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Internet y Ciencia•   Berners-Lee trabajó en el CERN desde junio hasta diciembre de 1980.    Durante ese tiempo, propuso u...
La Web• El primer servidor Web se encontraba en el CERN y fue puesto en  línea el 6 de agosto de 1991.• Esto proporcionó u...
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http://www.dreig.eu/caparazon/2008/09/20/breve-video-entender-el-concepto-de-la-web-semantica/
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http://www.google.com.mx/imgres?imgurl=http://www.w3.org/DesignIssues/diagrams/biopax/ontologies.png&imgrefurl=http://www....
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FIGURA 1. Línea de tiempo de los análisis genómicos a gran escala.        Nature 409, 860-921(15 February 2001)doi:10.1038...
FIGURE 3. The automated production line for sample preparation at the WhiteheadInstitute, Center for Genome Research.Natur...
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•   A 2.91-billion base pair (bp) consensus sequence of the euchromatic portion of the human genome was    generated by th...
Fig. 2. Flow diagram                                                      for sequencing                                  ...
http://genome.ucsc.edu/cgi-bin/hgTracks?org=human
Registro de PubMedhttp://www.ncbi.nlm.nih.gov/Sitemap/samplerecord.html
Definiciones•   Describes the new research environments that support advanced data    acquisition, data storage, data mana...
Cyberinfrastructure• Describes the new research environments that support advanced  data acquisition, data storage, data m...
Ciberinfraestructura• Infraestructura electrónica  – Sistemas computacionales  – Sensores digitales, instrumentos ,  – Red...
e-Science•   Originally referred to experiments that connected together a few powerful    computers located at different s...
e-research• resources                  • retrival• tools                      • managment• services                   • an...
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A partir de 1950 las tecnologías de la información y la comunicación (TICs) iniciaron un desarrollo notable, esto ha repercutido en la transformación de la comunicación y en las relaciones sociales, económicas, políticas y culturales del mundo., como consecuencia del incremento en las capacidades para generar, sistematizar, compartir, transmitir, analizar y difundir la información.

Esta (r)evolución informática está caracterizada por el uso del formato digital, la masificación, democratización, personalización, automatización, actualización e inmediatez, influye y es influida por el progreso científico y tecnológico del siglo XX. Referirse a información en pleno siglo XXI implica la mención de términos, métodos, teorías novedosas e innovadoras como: sociedad del conocimiento, sociedad de la información, globalización, infodiversidad, acceso a la información, e-ciencia, e-investigación, grids, colaboratorios, conocimiento basado en la literatura, minería de textos (text mining), web semántica, índice de impacto, cocitación, web 2.0 y 3.0 redes sociales, plagio, acceso libre, derecho al olvido, computación en nube (cloud computer) u ontologías, por mencionar las más frecuentes.

¿Como ha transformado todo este fenómeno 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.

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  • Gracias Doctora Layla Michan, aprecio enormemente su aportación, para que se abra la mente de muchos y la luz del conocimiento se siga expandiendo. Un Abrazo.
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  1. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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 Socialesinformática •e-ciencia •PlagioEvolución •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
  9. 9. La Web• La Web ahora• E-ciencia
  10. 10. Web y CienciaLA WEB AHORA
  11. 11. 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
  12. 12. Etiquetar CompartirPublicar Clasificar
  13. 13. Navegadores COLECCIONES DEGoogle, 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*
  14. 14. Herramientas electrónicas•Programas•Aplicaciones•Recursos•Utilidades•Herramientas http://www.victorinox.ch/•Servicios•Complementos (gadgets y plugins)
  15. 15. Browse I Web Apps II Bibliographic data Web Metabrowser web browsers Collections Librarie Browsers s specialized Editors s Suppliers Search Information systemsBookmark Indexes and catalogsManage ShareIII Meta-analysis• Scientometrics• Network Analysis• Text mining Repositories• Semantics
  16. 16. Delicious VisualizeusMendeley CiteUlikeBarra de herramientas de Google Vista Previa Interclue Zotero Interclue Xmarks Delicious
  17. 17. Publish or perish
  18. 18. Entrez
  19. 19. Manejador de bibliografía
  20. 20. 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
  21. 21. Torres-Salinas, D. and E. Delgado-López-Cózar (2009, September). Estrategia para mejorar la difusión de los resultados deinvestigación con la web 2.0. El Profesional de la Informacion 18 (5), 534-539.
  22. 22. (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
  23. 23. Recursos Web 2.0
  24. 24. 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.
  25. 25. 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
  26. 26. ¿Qué son los Ecosistemas digitales?En el mundo del Internet, constantemente Ambiente virtualeshay un crecimiento rápido y exponencialusando los medios digitales Ecosistemas digitales Formados por entidades múltiples e independientes: • individuos • organizaciones • servicios Interacciones e interelaciones entre • software equipos • aplicaciones para compartir
  27. 27. Ecosistemas digitalesExhiben ambientes virtuales, gracias a la re-combinacióny evolución de sus ―componentes virtuales‖Comprenden:•manejo de datos•servicios innovadores•inteligencia computacional•plataformas de auto-organización
  28. 28. La aplicación de las Tecnologías de la información puedenser mejoradas a través de técnicas novedosas, modelos ymetodologías 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
  29. 29. La conferencia internacional del Manejo deEcoSistemas Digitales Emergentes (MEDES)Su objetivo es desarrollar y reunir a diversas comunidadesde la academia, laboratorios de investigación e interesadosen la industria en exploración de múltiples desafios y temasrelacionados para el manejo de recursos de EcoSistemasDigitales y cómo son los enfoques actuales y cómo lastecnologias pueden evolucionar y adaptarse hasta el final.
  30. 30. 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.
  31. 31. 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.
  32. 32. 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)
  33. 33. • 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.
  34. 34. Tim Berners-Lee, el creador de laidea, la expresó de la siguientemanera:"Mi sueño es una Web en la que lasmáquinas sean capaces de analizartodos los datos –contenido, enlacesy transacciones entre la gente y losordenadores–. La Web Semántica,que haría esto posible, está todavíapor llegar, pero cuando llegue, larutina de nuestras compras,burocracia y vida diaria serágestionada por máquinas hablandocon máquinas. Los AgentesInteligentes que han sidoanunciados durante décadas seharán por fin realidad".
  35. 35. http://www.dreig.eu/caparazon/2008/09/20/breve-video-entender-el-concepto-de-la-web-semantica/
  36. 36. Protocolo Web semánticaDietze and Schroeder BMCBioinformatics 2009 10(Suppl10):S7 doi:10.1186/1471-2105-10-S10-S7
  37. 37. http://keet.wordpress.com/2009/11/20/72010-semwebtech-lectures-34-ontology-engineering-top-down-and-bottom-up/
  38. 38. http://www.google.com.mx/imgres?imgurl=http://www.w3.org/DesignIssues/diagrams/biopax/ontologies.png&imgrefurl=http://www.w3.org/2005/Talks/1110-iswc-tbl/Overview.html&usg=__DM6V1oenFmhZVTyIhE1wF0id9Rs=&h=603&w=848&sz=58&hl=en&start=176&sig2=nzj3f0SDMfVYHvbPvhY_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
  39. 39. http://arthritis-research.com/content/8/6/R179/figure/F3?highres=y
  40. 40. Buscador Web 3.0 GoWeb
  41. 41. Web y CienciaE-CIENCIA
  42. 42. E-cienciaCiberinfraestructuraE-investigaciónGridsTransformación de la práctica científica – Social – Infraestructura – Fondos – Colaboración – Comunicación
  43. 43. e-science/ cyberinfraestructure• cyberinfraestructure (USA) • e-science (europe)• United States National Science • United Kingdoms 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
  44. 44. Ciberinfraestructura•Entorno tecnológico-social que permite crear, difundiry preservar los datos, información y conocimientosmediante la adquisición, almacenamiento, gestión,integración, informática, minería, visualización y otrosservicios a través de Internet (NSF 2003, 2007).•Incluye un conjunto interoperable de diversoselementos: –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).
  45. 45. 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).
  46. 46. E-cienciaUno 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 Instituciones181 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 BiologyScience: 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
  47. 47. 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.
  48. 48. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/genbank/genbankstats.html
  49. 49. 800.000 Documentos en PubMed (NIH)700.000600.000500.000400.000300.000200.000100.000 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)
  50. 50. 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.
  51. 51. • 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.
  52. 52. FIGURA 1. Línea de tiempo de los análisis genómicos a gran escala. Nature 409, 860-921(15 February 2001)doi:10.1038/35057062http://www.nature.com/nature/journal/v409/n6822/fig_tab/409860a0_F1.html
  53. 53. FIGURE 3. The automated production line for sample preparation at the WhiteheadInstitute, Center for Genome Research.Nature 409, 860-921(15 February 2001)doi:10.1038/35057062http://www.nature.com/nature/journal/v409/n6822/images/409860ac.2.jpg
  54. 54. • 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
  55. 55. • 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.
  56. 56. 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)
  57. 57. http://genome.ucsc.edu/cgi-bin/hgTracks?org=human
  58. 58. Registro de PubMedhttp://www.ncbi.nlm.nih.gov/Sitemap/samplerecord.html
  59. 59. 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).
  60. 60. 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).
  61. 61. Ciberinfraestructura• Infraestructura electrónica – Sistemas computacionales – Sensores digitales, instrumentos , – Redes• Software – Aplicaciones – Utilidades – Herramientas – Servicios• Colecciones de datos y datos,
  62. 62. 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
  63. 63. e-research• resources • retrival• tools • managment• services • analysis • customize • control • automatic
  64. 64. • Colaboratorio: fusión de "colaboración" y "laboratorio" ha sido acuñada para definir la combinación.• Repositorio: colección de e-prints
  65. 65. Proyectos
  66. 66. 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
  67. 67. Artículos de vanguardia Comentar Calificar c Ranking Buscar c Marcar Compartir
  68. 68. Revistas de resultados negativos JOURNAL OF NEGATIVE RESULTS - ECOLOGY & EVOLUTIONARY BIOLOGY -
  69. 69. 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
  70. 70. • 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
  71. 71. • Fenómeno social – Reconocimiento – Remuneración – Presiones sociales
  72. 72. Retractación http://pmretract.heroku.com
  73. 73. ImplicacionesPara la National Library of Medicine, un artículo después de supublicación 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 ysocial.
  74. 74. ClasificaciónAutoridades de tipo académico y gubernamental han tomadodecisiones para evitar las malas prácticas científicas, aunquetambién se ha establecido la "retractación" como una prácticacientífica.La retractación se clasifica en:1. Errores voluntarios (falsificación, la fabricación o el plagio).2. Errores invonluntarios (errores en el muestreo, deprocedimientos, o en el análisis de datos, fallas en lareproducción de los resultados, omisión accidental deinformación acerca de los métodos o el análisis de datos).3. Otro tipo.
  75. 75. Ejemplo (Error voluntario).El caso del doctor Hwang Woo Suk(investigador surcoreano), propiciófuertes críticas sobre el proceso derevisión por pares.La comisión de investigación de laUniversidad de Seúl, confirmó en 2006que el investigador falsificó susresultados.El motivo por el cuál, la revisión por paresde Science no detectó mala conductacientífica fué porque no hubo criterios enlas 9 áreas principales de revisión que serefieran a la falsificación de datos.
  76. 76. Acceso abierto• Costo de la literatura científica.• La ciencia se subvenciona con fondos gubernamental (públicos).• Mandatos – Welcome trust – NIH
  77. 77. Gratuito: se refiere a que la consulta del documento completo en línea es sin costoRepositori Accesoo 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)
  78. 78. e-print (e-impreso)Es la versión digital de un documento de investigación (generalmente unartículo de revista, pero también podría ser una tesis, ponencias, capítulos delibros, o un libro) que está accesible en línea porque ha sido depositado en unrepositorio digital Interactividad Diseño e-print Integración Agregación MovilidadPre-prints (artículos Post-prints (la versiónantes de que sean resultado de la revisión porevaluados por pares) pares)
  79. 79. Herramientas dinámicas, constituidas porla infraestructura, los programas, lainformación y el personal que lo mantiene Investigadoresy 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)
  80. 80. Libros y revistas como unoEl 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
  81. 81. ChilibotRelaciones entre un subconjunto de genes afectados por el tratamiento concocaína.
  82. 82. Web 2.0
  83. 83. Artículos de vanguardia Comentar Calificar c Ranking Buscar c Marcar Compartir
  84. 84. 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).
  85. 85. Metrics
  86. 86. MENDELEY
  87. 87. Library
  88. 88. Statistics
  89. 89. 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.
  90. 90. 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 trabajoHerve, P., Jean-Pierre, C., & Michel, C. (1995). Cienciometría: el estudio cuantitativo de la actividad científica. de la bibliometría a lavigilancia tecnológica. (p. 110).
  91. 91. Bibliometría para palabrasFig. 2. Co-word space of the top 50 highly frequent and bursty words used in the top10% most highly cited PNAS publications in 1982-2001.
  92. 92. Bibliometría paraobtención de nuevo conocimiento
  93. 93. Bibliometría para artículos
  94. 94. Búsqueda Bibliometría para consultas Tendencias
  95. 95. Bibliometría para dominios
  96. 96. 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 100100000 10000 log Documentos
  97. 97. Boquím y biol mol Periódica Agricultura Biosis CAB SCI ZR Forestal Enfer infeccBibliometría para colecciones FisiologíaTaxonomía 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 %
  98. 98. Bibliometría para países/regiones
  99. 99. Bibliometría para el conocimiento
  100. 100. Bibliometría para el conocimiento
  101. 101. 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 AñoDocumentos 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
  102. 102. Bibliometría y web semántica
  103. 103. http://biiiogeek.blogspot.com/
  104. 104. Licencia Creative Commons Forma de citar este trabajo Michán, L. 2011. Presentaciónhttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/deed.es_GT

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