo que
    es más fácil para encontrar la cura.
•   En 2003, con la computación grid, en menos de tres meses los
    científicos identificaron44 posibles tratamientos para combatir la enfermedad mortal
    viruela. Sin la red, el trabajo se ha tomado más de un año en completarse.
La Web 2.0 (Social)
•   Se centra en la capacidad de las personas para colaborar y compartir información en
    línea.
•   Transición de la Web estática a una dinámica, que es más organizada.
•   Comunicación abierta con un énfasis en comunidades de usuarios e intercambio de
    información.
•   Ya no sólo se trata de ofrecer la posibilidad de encontrar información, sino de
    lograr objetivos específicos, pues es factible, crear, etiquetar jerarquizar y compartir
    datos.
•   Lenguaje HTLM

                                  Web 3.0 (Semántica)
•   Basada en la idea de añadir metadatos semánticos e información (a través de
    mapas
•   cognitivos).
•   Desarrollar nuevos sistemas de interoperabilidad que permitan interpretar
•   metadatos para adaptarse a las acciones de los usuarios .
•   Minería de textos y ontologías
•   Lenguajes: XML (etiquetas) y RDF (metadatos)
• La Web semántica (del inglés semantic web) es la
  "Web de los datos".1 Se basa en la idea de
  añadir metadatos semánticos y ontológicos a la World
  Wide Web. Esas informaciones adicionales —que
  describen el contenido, el significado y la relación de
  los datos— se deben proporcionar de manera formal,
  para que así sea posible evaluarlas automáticamente
  por máquinas de procesamiento. El objetivo es
  mejorar Internet ampliando la interoperabilidad entre
  los sistemas informáticos usando "agentes
  inteligentes". Agentes inteligentes son programas en
  las computadoras que buscan información sin
  operadores humanos.
Tim Berners-Lee, el creador de la
idea, la expresó de la siguiente
manera:
"Mi sueño es una Web en la que las
máquinas sean capaces de analizar
todos los datos –contenido, enlaces
y transacciones entre la gente y los
ordenadores–. La 'Web Semántica',
que haría esto posible, está todavía
por llegar, pero cuando llegue, la
rutina de nuestras compras,
burocracia y vida diaria será
gestionada por máquinas hablando
con máquinas. Los 'Agentes
Inteligentes' que han sido
anunciados durante décadas se
harán por fin realidad".
http://www.dreig.eu/caparazon/2008/09/20/
breve-video-entender-el-concepto-de-la-
web-semantica/
Protocolo
   Web
 semántica



Dietze and Schroeder BMC
Bioinformatics 2009 10(Suppl
10):S7 doi:10.1186/1471-2105-10-
S10-S7
http://keet.wordpress.com/2009/11/20/7201
0-semwebtech-lectures-34-ontology-
engineering-top-down-and-bottom-up/
http://www.google.com.mx/imgres?imgurl=http://www.w3.org/DesignIssues/diagrams/biopax/ontologies.png&imgrefurl=http://w
ww.w3.org/2005/Talks/1110-iswc-
tbl/Overview.html&usg=__DM6V1oenFmhZVTyIhE1wF0id9Rs=&h=603&w=848&sz=58&hl=en&start=176&sig2=nzj3f0SDMfVY
HvbPvhY_iQ&zoom=1&tbnid=ohVqenWuTsfyBM:&tbnh=135&tbnw=163&ei=M2sGTpaZNI60sAO27YjhDQ&prev=/search%3Fq
%3Dontology%26hl%3Den%26sa%3DX%26biw%3D1600%26bih%3D775%26tbm%3Disch&itbs=1&iact=rc&dur=490&page=7
&ndsp=32&ved=1t:429,r:4,s:176&tx=110&ty=101&biw=1600&bih=775
http://arthritis-research.com/content/8/6/R179/figure/F3?highres=y
Buscador Web 3.0 GoWeb
Web y Ciencia

E-CIENCIA
E-ciencia
Ciberinfraestructura
E-investigación
Grids
Transformación de la práctica científica
  – Social
  – Infraestructura
  – Fondos
  – Colaboración
  – Comunicación
e-science/ cyberinfraestructure
• cyberinfraestructure (USA)        • e-science (europe)
• United States National Science    • United Kingdom's Office
  Foundation (NSF) blue-ribbon        of Science and
  committee in 2003                   Technology in 1999
• Describes the new research
                                    • Will refer to the large
  environments that support
  advanced data acquisition, data     scale science that will
  storage, data management, data      increasingly be carried
  integration, data mining, data      out through distributed
  visualization and other             global collaborations
  computing and information           enabled by the Internet
  processing services over the
  Internet
Ciberinfraestructura
•Entorno tecnológico-social que permite crear, difundir
y preservar los datos, información y conocimientos
mediante la adquisición, almacenamiento, gestión,
integración, informática, minería, visualización y otros
servicios a través de Internet (NSF 2003, 2007).
•Incluye un conjunto interoperable de diversos
elementos:
  –1) Infraestructura, los sistemas computacionales (hardware,
  software y redes), servicios, instrumentos y herramientas.
  –2) Colecciones de datos.
  –3) Grupos virtuales de investigación (colaboratorios y
  observatorios).
E-ciencia (e-science)
• Resulta del uso y aplicación de la
  Ciberinfraestructura en la práctica cientifica,
• Se caracteriza por la inter y multidisciplinariedad.
• Colaboración, la participación de un gran número
  de investigadores (en algunos casos cientos)
  localizados en diversas regiones y con diferentes
  especialidades que se forman grupos trabajo (Hey
  y Trefethen, 2005; Barbera et al.,2009).
E-ciencia
Uno de los primeros proyectos de e-ciencia fue el de el genoma
  humano, se publicó en el 2001 en dos artículos con un día de
  diferencia en las revistas Nature y Science.

Nature:Initial sequencing and analysis of the human genome
  79 Autores
  48 Instituciones
181 referencias
  Todos los autores provenientes de departamentos de Ciencias
  Genómicas (o genética) exceptuando los siguientes:
  Department of Cellular and Structural Biology
  Department of Molecular Genetics
  Department of Molecular Biology

Science: The Sequence of the Human Genome
  276 Autores
  14 Instituciones
   452 referencias
  Todos los autores provenientes de departamentos de Ciencias
  Genómicas (o genética) exceptuando los siguientes: Department of
  Biology e Informática Médica
Genbank
• Es una colección anotada de todas las secuencias de
  nucleótidos a disposición del público y su traducción de
  proteínas.
• Centro Nacional de Información Biotecnológica (NCBI)
• European Molecular Biology Laboratory (EMBL) de datos de
  Bibliotecas del Instituto Europeo de Bioinformática (EBI)
• DNA Data Bank de Japón (DDBJ).
• Reciben las secuencias producidas en laboratorios de todo el
  mundo de más de 100.000 organismos distintos.
• Crece a un ritmo exponencial, duplicando cada 10
  meses. Suelte 134, producido en febrero de 2003, contenía
  más de 29300 millones de bases nucleotídicas en más de
  23,0 millones de secuencias.
• Se construye mediante el envío directo de los distintos
  laboratorios y de los centros de secuenciación a gran escala.
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/genbank/genbankstats.html
800.000
                                                     Documentos en PubMed (NIH)
700.000


600.000


500.000


400.000


300.000


200.000


100.000


     0
                 1870



                                      1885



                                                           1900



                                                                                1915



                                                                                                     1930



                                                                                                                          1945



                                                                                                                                               1960



                                                                                                                                                                    1975


                                                                                                                                                                                  1985
                                                                                                                                                                                         1990


                                                                                                                                                                                                       2000
                                                                                                                                                                                                              2005
          1865


                        1875
                               1880


                                             1890
                                                    1895


                                                                  1905
                                                                         1910


                                                                                       1920
                                                                                              1925


                                                                                                            1935
                                                                                                                   1940


                                                                                                                                 1950
                                                                                                                                        1955


                                                                                                                                                      1965
                                                                                                                                                             1970


                                                                                                                                                                           1980



                                                                                                                                                                                                1995
                                                              Cerca de 20 millones octubre, 2010)
Nature. 2001 Feb 15;409(6822):860-921.
       Initial sequencing and analysis of the human genome.

Lander ES, Linton LM, Birren B, Nusbaum C, Zody MC, Baldwin J, Devon K, Dewar K, Doyle M, FitzHugh
   W, Funke R, Gage D, Harris K, Heaford A, Howland J, Kann L, Lehoczky J, LeVine R, McEwan P, McKernan
   K, Meldrim J, Mesirov JP, Miranda C, Morris W, Naylor J, Raymond C, Rosetti M, Santos R, Sheridan
   A, Sougnez C, Stange-Thomann N,Stojanovic N, Subramanian A, Wyman D, Rogers J, Sulston J, Ainscough
   R, Beck S, Bentley D, Burton J, Clee C, Carter N, Coulson A, Deadman R, Deloukas P, Dunham A,Dunham
   I, Durbin R, French L, Grafham D, Gregory S, Hubbard T, Humphray S, Hunt A, Jones M, Lloyd C, McMurray
   A, Matthews L, Mercer S, Milne S, Mullikin JC, Mungall A,Plumb R, Ross M, Shownkeen R, Sims
   S, Waterston RH, Wilson RK, Hillier LW, McPherson JD, Marra MA, Mardis ER, Fulton LA, Chinwalla
   AT, Pepin KH, Gish WR, Chissoe SL, Wendl MC, Delehaunty KD, Miner TL, Delehaunty A, Kramer JB, Cook
   LL, Fulton RS, Johnson DL, Minx PJ, Clifton SW, Hawkins T, Branscomb E, Predki P, Richardson P,Wenning
   S, Slezak T, Doggett N, Cheng JF, Olsen A, Lucas S, Elkin C, Uberbacher E, Frazier M, Gibbs RA, Muzny
   DM, Scherer SE, Bouck JB, Sodergren EJ, Worley KC, Rives CM, Gorrell JH, Metzker ML, Naylor
   SL, Kucherlapati RS, Nelson DL, Weinstock GM, Sakaki Y, Fujiyama A, Hattori M, Yada T, Toyoda A, Itoh
   T, Kawagoe C, Watanabe H, Totoki Y,Taylor T, Weissenbach J, Heilig R, Saurin W, Artiguenave F, Brottier
   P, Bruls T, Pelletier E, Robert C, Wincker P, Smith DR, Doucette-Stamm L, Rubenfield M, Weinstock K, Lee
   HM, Dubois J, Rosenthal A, Platzer M, Nyakatura G, Taudien S, Rump A, Yang H, Yu J, Wang J, Huang
   G, Gu J, Hood L, Rowen L, Madan A, Qin S, Davis RW, Federspiel NA,Abola AP, Proctor MJ, Myers
   RM, Schmutz J, Dickson M, Grimwood J, Cox DR, Olson MV, Kaul R, Raymond C, Shimizu N, Kawasaki
   K, Minoshima S, Evans GA, Athanasiou M,Schultz R, Roe BA, Chen F, Pan H, Ramser J, Lehrach
   H, Reinhardt R, McCombie WR, de la Bastide M, Dedhia N, Blöcker H, Hornischer K, Nordsiek G, Agarwala
   R, Aravind L,Bailey JA, Bateman A, Batzoglou S, Birney E, Bork P, Brown DG, Burge CB, Cerutti L, Chen
   HC, Church D, Clamp M, Copley RR, Doerks T, Eddy SR, Eichler EE, Furey TS,Galagan J, Gilbert
   JG, Harmon C, Hayashizaki Y, Haussler D, Hermjakob H, Hokamp K, Jang W, Johnson LS, Jones TA, Kasif
   S, Kaspryzk A, Kennedy S, Kent WJ, Kitts P,Koonin EV, Korf I, Kulp D, Lancet D, Lowe TM, McLysaght
   A, Mikkelsen T, Moran JV, Mulder N, Pollara VJ, Ponting CP, Schuler G, Schultz J, Slater G, Smit AF, Stupka
   E,Szustakowski J, Thierry-Mieg D, Thierry-Mieg J, Wagner L, Wallis J, Wheeler R, Williams A, Wolf YI, Wolfe
   KH, Yang SP, Yeh RF, Collins F, Guyer MS, Peterson J, Felsenfeld A,Wetterstrand KA, Patrinos A, Morgan
   MJ, de Jong P, Catanese JJ, Osoegawa K, Shizuya H, Choi S, Chen YJ; International Human Genome
   Sequencing Consortium.
• The human genome holds an extraordinary trove of
  information about human development, physiology, medicine
  and evolution. Here we report the results of an international
  collaboration to produce and make freely available a draft
  sequence of the human genome. We also present an initial
  analysis of the data, describing some of the insights that can
  be gleaned from the sequence.
• Here we report the results of a collaboration involving 20
  groups from the United States, the United Kingdom, Japan,
  France, Germany and China to produce a draft sequence of
  the human genome.
• Of course, navigating information spanning nearly ten orders
  of magnitude requires computational tools to extract the full
  value.
FIGURA 1. Línea de tiempo de los análisis genómicos a gran escala.
        Nature 409, 860-921(15 February 2001)doi:10.1038/35057062
http://www.nature.com/nature/journal/v409/n6822/fig_tab/409860a0_F1.html
FIGURE 3. The automated production line for sample preparation at the Whitehead
Institute, Center for Genome Research.

Nature 409, 860-921(15 February 2001)doi:10.1038/35057062
http://www.nature.com/nature/journal/v409/n6822/images/409860ac.2.jpg
•   Science 16 February 2001:
    Vol. 291. no. 5507, pp. 1304 - 1351
    DOI: 10.1126/science.1058040
•   REVIEW
•   The Sequence of the Human Genome
•   J. Craig Venter,1* Mark D. Adams,1 Eugene W. Myers,1 Peter W. Li,1 Richard J. Mural,1 Granger G. Sutton,1 Hamilton O.
    Smith,1 Mark Yandell,1 Cheryl A. Evans,1Robert A. Holt,1 Jeannine D. Gocayne,1 Peter Amanatides,1 Richard M. Ballew,1 Daniel
    H. Huson,1 Jennifer Russo Wortman,1 Qing Zhang,1Chinnappa D. Kodira,1 Xiangqun H. Zheng,1 Lin Chen,1 Marian
    Skupski,1 Gangadharan Subramanian,1 Paul D. Thomas,1 Jinghui Zhang,1George L. Gabor Miklos,2 Catherine Nelson,3 Samuel
    Broder,1 Andrew G. Clark,4 Joe Nadeau,5 Victor A. McKusick,6 Norton Zinder,7 Arnold J. Levine,7Richard J. Roberts,8 Mel
    Simon,9 Carolyn Slayman,10 Michael Hunkapiller,11 Randall Bolanos,1 Arthur Delcher,1 Ian Dew,1 Daniel Fasulo,1 Michael
    Flanigan,1Liliana Florea,1 Aaron Halpern,1 Sridhar Hannenhalli,1 Saul Kravitz,1 Samuel Levy,1 Clark Mobarry,1 Knut
    Reinert,1 Karin Remington,1 Jane Abu-Threideh,1Ellen Beasley,1 Kendra Biddick,1 Vivien Bonazzi,1 Rhonda Brandon,1 Michele
    Cargill,1 Ishwar Chandramouliswaran,1 Rosane Charlab,1 Kabir Chaturvedi,1Zuoming Deng,1 Valentina Di Francesco,1 Patrick
    Dunn,1 Karen Eilbeck,1 Carlos Evangelista,1 Andrei E. Gabrielian,1 Weiniu Gan,1 Wangmao Ge,1Fangcheng Gong,1 Zhiping
    Gu,1 Ping Guan,1 Thomas J. Heiman,1 Maureen E. Higgins,1 Rui-Ru Ji,1 Zhaoxi Ke,1 Karen A. Ketchum,1 Zhongwu Lai,1 Yiding
    Lei,1Zhenya Li,1 Jiayin Li,1 Yong Liang,1 Xiaoying Lin,1 Fu Lu,1 Gennady V. Merkulov,1 Natalia Milshina,1 Helen M.
    Moore,1 Ashwinikumar K Naik,1Vaibhav A. Narayan,1 Beena Neelam,1 Deborah Nusskern,1 Douglas B. Rusch,1 Steven
    Salzberg,12 Wei Shao,1 Bixiong Shue,1 Jingtao Sun,1 Zhen Yuan Wang,1Aihui Wang,1 Xin Wang,1 Jian Wang,1 Ming-Hui
    Wei,1 Ron Wides,13 Chunlin Xiao,1 Chunhua Yan,1 Alison Yao,1 Jane Ye,1 Ming Zhan,1 Weiqing Zhang,1Hongyu Zhang,1 Qi
    Zhao,1 Liansheng Zheng,1 Fei Zhong,1 Wenyan Zhong,1 Shiaoping C. Zhu,1 Shaying Zhao,12 Dennis Gilbert,1 Suzanna
    Baumhueter,1Gene Spier,1 Christine Carter,1 Anibal Cravchik,1 Trevor Woodage,1 Feroze Ali,1 Huijin An,1 Aderonke Awe,1 Danita
    Baldwin,1 Holly Baden,1 Mary Barnstead,1Ian Barrow,1 Karen Beeson,1 Dana Busam,1 Amy Carver,1 Angela Center,1 Ming Lai
    Cheng,1 Liz Curry,1 Steve Danaher,1 Lionel Davenport,1 Raymond Desilets,1Susanne Dietz,1 Kristina Dodson,1 Lisa
    Doup,1 Steven Ferriera,1 Neha Garg,1 Andres Gluecksmann,1 Brit Hart,1 Jason Haynes,1 Charles Haynes,1 Cheryl
    Heiner,1Suzanne Hladun,1 Damon Hostin,1 Jarrett Houck,1 Timothy Howland,1 Chinyere Ibegwam,1 Jeffery Johnson,1 Francis
    Kalush,1 Lesley Kline,1 Shashi Koduru,1Amy Love,1 Felecia Mann,1 David May,1 Steven McCawley,1 Tina McIntosh,1 Ivy
    McMullen,1 Mee Moy,1 Linda Moy,1 Brian Murphy,1 Keith Nelson,1Cynthia Pfannkoch,1 Eric Pratts,1 Vinita Puri,1 Hina
    Qureshi,1 Matthew Reardon,1 Robert Rodriguez,1 Yu-Hui Rogers,1 Deanna Romblad,1 Bob Ruhfel,1Richard Scott,1 Cynthia
    Sitter,1 Michelle Smallwood,1 Erin Stewart,1 Renee Strong,1 Ellen Suh,1 Reginald Thomas,1 Ni Ni Tint,1 Sukyee Tse,1 Claire
    Vech,1Gary Wang,1 Jeremy Wetter,1 Sherita Williams,1 Monica Williams,1 Sandra Windsor,1 Emily Winn-Deen,1 Keriellen
    Wolfe,1 Jayshree Zaveri,1 Karena Zaveri,1Josep F. Abril,14 Roderic Guigó,14 Michael J. Campbell,1 Kimmen V. Sjolander,1 Brian
    Karlak,1 Anish Kejariwal,1 Huaiyu Mi,1 Betty Lazareva,1 Thomas Hatton,1Apurva Narechania,1 Karen Diemer,1 Anushya
    Muruganujan,1 Nan Guo,1 Shinji Sato,1 Vineet Bafna,1 Sorin Istrail,1 Ross Lippert,1 Russell Schwartz,1Brian Walenz,1 Shibu
    Yooseph,1 David Allen,1 Anand Basu,1 James Baxendale,1 Louis Blick,1 Marcelo Caminha,1 John Carnes-Stine,1 Parris
    Caulk,1Yen-Hui Chiang,1 My Coyne,1 Carl Dahlke,1 Anne Deslattes Mays,1 Maria Dombroski,1 Michael Donnelly,1 Dale
    Ely,1 Shiva Esparham,1 Carl Fosler,1 Harold Gire,1Stephen Glanowski,1 Kenneth Glasser,1 Anna Glodek,1 Mark Gorokhov,1 Ken
    Graham,1 Barry Gropman,1 Michael Harris,1 Jeremy Heil,1 Scott Henderson,1Jeffrey Hoover,1 Donald Jennings,1 Catherine
    Jordan,1 James Jordan,1 John Kasha,1 Leonid Kagan,1 Cheryl Kraft,1 Alexander Levitsky,1 Mark Lewis,1Xiangjun Liu,1 John
    Lopez,1 Daniel Ma,1 William Majoros,1 Joe McDaniel,1 Sean Murphy,1 Matthew Newman,1 Trung Nguyen,1 Ngoc Nguyen,1 Marc
    Nodell,1Sue Pan,1 Jim Peck,1 Marshall Peterson,1 William Rowe,1 Robert Sanders,1 John Scott,1 Michael Simpson,1 Thomas
    Smith,1 Arlan Sprague,1Timothy Stockwell,1 Russell Turner,1 Eli Venter,1 Mei Wang,1 Meiyuan Wen,1 David Wu,1 Mitchell
    Wu,1 Ashley Xia,1 Ali Zandieh,1 Xiaohong Zhu1
•   A 2.91-billion base pair (bp) consensus sequence of the euchromatic portion of the human genome was
    generated by the whole-genome shotgun sequencing method. The 14.8-billion bp DNA sequence
    was generated over 9 months from 27,271,853 high-quality sequence reads (5.11-fold coverage of the
    genome) from both ends of plasmid clones made from the DNA of five individuals. Two assembly
    strategies--a whole-genome assembly and a regional chromosome assembly--were used, each
    combining sequence data from Celera and the publicly funded genome effort. The public data were
    shredded into 550-bp segments to create a 2.9-fold coverage of those genome regions that had been
    sequenced, without including biases inherent in the cloning and assembly procedure used by the publicly
    funded group. This brought the effective coverage in the assemblies toeightfold, reducing the number and
    size of gaps in the final assembly over what would be obtained with 5.11-fold coverage. The two
    assembly strategies yielded very similar results that largely agree with independent mapping data. The
    assemblies effectively cover the euchromatic regions of the human chromosomes. More than 90% of the
    genome is in scaffold assemblies of 100,000 bp or more, and 25% of the genome is in scaffolds of
    10 million bp or larger. Analysis of the genome sequence revealed 26,588 protein-encoding transcripts for
    which there was strong corroborating evidence and an additional ~12,000 computationally derived genes
    with mouse matches or other weak supporting evidence. Although gene-dense clusters are obvious,
    almost half the genes are dispersed in low G+C sequence separated by large tracts of apparently
    noncoding sequence. Only 1.1% of the genome is spanned by exons, whereas 24% is in introns, with
    75% of the genome being intergenic DNA. Duplications of segmental blocks, ranging in size up to
    chromosomal lengths, are abundant throughout the genome and reveal a complex evolutionary history.
    Comparative genomic analysis indicates vertebrate expansions of genes associated with neuronal
    function, with tissue-specific developmental regulation, and with the hemostasis and immune
    systems. DNA sequence comparisons between the consensus sequence and publicly funded genome
    data provided locations of 2.1 million single-nucleotide polymorphisms (SNPs). A random pair of human
    haploid genomes differed at a rate of 1 bp per 1250 on average, but there was marked heterogeneity in
    the level of polymorphism across the genome. Less than 1% of all SNPs resulted in variation in proteins,
    but the task of determining which SNPs have functional consequences remains an open challenge.
Fig. 2. Flow diagram
                                                      for sequencing
                                                      pipeline. Samples are
                                                      received, selected,
                                                      and processed in
                                                      compliance with
                                                      standard operating
                                                      procedures, with a
                                                      focus on quality within
                                                      and across
                                                      departments. Each
                                                      process has defined
                                                      inputs and outputs
                                                      with the capability to
                                                      exchange samples and
                                                      data with both
                                                      internal and external
                                                      entities according to
                                                      defined quality
                                                      guidelines.
                                                      Manufacturing
                                                      pipeline processes,
                                                      products, quality
                                                      control measures, and
                                                      responsible parties are
                                                      indicated and are
                                                      described further in
                                                      the text.



J. C. Venter et al., Science 291, 1304 -1351 (2001)
http://genome.ucsc.edu/cgi-bin/hgTracks?org=human
Registro de PubMed




http://www.ncbi.nlm.nih.gov/Sitemap/samplerecord.html
Web y ciencia
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Definiciones
•   Describes the new research environments that support advanced data
    acquisition, data storage, data management, data integration, data
    mining, data visualization and other computing and information
    processing services over the Internet (NSF, 2003).
•   The comprehensive infrastructure needed to capitalize on dramatic
    advances in information Technology. Integrates hardware for
    computing, data and networks, digitally-enabled sensors, observatories
    and experimental facilities, and an interoperable suite of software and
    middle-ware services and tools. Investments in interdiscip-linary teams
    and cyberinfrastructure professionals with expertise in algorithm
    development, system operations, and applications development are
    also essential to exploit the full power of cyberinfrastructure to create,
    disseminate, and preserve scientific data, information and knowledge
    (NSF 2007).
•   Technological solution to the problem of efficiently connecting data,
    computers, and people with the goal of enabling derivation of novel
    scientific theories and knowledge (Wikipedia 2009).
Cyberinfrastructure
• Describes the new research environments that support advanced
  data acquisition, data storage, data management, data integration,
  data mining, data visualization and other computing and information
  processing services over the Internet (NSF, 2003).
• The comprehensive infrastructure needed to capitalize on dramatic
  advances in information Technology. Integrates hardware for
  computing, data and networks, digitally-enabled sensors,
  observatories and experimental facilities, and an interoperable suite
  of software and middle-ware services and tools. Investments in
  interdiscip-linary teams and cyberinfrastructure professionals with
  expertise in algorithm development, system operations, and
  applications development are also essential to exploit the full power
  of cyberinfrastructure to create, disseminate, and preserve scientific
  data, information and knowledge (NSF 2007).
• Technological solution to the problem of efficiently connecting data,
  computers, and people with the goal of enabling derivation of novel
  scientific theories and knowledge (Wikipedia 2009).
Ciberinfraestructura
• Infraestructura electrónica
  – Sistemas computacionales
  – Sensores digitales, instrumentos ,
  – Redes
• Software
  –   Aplicaciones
  –   Utilidades
  –   Herramientas
  –   Servicios
• Colecciones de datos y datos,
e-Science
•   Originally referred to experiments that connected together a few powerful
    computers located at different sites and, later, a very large number of
    modest PCs across the world in order to undertake enormous calculations or
    process huge amounts of data. The coordination of geographically dispersed
    computing and data resources has become known as the Grid. This is
    shorthand for the emerging standards and technology – hardware and
    software – being developed to enable and simplify the sharing of resources.
    The analogy is an electric power grid, which comprises numerous varied
    resources connected together to contribute power into a shared pool that
    users can easily access when they need it.

•   What is exciting about the Grid is that the combination of extensive
    connectivity, massive computer power and vast quantities of digitized data –
    all three of which are still rapidly expanding – making possible new
    applications that are orders of magnitude more potent than even a few years
    ago.

•   The term 'e-research' is sometimes used instead of 'e-science', with the
    advantage that gives more emphasis to the end result of better, richer, faster
    or new research results, rather than the technologies used to get them.

National Centre for e-Social Science. 2008. Frequently Asked Questions.
   Diponible en:
   http://www.ncess.ac.uk/about_eSS/faq/?q=General_1#General_1
e-research
• resources                  • retrival
• tools                      • managment
• services                   • analysis


               • customize
               • control
               • automatic
• Colaboratorio: fusión de "colaboración" y
  "laboratorio" ha sido acuñada para definir
  la combinación.
• Repositorio: colección de e-prints
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            JOURNAL OF NEGATIVE RESULTS
            - ECOLOGY & EVOLUTIONARY BIOLOGY -
Retractación
• Para la National Library of Medicine un artículo después de su
  publicación puede ser objeto de las siguientes modificaciones:
  errata, retractación -total o parcial-, corrección y re publicación,
  plagio -publicación duplicada-, comentarios -incluye réplicas
  del autor-, versiones actualizadas y re publicaciones -
  reimpresos-. De todas ellas, la retractación y el plagio tiene un
  mayor peso tanto científico como
  social http://www.nlm.nih.gov/pubs/factsheets/errata.html

• De acuerdo con la Real Academia de la Lengua Española, la
  retractación consiste en la acción de revocar expresamente lo
  que se ha
  dicho. http://buscon.rae.es/draeI/SrvltConsulta?TIPO_BUS=3&
  LEMA=retractarse
• La retractación y fraude han ido construyendo un
  camino conjunto.
• Las autoridades académicas y gubernamentales han
  tenido que tomar decisiones para evitar las malas
  prácticas científicas.
• Se ha establecido la retractación como una práctica
  científica más.
• La retractación puede clasificarse en tres categorías:
  – 1) errores voluntarios, dentro de la que están la falsificación,
    la fabricación o el plagio;
  – 2) errores invonluntarios que incluyen errores en el
    muestreo, de procedimientos, o en el análisis de datos,
    fallas en la reproducción de los resultados, omisión
    accidental de información acerca de los métodos o el
    análisis de datos, por mencionar los más comunes y
  – 3) aquellas que no caen en alguna de las anteriores
• Fenómeno social
  – Reconocimiento
  – Remuneración
  – Presiones sociales
Retractación




 http://pmretract.heroku.com
Implicaciones

Para la National Library of Medicine, un artículo después de su
publicación puede ser modificado como:
- Erratas.
- Retractación (total o parcial).
- Corrección y Republicacón.
- Plagio (Publicación dulicada).
- Comentarios (Con réplicas del autor).
- Versiones actualizadas (republicaciones).


La retractación y el plagio tienen un mayor peso científico y
social.
Clasificación
Autoridades de tipo académico y gubernamental han tomado
decisiones para evitar las malas prácticas científicas, aunque
también se ha establecido la "retractación" como una práctica
científica.

La retractación se clasifica en:
1. Errores voluntarios (falsificación, la fabricación o el plagio).
2. Errores invonluntarios (errores en el muestreo, de
procedimientos, o en el análisis de datos, fallas en la
reproducción de los resultados, omisión accidental de
información acerca de los métodos o el análisis de datos).
3. Otro tipo.
Ejemplo (Error voluntario).
El caso del doctor Hwang Woo Suk
(investigador surcoreano), propició
fuertes críticas sobre el proceso de
revisión por pares.

La comisión de investigación de la
Universidad de Seúl, confirmó en 2006
que el investigador falsificó sus
resultados.

El motivo por el cuál, la revisión por pares
de Science no detectó mala conducta
científica fué porque no hubo criterios en
las 9 áreas principales de revisión que se
refieran a la falsificación de datos.
Web y ciencia
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Acceso abierto
• Costo de la literatura científica.
• La ciencia se subvenciona con fondos
  gubernamental (públicos).
• Mandatos
  – Welcome trust
  – NIH
Gratuito: se refiere a que la consulta del
                              documento completo en línea es sin costo



Repositori          Acceso
o                   abierto
                               Libre: ofrece algunos derechos de uso adicionales
                               como el de modificar y distribuir la obra siempre y
                               cuando se cite a el o los autores



       Acceso abierto
       via oro (Gold
       Route)
                              Licencia que especifica los derechos de uso:
       Acceso abierto vía     Creative Commons
       verde (Green           (http://creativecommons.org.mx/ )
       Route)
e-print (e-impreso)
Es la versión digital de un documento de investigación (generalmente un
artículo de revista, pero también podría ser una tesis, ponencias, capítulos de
libros, o un libro) que está accesible en línea porque ha sido depositado en un
repositorio digital

                                                          Interactividad
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Pre-prints (artículos      Post-prints (la versión
antes de que sean          resultado de la revisión por
evaluados por pares)       pares)
Herramientas dinámicas, constituidas por
la infraestructura, los programas, la
información y el personal que lo mantiene
                                                                        Investigadores
y consulta
                                                      registran y depositan su producción científica




                                        Repositorio




      Objetivos principales :

     Garantizar la identificación de los autores
     Facilitar el contacto entre ellos                 Beneficios y ventajas a la
     Favorecer la discusión de los trabajos            práctica científica
     depositados.
      Contribuir al aumento de las citaciones
     (impacto internacional)
Libros y revistas como uno
El entorno digital ha revolucionado la forma en que el contenido es accesible y utilizado.
Los usuarios quieren información, y rápido - por lo general no se preocupan
    por el contenedor que entra en juego ya no es necesario mantener "libro" o "diario" de
    contenido independiente - "los dos nunca se cumplen" simplemente no es el caso.
Los libros pueden ser vendidos en suscripción, números de la revista se pueden vender como
    productos independientes. Los libros pueden ser comercializados a los suscriptores de
    revistas y libros que sus clientes pueden aprender acerca de susrevistas ... son con
    frecuencia, o debería ser, el mismo cliente.

    Pero, ¿qué quieres que tus usuarios?
¿Qué contenido integrado significa para la editorial?
¿Cómo se puede crear y hospedar contenido multi-propósito, y cómo se puede comercializar y
    vender es así?
¿Qué modelos de negocio y de fijación de precios debe tener en cuenta? ¿Cuáles
    son los beneficios para los usuarios y los editores?
¿Hay algún inconveniente? En este seminario se oye de los bibliotecarios acerca de los
    problemas para los usuarios y de los editores acerca de los desafíos y las
    oportunidades de creación de libros y revistas como uno solo.
http://www.alpsp.org/ngen_public/article.asp?aid=347653
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Relaciones entre un subconjunto de genes afectados por el tratamiento con
cocaína.
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  paréntesis dentro de un texto o añadida a un texto como nota a
  pie de página, al final de un capítulo, o al final de la obra
  completa.
• La citación permite identificar la publicación de la que se extrae
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• Ejemplo: (Umberto Eco, 1993, p.240-245)
• La norma ISO-690 define en su capítulo 9 las relaciones entre las
  referencias y las citaciones bibliográficas, y los diferentes
  métodos de citas.
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Citas
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                administración                    de los colegas
                disciplinas afines                                                                 leídos y aceptados (9)

                                                                                                         Ignorados (90)

         temas de trabajo                                                                      artículos publicados (100)
         proyectos                              producción de
                                                                                                 argumentaciones
                                                conocimientos                                    interpretaciones
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      de subvención
                                                científicos
                                                                                                                Lectura
      financiera
                                                                                                                de los artículos
                                                                                                                escritos por
                                                                                      notas de
     contratación                                                                                               los colegas
                                                                                      labora torio
     de personal                           investigadores
                                           equipos
                  compras                                                 Coloquios, seminarios
                                                                          grupos de trabajo
Herve, P., Jean-Pierre, C., & Michel, C. (1995). Cienciometría: el estudio cuantitativo de la actividad científica. de la bibliometría a la
vigilancia tecnológica. (p. 110).
Web y ciencia
Bibliometría
                                                                     para
                                                                  palabras




Fig. 2. Co-word space of the top 50 highly frequent and bursty words used in the top
10% most highly cited PNAS publications in 1982-2001.
Bibliometría para
obtención de nuevo
   conocimiento
Bibliometría para
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2002
                                                                       1996
                                                                       1990
                                                                       1984
                                                                       1978
                 Taxonomía AL




                                                                       1972
                                                                       1966
                                                                       1960   Bibliometría para colecciones
                                                                       1954
                                                                       1948
                                                                       1942
                                                                       1936
                                                                       1930
                                                                       1924
     Periodica




                                                                       1918
                                Scopus
                     Biosis




                                                                       1912
                                                                       1906
                                                                       1900
                                                                       1894
                                                                       1888
                                CAB




                                                                       1882
     SCI
                     SCI


                                          ZR



                                                                       1876
                                                                       1870
                                                                       1864




                                                                  10



                                                                       1
                                                  1000



                                                           100
100000



                                         10000
                                                 log Documentos
Boquím y biol mol
                                                                Periódica




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                                      Biosis


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                                               SCI
                                               ZR




                                                                                                              Forestal
                                                                                                              Enfer infecc
Bibliometría para colecciones




                                                                                                              Fisiología
Taxonomía América Latina




                                                                                                              Biol reprod
                                                                                                              Parasitología
                                                Taxonomía AL




                                                                                                              Genética y herencia
                                                                                                              Biodiv y conserv
                                                                                                              Biol mar y acuát
                                                                                                              Paleontología
                                                                                                              Botànica
                                                                                                              Anat y morf
                                                                                                              Cienc biolog
                                                                                                              Ecol y cienc amb
                                                                                                              Zooloogía
                                                                                                              Biol Evolut




                                                                                                          0
                                100

                                           90

                                                        80

                                                               70

                                                                            60

                                                                                 50

                                                                                      40

                                                                                           30

                                                                                                20

                                                                                                     10
                                                                                 %
Bibliometría para países/regiones
Bibliometría para el
   conocimiento
Bibliometría para el conocimiento
Modelos en Biomedicina SCI
             3000                       400
                                                            Neurospora (6640)
                                                            Dictyostelium (6191)
                                                            Chlamydomonas (5646)
                                                            Caenorhabditis (5353)
                                        300
                                                            Schizosaccharomyces (3183)
                                                            Danio (973)


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                                                                                    1960


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             1500                             Escherichia (94873)
                                              Drosophila (48989)
                                              Saccharomyces (27549)
                                              Arabidopsis (18094)
             1000                             Zea (7636)
                                              Neurospora (6640)
                                              Dictyostelium (6191)
                                              Chlamydomonas (5646)
             500
                                              Caenorhabditis (5353)
                                              Schizosaccharomyces (3183)
                                              Danio (973)
                0
                    1900

                           1905

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                                                                          1920

                                                                                           1925

                                                                                                     1930

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                                                                                                                                                    1950

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                                                                                                                                                                         1960

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                                                                                                                                                  Año
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                                                          Forma de citar este trabajo
                                                        Michán, L. 2011. Presentación




http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/deed.es_GT

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Web y ciencia

  • 1. Web y ciencia Layla Michán, 26 junio 2011 Conferencia Familia Carrasco • ¿Como ha transformado la (r)evolución digital la práctica científica? • ¿Cuál ha sido la relación entre la computación y la ciencia? • ¿Qué es la e-ciencia? • Estas son algunas preguntas que abordaré en nuestra plática: prepárense para un viaje a través de lo más innovativo de la Web y la Ciencia.
  • 2. Internet y Ciencia • Berners-Lee trabajó en el CERN desde junio hasta diciembre de 1980. Durante ese tiempo, propuso un proyecto basado en el hipertexto para facilitar la forma de compartir y la puesta al día de la información entre investigadores. • Es considerado el padre de la web. • Ante la necesidad de distribuir e intercambiar información acerca de sus investigaciones de una manera más efectiva, Berners-Lee desarrolló las ideas fundamentales que estructuran la web. Él y su grupo crearon lo que por sus siglas en inglés se denomina Lenguaje HTML (HyperText Markup Language) o lenguaje de etiquetas de hipertexto, el protocolo HTTP (HyperText Transfer Protocol) y el sistema de localización de objetos en la web URL (UniformResource Locator). • En 1989, el CERN era el nodo de Internet más grande de Europa y Berners-Lee vio la oportunidad de unir Internet y el hipertexto (HTTP y HTML), de lo que surgiría la World Wide Web. • En su libro Tejiendo la red, publicado en 1999, Tim Berners-Lee explica por qué la tecnología web es libre y gratis. Se considera al mismo tiempo el inventor y el protector de la web.
  • 3. La Web • El primer servidor Web se encontraba en el CERN y fue puesto en línea el 6 de agosto de 1991. • Esto proporcionó una explicación sobre lo que era el World Wide Web, como uno podría tener un navegador y como establecer un servidor Web. • Este fue también el primer directorio Web del mundo, ya que Berners-Lee mantuvo una lista de otros sitios Web aparte del suyo. Debido a que tanto el software del servidor como del cliente fue liberado de forma gratuita desde el CERN, el corazón de Internet Europeo en esa época, su difusión fue muy rápida. • El número de servidores Web pasó de veintiséis de 1992 a doscientos en octubre de 1995 lo que refleja cual fue la velocidad de la difusión de internet. • En 1994 entró en el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del Massachusetts Institute of Technology. Se trasladó a EE.UU. y puso en marcha el W3C, que dirige actualmente.
  • 4. • El Gran Colisionador de Hadrones se producen alrededor de 15 petabytes (15 millones de gigabytes) de datos al año - suficiente para llenar más de 1,7 millones de DVD de doble capa de un año! Miles de científicos de todo el mundo desea tener acceso y analizar estos datos, por lo que el CERN está colaborando con instituciones en 34 países diferentes para operaruna infraestructura de computación distribuida y almacenamiento de datos: elWorldwide LHC Computing Grid (WLCG).
  • 5. Seis grados de separación es una teoría que intenta probar que cualquiera en la Tierra puede estar conectado a cualquier otra persona del planeta a través de una cadena de conocidos que no tiene más de cinco intermediarios (conectando a ambas personas con sólo seis enlaces) o más popularmante que "el mundo es un pañuelo". La teoría fue inicialmente propuesta en 1930 por el escritor húngaro Frigyes Karinthy en un cuento llamadoChains. El concepto está basado en la idea de que el número de conocidos crece exponencialmente con el número de enlaces en la cadena, y sólo un pequeño número de enlaces son necesarios para que el conjunto de conocidos se convierta en la población humana entera. • Según esta teoría, cada persona conoce de media, entre amigos, familiares y compañeros de trabajo o escuela, a unas 100 personas. Si cada uno de esos amigos o conocidos cercanos se relaciona con otras 100 personas, cualquier individuo puede pasar un recado a 10.000 personas más tan sólo pidiendo a un amigo que pase el mensaje a sus amigos.
  • 6. Efecto 10X • En la industria de TI, la tecnología y el uso evoluciona más rápido que tal vez en cualquier otra industria. • Como regla general, los sistemas pueden crecer 10 veces en su actual arquitectura o paradigma, entonces debe ser r ediseñado. • Este efecto hace que las tecnologías de 10X de edad para convertirse en los obsoletos y los nuevos que surjan.
  • 7. (Re)evolución de la información (científica) • Modificación en la forma de producir, evaluar, consultar y difundir el nuevo conocimiento científico. – Revistas electrónicas – Procedimiento electrónico – Evaluación libre – Preprints – Inmediatez • Se han producido nuevas disciplinas científicas – Bioinformática – Informática Médica – E-taxonomía
  • 8. Siglo Nuevos términos, métodos, teorías XXI novedosas e innovadoras •Sociedad del conocimiento •Web semántica •Sociedad de la información •Indice de impacto •Globalización •Cocitación •Infodiversidad •Web 2.0 y 3.0 •Acceso abierto •Redes Sociales informática •e-ciencia •Plagio Evolución •e-investigación •Recuperación de •Grid información •Colaboratorios •Democratización •Conocimiento basado en la •Computo en nube literatura •Derecho al olvido •Mineria de textos •Semántica El siglo XX Cambios en la forma de Nuevos campos producir conocimiento de conocimiento científico
  • 10. La Web • La Web ahora • E-ciencia
  • 11. Web y Ciencia LA WEB AHORA
  • 12. Web 1.0 2000 • Páginas electrónicas • Portales (sitios web) • Motores de bùsqueda •Consumidores • Metabuscadores (contenido) • Correo electrónico • Chats • Alertas Diferencias • Listas de discusión •Tecnológicas Web 2.0 •Estructurales 2003 •Filosóficas •Comunidades (conexiones •Sociológicas entre usuarios) •Actualización constante • Blogs •Intercambiar contenido • Redes sociales •Compartir • Wikis •Cargar • Folksonomias (social bookmarking) •Creadores (contenido) •Democrático • Weminarios •Se combina información de • Web feed diferentes bases de datos •Etiquetas •Ratings
  • 13. Etiquetar Compartir Publicar Clasificar
  • 14. Navegadores COLECCIONES DE Google, Bing DATOS Alertas Bases de datos Correos electrónicos Sistemas de 1 Navegar Listas de discusión información Agregadores Proveedores Recomendación Buscar Meta-análisis Bibliometría Selección Recuperación Análisis de redes Descubrimiento Basado en Literatura 2 3 PUBLICACIÓN PDF HTLM Lectura Guardar Marcadores TXT Google marcadores y 5 4 block Facebook Obtener Folkosomias Referencias metadatos Delicious Citar Citeulike Comentar Gestores de Gestores de 7 bibliografía bibliografía Citar mientras Endnote 6 escribo Refworks 1/100 Comentar Ciberinfraestructura Mendeley* Zotero PDFs Citeulike* Acrobat PDF Exchange*
  • 15. Herramientas electrónicas •Programas •Aplicaciones •Recursos •Utilidades •Herramientas http://www.victorinox.ch/ •Servicios •Complementos (gadgets y plugins)
  • 16. Browse I Web Apps II Bibliographic data Web Metabrowser web browsers Collections Librarie Browsers s specialized Editors s Suppliers Search Information systems Bookmark Indexes and catalogs Manage Share III Meta-analysis • Scientometrics • Network Analysis • Text mining Repositories • Semantics
  • 18. Delicious Visualizeus Mendeley CiteUlike Barra de herramientas de Google Vista Previa Interclue Zotero Interclue Xmarks Delicious
  • 25. Automatización, Actualización e Inmediatez • Importancia de la actualización e inmediatez en el área Biomédica. • La herramienta de la web 2.0 para la actualización: los feeds • i-google y Google Reader • Creación de feeds – De revistas (Cell, Nature, Science, Plosone) – De blogs (ciberinfraestructura) – De noticias – De google
  • 26. Torres-Salinas, D. and E. Delgado-López-Cózar (2009, September). Estrategia para mejorar la difusión de los resultados de investigación con la web 2.0. El Profesional de la Informacion 18 (5), 534-539.
  • 27. (Hull, D. et al., 2008) Figure 1. A mind map [207] summarizing the contents of this article in a convenient manner. doi:10.1371/journal.pcbi.1000204.g001
  • 29. Cloud computing (cómputo en nube) Es un enfoque transformador de la computación que involucra muchos aspectos, entre los que se incluyen: algoritmos a gran escala que se ejecutan en diversos conjuntos de datos (estructurados, semi-estructurados y no estructurados), almacenados en grandes equipos con enormes cantidades de datos de enorme, utilidades basadas en la rápida provisión de recursos informáticos personalizados, y la web ubicua con aplicaciones accesibles desde cualquier lugar. Sin embargo, es mucho más que lo que la tecnología promete: transformar radicalmente nuestra manera de interactuar con la información.
  • 30. Ecosistemas digitales • En el mundo de Internet, el rápido crecimiento y el uso exponencial de los medios digitales ha dado lugar a la aparición de entornos virtuales denominados ecosistemas digitales. • Están integrados por varias entidades independientes, como: individuos, organizaciones, servicios, software y aplicaciones para compartir una o varias misiones y centrarse sobre las interacciones e interrelaciones entre ellos. • Permiten la auto-organización de los ambientes, gracias a la recombinación y la evolución de sus "componentes digitales", en los que los recursos proporcionados por cada entidad están bien conservadas y son factibles de gestionar y utilizar en conjunto. • Debido a la naturaleza multidisciplinar de los ecosistemas digitales y sus características, son muy complejos para el estudio y diseño. http://130.102.71.54/medes
  • 31. ¿Qué son los Ecosistemas digitales? En el mundo del Internet, constantemente Ambiente virtuales hay un crecimiento rápido y exponencial usando los medios digitales Ecosistemas digitales Formados por entidades múltiples e independientes: • individuos • organizaciones • servicios Interacciones e interelaciones entre • software equipos • aplicaciones para compartir
  • 32. Ecosistemas digitales Exhiben ambientes virtuales, gracias a la re-combinación y evolución de sus ―componentes virtuales‖ Comprenden: •manejo de datos •servicios innovadores •inteligencia computacional •plataformas de auto-organización
  • 33. La aplicación de las Tecnologías de la información pueden ser mejoradas a través de técnicas novedosas, modelos y metodologías para cada archivo como: • la gestión de datos • tecnologías Web • redes Soporta la estabilidad de los • seguridad ecosistemas digitales y el • interacciones computadora-humano manejo de sus recursos • inteligencia artificial • e-servicios • sistemas de auto-organización
  • 34. La conferencia internacional del Manejo de EcoSistemas Digitales Emergentes (MEDES) Su objetivo es desarrollar y reunir a diversas comunidades de la academia, laboratorios de investigación e interesados en la industria en exploración de múltiples desafios y temas relacionados para el manejo de recursos de EcoSistemas Digitales y cómo son los enfoques actuales y cómo las tecnologias pueden evolucionar y adaptarse hasta el final.
  • 35. Cómputo en grid • No hay otro gran avance tecnológico ha demostrado el poder de los individuos de más de grid computing. Al donar su tiempo en la computadora sin usar, puede empezar a cambiar el mundo para mejor. Empezar es fácil! Simplemente haga clic aquí para unirse a la World Community Griden la actualidad.
  • 36. World Community Grid • Computación Grid: Los Fundamentos • La computación grid se une a muchos equipos individuales, creando un gran sistemacon el poder computacional masivo que supera con creces el poder de un puñado desuperordenadores. Debido a que el trabajo se divide en trozos pequeños que se pueden procesar simultáneamente, se reduce el tiempo de investigación de años a meses. La tecnología también es más rentable, lo que permite un mejor uso de losfondos de crítica. • Cambiando nuestro mundo ahora. La computación grid no es una tecnología futurista. • World Community Grid está trabajando en este momento la aplicación de esta tecnología a los proyectos de investigación que puede beneficiar a todos nosotros. • Nuestro primer proyecto, Pliegue del Proteoma Humano, es la identificación de las proteínas producidas por los genes humanos. Con esta información, los científicos pueden entender cómo los defectos en las proteínas pueden causar enfermedades, por lo que es más fácil para encontrar la cura. • En 2003, con la computación grid, en menos de tres meses los científicos identificaron44 posibles tratamientos para combatir la enfermedad mortal viruela. Sin la red, el trabajo se ha tomado más de un año en completarse.
  • 37. La Web 2.0 (Social) • Se centra en la capacidad de las personas para colaborar y compartir información en línea. • Transición de la Web estática a una dinámica, que es más organizada. • Comunicación abierta con un énfasis en comunidades de usuarios e intercambio de información. • Ya no sólo se trata de ofrecer la posibilidad de encontrar información, sino de lograr objetivos específicos, pues es factible, crear, etiquetar jerarquizar y compartir datos. • Lenguaje HTLM Web 3.0 (Semántica) • Basada en la idea de añadir metadatos semánticos e información (a través de mapas • cognitivos). • Desarrollar nuevos sistemas de interoperabilidad que permitan interpretar • metadatos para adaptarse a las acciones de los usuarios . • Minería de textos y ontologías • Lenguajes: XML (etiquetas) y RDF (metadatos)
  • 38. • La Web semántica (del inglés semantic web) es la "Web de los datos".1 Se basa en la idea de añadir metadatos semánticos y ontológicos a la World Wide Web. Esas informaciones adicionales —que describen el contenido, el significado y la relación de los datos— se deben proporcionar de manera formal, para que así sea posible evaluarlas automáticamente por máquinas de procesamiento. El objetivo es mejorar Internet ampliando la interoperabilidad entre los sistemas informáticos usando "agentes inteligentes". Agentes inteligentes son programas en las computadoras que buscan información sin operadores humanos.
  • 39. Tim Berners-Lee, el creador de la idea, la expresó de la siguiente manera: "Mi sueño es una Web en la que las máquinas sean capaces de analizar todos los datos –contenido, enlaces y transacciones entre la gente y los ordenadores–. La 'Web Semántica', que haría esto posible, está todavía por llegar, pero cuando llegue, la rutina de nuestras compras, burocracia y vida diaria será gestionada por máquinas hablando con máquinas. Los 'Agentes Inteligentes' que han sido anunciados durante décadas se harán por fin realidad".
  • 41. Protocolo Web semántica Dietze and Schroeder BMC Bioinformatics 2009 10(Suppl 10):S7 doi:10.1186/1471-2105-10- S10-S7
  • 47. E-ciencia Ciberinfraestructura E-investigación Grids Transformación de la práctica científica – Social – Infraestructura – Fondos – Colaboración – Comunicación
  • 48. e-science/ cyberinfraestructure • cyberinfraestructure (USA) • e-science (europe) • United States National Science • United Kingdom's Office Foundation (NSF) blue-ribbon of Science and committee in 2003 Technology in 1999 • Describes the new research • Will refer to the large environments that support advanced data acquisition, data scale science that will storage, data management, data increasingly be carried integration, data mining, data out through distributed visualization and other global collaborations computing and information enabled by the Internet processing services over the Internet
  • 49. Ciberinfraestructura •Entorno tecnológico-social que permite crear, difundir y preservar los datos, información y conocimientos mediante la adquisición, almacenamiento, gestión, integración, informática, minería, visualización y otros servicios a través de Internet (NSF 2003, 2007). •Incluye un conjunto interoperable de diversos elementos: –1) Infraestructura, los sistemas computacionales (hardware, software y redes), servicios, instrumentos y herramientas. –2) Colecciones de datos. –3) Grupos virtuales de investigación (colaboratorios y observatorios).
  • 50. E-ciencia (e-science) • Resulta del uso y aplicación de la Ciberinfraestructura en la práctica cientifica, • Se caracteriza por la inter y multidisciplinariedad. • Colaboración, la participación de un gran número de investigadores (en algunos casos cientos) localizados en diversas regiones y con diferentes especialidades que se forman grupos trabajo (Hey y Trefethen, 2005; Barbera et al.,2009).
  • 51. E-ciencia Uno de los primeros proyectos de e-ciencia fue el de el genoma humano, se publicó en el 2001 en dos artículos con un día de diferencia en las revistas Nature y Science. Nature:Initial sequencing and analysis of the human genome 79 Autores 48 Instituciones 181 referencias Todos los autores provenientes de departamentos de Ciencias Genómicas (o genética) exceptuando los siguientes: Department of Cellular and Structural Biology Department of Molecular Genetics Department of Molecular Biology Science: The Sequence of the Human Genome 276 Autores 14 Instituciones 452 referencias Todos los autores provenientes de departamentos de Ciencias Genómicas (o genética) exceptuando los siguientes: Department of Biology e Informática Médica
  • 52. Genbank • Es una colección anotada de todas las secuencias de nucleótidos a disposición del público y su traducción de proteínas. • Centro Nacional de Información Biotecnológica (NCBI) • European Molecular Biology Laboratory (EMBL) de datos de Bibliotecas del Instituto Europeo de Bioinformática (EBI) • DNA Data Bank de Japón (DDBJ). • Reciben las secuencias producidas en laboratorios de todo el mundo de más de 100.000 organismos distintos. • Crece a un ritmo exponencial, duplicando cada 10 meses. Suelte 134, producido en febrero de 2003, contenía más de 29300 millones de bases nucleotídicas en más de 23,0 millones de secuencias. • Se construye mediante el envío directo de los distintos laboratorios y de los centros de secuenciación a gran escala.
  • 54. 800.000 Documentos en PubMed (NIH) 700.000 600.000 500.000 400.000 300.000 200.000 100.000 0 1870 1885 1900 1915 1930 1945 1960 1975 1985 1990 2000 2005 1865 1875 1880 1890 1895 1905 1910 1920 1925 1935 1940 1950 1955 1965 1970 1980 1995 Cerca de 20 millones octubre, 2010)
  • 55. Nature. 2001 Feb 15;409(6822):860-921. Initial sequencing and analysis of the human genome. Lander ES, Linton LM, Birren B, Nusbaum C, Zody MC, Baldwin J, Devon K, Dewar K, Doyle M, FitzHugh W, Funke R, Gage D, Harris K, Heaford A, Howland J, Kann L, Lehoczky J, LeVine R, McEwan P, McKernan K, Meldrim J, Mesirov JP, Miranda C, Morris W, Naylor J, Raymond C, Rosetti M, Santos R, Sheridan A, Sougnez C, Stange-Thomann N,Stojanovic N, Subramanian A, Wyman D, Rogers J, Sulston J, Ainscough R, Beck S, Bentley D, Burton J, Clee C, Carter N, Coulson A, Deadman R, Deloukas P, Dunham A,Dunham I, Durbin R, French L, Grafham D, Gregory S, Hubbard T, Humphray S, Hunt A, Jones M, Lloyd C, McMurray A, Matthews L, Mercer S, Milne S, Mullikin JC, Mungall A,Plumb R, Ross M, Shownkeen R, Sims S, Waterston RH, Wilson RK, Hillier LW, McPherson JD, Marra MA, Mardis ER, Fulton LA, Chinwalla AT, Pepin KH, Gish WR, Chissoe SL, Wendl MC, Delehaunty KD, Miner TL, Delehaunty A, Kramer JB, Cook LL, Fulton RS, Johnson DL, Minx PJ, Clifton SW, Hawkins T, Branscomb E, Predki P, Richardson P,Wenning S, Slezak T, Doggett N, Cheng JF, Olsen A, Lucas S, Elkin C, Uberbacher E, Frazier M, Gibbs RA, Muzny DM, Scherer SE, Bouck JB, Sodergren EJ, Worley KC, Rives CM, Gorrell JH, Metzker ML, Naylor SL, Kucherlapati RS, Nelson DL, Weinstock GM, Sakaki Y, Fujiyama A, Hattori M, Yada T, Toyoda A, Itoh T, Kawagoe C, Watanabe H, Totoki Y,Taylor T, Weissenbach J, Heilig R, Saurin W, Artiguenave F, Brottier P, Bruls T, Pelletier E, Robert C, Wincker P, Smith DR, Doucette-Stamm L, Rubenfield M, Weinstock K, Lee HM, Dubois J, Rosenthal A, Platzer M, Nyakatura G, Taudien S, Rump A, Yang H, Yu J, Wang J, Huang G, Gu J, Hood L, Rowen L, Madan A, Qin S, Davis RW, Federspiel NA,Abola AP, Proctor MJ, Myers RM, Schmutz J, Dickson M, Grimwood J, Cox DR, Olson MV, Kaul R, Raymond C, Shimizu N, Kawasaki K, Minoshima S, Evans GA, Athanasiou M,Schultz R, Roe BA, Chen F, Pan H, Ramser J, Lehrach H, Reinhardt R, McCombie WR, de la Bastide M, Dedhia N, Blöcker H, Hornischer K, Nordsiek G, Agarwala R, Aravind L,Bailey JA, Bateman A, Batzoglou S, Birney E, Bork P, Brown DG, Burge CB, Cerutti L, Chen HC, Church D, Clamp M, Copley RR, Doerks T, Eddy SR, Eichler EE, Furey TS,Galagan J, Gilbert JG, Harmon C, Hayashizaki Y, Haussler D, Hermjakob H, Hokamp K, Jang W, Johnson LS, Jones TA, Kasif S, Kaspryzk A, Kennedy S, Kent WJ, Kitts P,Koonin EV, Korf I, Kulp D, Lancet D, Lowe TM, McLysaght A, Mikkelsen T, Moran JV, Mulder N, Pollara VJ, Ponting CP, Schuler G, Schultz J, Slater G, Smit AF, Stupka E,Szustakowski J, Thierry-Mieg D, Thierry-Mieg J, Wagner L, Wallis J, Wheeler R, Williams A, Wolf YI, Wolfe KH, Yang SP, Yeh RF, Collins F, Guyer MS, Peterson J, Felsenfeld A,Wetterstrand KA, Patrinos A, Morgan MJ, de Jong P, Catanese JJ, Osoegawa K, Shizuya H, Choi S, Chen YJ; International Human Genome Sequencing Consortium.
  • 56. • The human genome holds an extraordinary trove of information about human development, physiology, medicine and evolution. Here we report the results of an international collaboration to produce and make freely available a draft sequence of the human genome. We also present an initial analysis of the data, describing some of the insights that can be gleaned from the sequence. • Here we report the results of a collaboration involving 20 groups from the United States, the United Kingdom, Japan, France, Germany and China to produce a draft sequence of the human genome. • Of course, navigating information spanning nearly ten orders of magnitude requires computational tools to extract the full value.
  • 57. FIGURA 1. Línea de tiempo de los análisis genómicos a gran escala. Nature 409, 860-921(15 February 2001)doi:10.1038/35057062 http://www.nature.com/nature/journal/v409/n6822/fig_tab/409860a0_F1.html
  • 58. FIGURE 3. The automated production line for sample preparation at the Whitehead Institute, Center for Genome Research. Nature 409, 860-921(15 February 2001)doi:10.1038/35057062 http://www.nature.com/nature/journal/v409/n6822/images/409860ac.2.jpg
  • 59. Science 16 February 2001: Vol. 291. no. 5507, pp. 1304 - 1351 DOI: 10.1126/science.1058040 • REVIEW • The Sequence of the Human Genome • J. Craig Venter,1* Mark D. Adams,1 Eugene W. Myers,1 Peter W. Li,1 Richard J. Mural,1 Granger G. Sutton,1 Hamilton O. Smith,1 Mark Yandell,1 Cheryl A. Evans,1Robert A. Holt,1 Jeannine D. Gocayne,1 Peter Amanatides,1 Richard M. Ballew,1 Daniel H. Huson,1 Jennifer Russo Wortman,1 Qing Zhang,1Chinnappa D. Kodira,1 Xiangqun H. Zheng,1 Lin Chen,1 Marian Skupski,1 Gangadharan Subramanian,1 Paul D. Thomas,1 Jinghui Zhang,1George L. Gabor Miklos,2 Catherine Nelson,3 Samuel Broder,1 Andrew G. Clark,4 Joe Nadeau,5 Victor A. McKusick,6 Norton Zinder,7 Arnold J. Levine,7Richard J. Roberts,8 Mel Simon,9 Carolyn Slayman,10 Michael Hunkapiller,11 Randall Bolanos,1 Arthur Delcher,1 Ian Dew,1 Daniel Fasulo,1 Michael Flanigan,1Liliana Florea,1 Aaron Halpern,1 Sridhar Hannenhalli,1 Saul Kravitz,1 Samuel Levy,1 Clark Mobarry,1 Knut Reinert,1 Karin Remington,1 Jane Abu-Threideh,1Ellen Beasley,1 Kendra Biddick,1 Vivien Bonazzi,1 Rhonda Brandon,1 Michele Cargill,1 Ishwar Chandramouliswaran,1 Rosane Charlab,1 Kabir Chaturvedi,1Zuoming Deng,1 Valentina Di Francesco,1 Patrick Dunn,1 Karen Eilbeck,1 Carlos Evangelista,1 Andrei E. Gabrielian,1 Weiniu Gan,1 Wangmao Ge,1Fangcheng Gong,1 Zhiping Gu,1 Ping Guan,1 Thomas J. Heiman,1 Maureen E. Higgins,1 Rui-Ru Ji,1 Zhaoxi Ke,1 Karen A. Ketchum,1 Zhongwu Lai,1 Yiding Lei,1Zhenya Li,1 Jiayin Li,1 Yong Liang,1 Xiaoying Lin,1 Fu Lu,1 Gennady V. Merkulov,1 Natalia Milshina,1 Helen M. Moore,1 Ashwinikumar K Naik,1Vaibhav A. Narayan,1 Beena Neelam,1 Deborah Nusskern,1 Douglas B. Rusch,1 Steven Salzberg,12 Wei Shao,1 Bixiong Shue,1 Jingtao Sun,1 Zhen Yuan Wang,1Aihui Wang,1 Xin Wang,1 Jian Wang,1 Ming-Hui Wei,1 Ron Wides,13 Chunlin Xiao,1 Chunhua Yan,1 Alison Yao,1 Jane Ye,1 Ming Zhan,1 Weiqing Zhang,1Hongyu Zhang,1 Qi Zhao,1 Liansheng Zheng,1 Fei Zhong,1 Wenyan Zhong,1 Shiaoping C. Zhu,1 Shaying Zhao,12 Dennis Gilbert,1 Suzanna Baumhueter,1Gene Spier,1 Christine Carter,1 Anibal Cravchik,1 Trevor Woodage,1 Feroze Ali,1 Huijin An,1 Aderonke Awe,1 Danita Baldwin,1 Holly Baden,1 Mary Barnstead,1Ian Barrow,1 Karen Beeson,1 Dana Busam,1 Amy Carver,1 Angela Center,1 Ming Lai Cheng,1 Liz Curry,1 Steve Danaher,1 Lionel Davenport,1 Raymond Desilets,1Susanne Dietz,1 Kristina Dodson,1 Lisa Doup,1 Steven Ferriera,1 Neha Garg,1 Andres Gluecksmann,1 Brit Hart,1 Jason Haynes,1 Charles Haynes,1 Cheryl Heiner,1Suzanne Hladun,1 Damon Hostin,1 Jarrett Houck,1 Timothy Howland,1 Chinyere Ibegwam,1 Jeffery Johnson,1 Francis Kalush,1 Lesley Kline,1 Shashi Koduru,1Amy Love,1 Felecia Mann,1 David May,1 Steven McCawley,1 Tina McIntosh,1 Ivy McMullen,1 Mee Moy,1 Linda Moy,1 Brian Murphy,1 Keith Nelson,1Cynthia Pfannkoch,1 Eric Pratts,1 Vinita Puri,1 Hina Qureshi,1 Matthew Reardon,1 Robert Rodriguez,1 Yu-Hui Rogers,1 Deanna Romblad,1 Bob Ruhfel,1Richard Scott,1 Cynthia Sitter,1 Michelle Smallwood,1 Erin Stewart,1 Renee Strong,1 Ellen Suh,1 Reginald Thomas,1 Ni Ni Tint,1 Sukyee Tse,1 Claire Vech,1Gary Wang,1 Jeremy Wetter,1 Sherita Williams,1 Monica Williams,1 Sandra Windsor,1 Emily Winn-Deen,1 Keriellen Wolfe,1 Jayshree Zaveri,1 Karena Zaveri,1Josep F. Abril,14 Roderic Guigó,14 Michael J. Campbell,1 Kimmen V. Sjolander,1 Brian Karlak,1 Anish Kejariwal,1 Huaiyu Mi,1 Betty Lazareva,1 Thomas Hatton,1Apurva Narechania,1 Karen Diemer,1 Anushya Muruganujan,1 Nan Guo,1 Shinji Sato,1 Vineet Bafna,1 Sorin Istrail,1 Ross Lippert,1 Russell Schwartz,1Brian Walenz,1 Shibu Yooseph,1 David Allen,1 Anand Basu,1 James Baxendale,1 Louis Blick,1 Marcelo Caminha,1 John Carnes-Stine,1 Parris Caulk,1Yen-Hui Chiang,1 My Coyne,1 Carl Dahlke,1 Anne Deslattes Mays,1 Maria Dombroski,1 Michael Donnelly,1 Dale Ely,1 Shiva Esparham,1 Carl Fosler,1 Harold Gire,1Stephen Glanowski,1 Kenneth Glasser,1 Anna Glodek,1 Mark Gorokhov,1 Ken Graham,1 Barry Gropman,1 Michael Harris,1 Jeremy Heil,1 Scott Henderson,1Jeffrey Hoover,1 Donald Jennings,1 Catherine Jordan,1 James Jordan,1 John Kasha,1 Leonid Kagan,1 Cheryl Kraft,1 Alexander Levitsky,1 Mark Lewis,1Xiangjun Liu,1 John Lopez,1 Daniel Ma,1 William Majoros,1 Joe McDaniel,1 Sean Murphy,1 Matthew Newman,1 Trung Nguyen,1 Ngoc Nguyen,1 Marc Nodell,1Sue Pan,1 Jim Peck,1 Marshall Peterson,1 William Rowe,1 Robert Sanders,1 John Scott,1 Michael Simpson,1 Thomas Smith,1 Arlan Sprague,1Timothy Stockwell,1 Russell Turner,1 Eli Venter,1 Mei Wang,1 Meiyuan Wen,1 David Wu,1 Mitchell Wu,1 Ashley Xia,1 Ali Zandieh,1 Xiaohong Zhu1
  • 60. A 2.91-billion base pair (bp) consensus sequence of the euchromatic portion of the human genome was generated by the whole-genome shotgun sequencing method. The 14.8-billion bp DNA sequence was generated over 9 months from 27,271,853 high-quality sequence reads (5.11-fold coverage of the genome) from both ends of plasmid clones made from the DNA of five individuals. Two assembly strategies--a whole-genome assembly and a regional chromosome assembly--were used, each combining sequence data from Celera and the publicly funded genome effort. The public data were shredded into 550-bp segments to create a 2.9-fold coverage of those genome regions that had been sequenced, without including biases inherent in the cloning and assembly procedure used by the publicly funded group. This brought the effective coverage in the assemblies toeightfold, reducing the number and size of gaps in the final assembly over what would be obtained with 5.11-fold coverage. The two assembly strategies yielded very similar results that largely agree with independent mapping data. The assemblies effectively cover the euchromatic regions of the human chromosomes. More than 90% of the genome is in scaffold assemblies of 100,000 bp or more, and 25% of the genome is in scaffolds of 10 million bp or larger. Analysis of the genome sequence revealed 26,588 protein-encoding transcripts for which there was strong corroborating evidence and an additional ~12,000 computationally derived genes with mouse matches or other weak supporting evidence. Although gene-dense clusters are obvious, almost half the genes are dispersed in low G+C sequence separated by large tracts of apparently noncoding sequence. Only 1.1% of the genome is spanned by exons, whereas 24% is in introns, with 75% of the genome being intergenic DNA. Duplications of segmental blocks, ranging in size up to chromosomal lengths, are abundant throughout the genome and reveal a complex evolutionary history. Comparative genomic analysis indicates vertebrate expansions of genes associated with neuronal function, with tissue-specific developmental regulation, and with the hemostasis and immune systems. DNA sequence comparisons between the consensus sequence and publicly funded genome data provided locations of 2.1 million single-nucleotide polymorphisms (SNPs). A random pair of human haploid genomes differed at a rate of 1 bp per 1250 on average, but there was marked heterogeneity in the level of polymorphism across the genome. Less than 1% of all SNPs resulted in variation in proteins, but the task of determining which SNPs have functional consequences remains an open challenge.
  • 61. Fig. 2. Flow diagram for sequencing pipeline. Samples are received, selected, and processed in compliance with standard operating procedures, with a focus on quality within and across departments. Each process has defined inputs and outputs with the capability to exchange samples and data with both internal and external entities according to defined quality guidelines. Manufacturing pipeline processes, products, quality control measures, and responsible parties are indicated and are described further in the text. J. C. Venter et al., Science 291, 1304 -1351 (2001)
  • 66. Definiciones • Describes the new research environments that support advanced data acquisition, data storage, data management, data integration, data mining, data visualization and other computing and information processing services over the Internet (NSF, 2003). • The comprehensive infrastructure needed to capitalize on dramatic advances in information Technology. Integrates hardware for computing, data and networks, digitally-enabled sensors, observatories and experimental facilities, and an interoperable suite of software and middle-ware services and tools. Investments in interdiscip-linary teams and cyberinfrastructure professionals with expertise in algorithm development, system operations, and applications development are also essential to exploit the full power of cyberinfrastructure to create, disseminate, and preserve scientific data, information and knowledge (NSF 2007). • Technological solution to the problem of efficiently connecting data, computers, and people with the goal of enabling derivation of novel scientific theories and knowledge (Wikipedia 2009).
  • 67. Cyberinfrastructure • Describes the new research environments that support advanced data acquisition, data storage, data management, data integration, data mining, data visualization and other computing and information processing services over the Internet (NSF, 2003). • The comprehensive infrastructure needed to capitalize on dramatic advances in information Technology. Integrates hardware for computing, data and networks, digitally-enabled sensors, observatories and experimental facilities, and an interoperable suite of software and middle-ware services and tools. Investments in interdiscip-linary teams and cyberinfrastructure professionals with expertise in algorithm development, system operations, and applications development are also essential to exploit the full power of cyberinfrastructure to create, disseminate, and preserve scientific data, information and knowledge (NSF 2007). • Technological solution to the problem of efficiently connecting data, computers, and people with the goal of enabling derivation of novel scientific theories and knowledge (Wikipedia 2009).
  • 68. Ciberinfraestructura • Infraestructura electrónica – Sistemas computacionales – Sensores digitales, instrumentos , – Redes • Software – Aplicaciones – Utilidades – Herramientas – Servicios • Colecciones de datos y datos,
  • 69. e-Science • Originally referred to experiments that connected together a few powerful computers located at different sites and, later, a very large number of modest PCs across the world in order to undertake enormous calculations or process huge amounts of data. The coordination of geographically dispersed computing and data resources has become known as the Grid. This is shorthand for the emerging standards and technology – hardware and software – being developed to enable and simplify the sharing of resources. The analogy is an electric power grid, which comprises numerous varied resources connected together to contribute power into a shared pool that users can easily access when they need it. • What is exciting about the Grid is that the combination of extensive connectivity, massive computer power and vast quantities of digitized data – all three of which are still rapidly expanding – making possible new applications that are orders of magnitude more potent than even a few years ago. • The term 'e-research' is sometimes used instead of 'e-science', with the advantage that gives more emphasis to the end result of better, richer, faster or new research results, rather than the technologies used to get them. National Centre for e-Social Science. 2008. Frequently Asked Questions. Diponible en: http://www.ncess.ac.uk/about_eSS/faq/?q=General_1#General_1
  • 70. e-research • resources • retrival • tools • managment • services • analysis • customize • control • automatic
  • 71. • Colaboratorio: fusión de "colaboración" y "laboratorio" ha sido acuñada para definir la combinación. • Repositorio: colección de e-prints
  • 75. Revistas electrónicas de vanguardia • Formato electrónico – Datos complementarios – Barato – Múltiples formatos – Identificadores digitales – Interactividad – Sin límites de extensión • Eficiencia e inmediatez • Acceso abierto • Uso libre • Evaluación por pares identificados (no anónimos) • Indización y archivo en bases de datos • Indicadores bibliométricos – Las medidas de impacto – Información sobre la Cita – artículos relacionados • Web 2.0 social – Marcadores sociales – Comentarios y notas – Blog de ​cobertura • Código de ética de publicación científica explícito • Políticas explícitas de Autoarchivo
  • 76. Artículos de vanguardia Comentar Calificar c Ranking Buscar c Marcar Compartir
  • 77. Revistas de resultados negativos JOURNAL OF NEGATIVE RESULTS - ECOLOGY & EVOLUTIONARY BIOLOGY -
  • 78. Retractación • Para la National Library of Medicine un artículo después de su publicación puede ser objeto de las siguientes modificaciones: errata, retractación -total o parcial-, corrección y re publicación, plagio -publicación duplicada-, comentarios -incluye réplicas del autor-, versiones actualizadas y re publicaciones - reimpresos-. De todas ellas, la retractación y el plagio tiene un mayor peso tanto científico como social http://www.nlm.nih.gov/pubs/factsheets/errata.html • De acuerdo con la Real Academia de la Lengua Española, la retractación consiste en la acción de revocar expresamente lo que se ha dicho. http://buscon.rae.es/draeI/SrvltConsulta?TIPO_BUS=3& LEMA=retractarse
  • 79. • La retractación y fraude han ido construyendo un camino conjunto. • Las autoridades académicas y gubernamentales han tenido que tomar decisiones para evitar las malas prácticas científicas. • Se ha establecido la retractación como una práctica científica más. • La retractación puede clasificarse en tres categorías: – 1) errores voluntarios, dentro de la que están la falsificación, la fabricación o el plagio; – 2) errores invonluntarios que incluyen errores en el muestreo, de procedimientos, o en el análisis de datos, fallas en la reproducción de los resultados, omisión accidental de información acerca de los métodos o el análisis de datos, por mencionar los más comunes y – 3) aquellas que no caen en alguna de las anteriores
  • 80. • Fenómeno social – Reconocimiento – Remuneración – Presiones sociales
  • 82. Implicaciones Para la National Library of Medicine, un artículo después de su publicación puede ser modificado como: - Erratas. - Retractación (total o parcial). - Corrección y Republicacón. - Plagio (Publicación dulicada). - Comentarios (Con réplicas del autor). - Versiones actualizadas (republicaciones). La retractación y el plagio tienen un mayor peso científico y social.
  • 83. Clasificación Autoridades de tipo académico y gubernamental han tomado decisiones para evitar las malas prácticas científicas, aunque también se ha establecido la "retractación" como una práctica científica. La retractación se clasifica en: 1. Errores voluntarios (falsificación, la fabricación o el plagio). 2. Errores invonluntarios (errores en el muestreo, de procedimientos, o en el análisis de datos, fallas en la reproducción de los resultados, omisión accidental de información acerca de los métodos o el análisis de datos). 3. Otro tipo.
  • 84. Ejemplo (Error voluntario). El caso del doctor Hwang Woo Suk (investigador surcoreano), propició fuertes críticas sobre el proceso de revisión por pares. La comisión de investigación de la Universidad de Seúl, confirmó en 2006 que el investigador falsificó sus resultados. El motivo por el cuál, la revisión por pares de Science no detectó mala conducta científica fué porque no hubo criterios en las 9 áreas principales de revisión que se refieran a la falsificación de datos.
  • 89. Acceso abierto • Costo de la literatura científica. • La ciencia se subvenciona con fondos gubernamental (públicos). • Mandatos – Welcome trust – NIH
  • 90. Gratuito: se refiere a que la consulta del documento completo en línea es sin costo Repositori Acceso o abierto Libre: ofrece algunos derechos de uso adicionales como el de modificar y distribuir la obra siempre y cuando se cite a el o los autores Acceso abierto via oro (Gold Route) Licencia que especifica los derechos de uso: Acceso abierto vía Creative Commons verde (Green (http://creativecommons.org.mx/ ) Route)
  • 91. e-print (e-impreso) Es la versión digital de un documento de investigación (generalmente un artículo de revista, pero también podría ser una tesis, ponencias, capítulos de libros, o un libro) que está accesible en línea porque ha sido depositado en un repositorio digital Interactividad Diseño e-print Integración Agregación Movilidad Pre-prints (artículos Post-prints (la versión antes de que sean resultado de la revisión por evaluados por pares) pares)
  • 92. Herramientas dinámicas, constituidas por la infraestructura, los programas, la información y el personal que lo mantiene Investigadores y consulta registran y depositan su producción científica Repositorio Objetivos principales : Garantizar la identificación de los autores Facilitar el contacto entre ellos Beneficios y ventajas a la Favorecer la discusión de los trabajos práctica científica depositados.  Contribuir al aumento de las citaciones (impacto internacional)
  • 93. Libros y revistas como uno El entorno digital ha revolucionado la forma en que el contenido es accesible y utilizado. Los usuarios quieren información, y rápido - por lo general no se preocupan por el contenedor que entra en juego ya no es necesario mantener "libro" o "diario" de contenido independiente - "los dos nunca se cumplen" simplemente no es el caso. Los libros pueden ser vendidos en suscripción, números de la revista se pueden vender como productos independientes. Los libros pueden ser comercializados a los suscriptores de revistas y libros que sus clientes pueden aprender acerca de susrevistas ... son con frecuencia, o debería ser, el mismo cliente. Pero, ¿qué quieres que tus usuarios? ¿Qué contenido integrado significa para la editorial? ¿Cómo se puede crear y hospedar contenido multi-propósito, y cómo se puede comercializar y vender es así? ¿Qué modelos de negocio y de fijación de precios debe tener en cuenta? ¿Cuáles son los beneficios para los usuarios y los editores? ¿Hay algún inconveniente? En este seminario se oye de los bibliotecarios acerca de los problemas para los usuarios y de los editores acerca de los desafíos y las oportunidades de creación de libros y revistas como uno solo. http://www.alpsp.org/ngen_public/article.asp?aid=347653
  • 98. Chilibot Relaciones entre un subconjunto de genes afectados por el tratamiento con cocaína.
  • 107. Artículos de vanguardia Comentar Calificar c Ranking Buscar c Marcar Compartir
  • 108. XML XML, siglas en inglés de eXtensible Markup Language ('lenguaje de marcas extensible'), es un metalenguaje extensible de etiquetas desarrollado por el World Wide Web Consortium (W3C).
  • 114. CITAS • Una cita es una forma de referencia breve colocada entre paréntesis dentro de un texto o añadida a un texto como nota a pie de página, al final de un capítulo, o al final de la obra completa. • La citación permite identificar la publicación de la que se extrae la idea parafraseada. • Ejemplo: (Umberto Eco, 1993, p.240-245) • La norma ISO-690 define en su capítulo 9 las relaciones entre las referencias y las citaciones bibliográficas, y los diferentes métodos de citas. • Cuando uno cita un documento o elige hacerlo es porque considera la información relevante, de entre muchas otras.
  • 115. Citas industria críticas y sugerencias leídos y certificados (1) administración de los colegas disciplinas afines leídos y aceptados (9) Ignorados (90) temas de trabajo artículos publicados (100) proyectos producción de argumentaciones conocimientos interpretaciones solicitudes de subvención científicos Lectura financiera de los artículos escritos por notas de contratación los colegas labora torio de personal investigadores equipos compras Coloquios, seminarios grupos de trabajo Herve, P., Jean-Pierre, C., & Michel, C. (1995). Cienciometría: el estudio cuantitativo de la actividad científica. de la bibliometría a la vigilancia tecnológica. (p. 110).
  • 117. Bibliometría para palabras Fig. 2. Co-word space of the top 50 highly frequent and bursty words used in the top 10% most highly cited PNAS publications in 1982-2001.
  • 118. Bibliometría para obtención de nuevo conocimiento
  • 119. Bibliometría para artículos
  • 120. Búsqueda Bibliometría para consultas Tendencias
  • 122. 2002 1996 1990 1984 1978 Taxonomía AL 1972 1966 1960 Bibliometría para colecciones 1954 1948 1942 1936 1930 1924 Periodica 1918 Scopus Biosis 1912 1906 1900 1894 1888 CAB 1882 SCI SCI ZR 1876 1870 1864 10 1 1000 100 100000 10000 log Documentos
  • 123. Boquím y biol mol Periódica Agricultura Biosis CAB SCI ZR Forestal Enfer infecc Bibliometría para colecciones Fisiología Taxonomía América Latina Biol reprod Parasitología Taxonomía AL Genética y herencia Biodiv y conserv Biol mar y acuát Paleontología Botànica Anat y morf Cienc biolog Ecol y cienc amb Zooloogía Biol Evolut 0 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 %
  • 125. Bibliometría para el conocimiento
  • 126. Bibliometría para el conocimiento
  • 127. Modelos en Biomedicina SCI 3000 400 Neurospora (6640) Dictyostelium (6191) Chlamydomonas (5646) Caenorhabditis (5353) 300 Schizosaccharomyces (3183) Danio (973) 2500 Documentos 200 100 2000 0 1940 1945 1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 Año Documentos 1500 Escherichia (94873) Drosophila (48989) Saccharomyces (27549) Arabidopsis (18094) 1000 Zea (7636) Neurospora (6640) Dictyostelium (6191) Chlamydomonas (5646) 500 Caenorhabditis (5353) Schizosaccharomyces (3183) Danio (973) 0 1900 1905 1910 1915 1920 1925 1930 1935 1940 1945 1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 Año
  • 128. Bibliometría y web semántica
  • 130. Licencia Creative Commons Forma de citar este trabajo Michán, L. 2011. Presentación http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/deed.es_GT