Hola a todos,
Os animamos a pasar por los distintos temas que ya están abiertos en los foros y en la Cafetería, porque se están generando debates muy interesantes que complementan muy bien los contenidos del curso.
En el Módulo 1 podéis encontrar, por ejemplo:
-
El ADN era solo el principio
-
Bioinformática en Biociencias y Bio-Salud
-
¿Qué aplicación informática podría transformar tu campo?
-
La frontera de la “IA biológica” y la equidad
Y en el Módulo 2 ya tenéis abiertos nuevos espacios de discusión como:
-
Python, R, Bash… ¿qué lenguajes dominan el análisis ómico?
-
¿La IA generativa viene a reemplazar al bioinformático… o a rediseñarlo?
-
Datos ómicos: aplicaciones, retos y futuro
Estos hilos pueden ser una muy buena oportunidad para compartir vuestra experiencia, plantear preguntas, contrastar puntos de vista y conectar los contenidos del curso con vuestro propio ámbito académico o profesional.
Aunque no siempre tengáis tiempo para escribir mucho, leer las aportaciones de otros compañeros también puede ayudaros a descubrir nuevas ideas, aplicaciones y debates actuales dentro de la bioinformática.
¡Os animamos a participar y a seguir enriqueciendo la conversación entre todos!
*************Hello everyone,
We encourage you to take a look at the different discussion threads already open in the forums and in the Cafeteria, as some very interesting conversations are emerging there that strongly complement the course content.
In Module 1, for example, you can find discussions such as:
-
DNA Was Just the Beginning
-
Bioinformatics in Biosciences and Bio-Health
-
What computational application could transform your field?
-
The frontier of “Biological AI” and equity
And in Module 2, new discussion spaces are already open, including:
-
Python, R, Bash… Which languages dominate omics analysis?
-
Is generative AI replacing the bioinformatician… or redesigning the role?
-
Omics Data: Applications, Challenges, and the Future
These threads are a great opportunity to share your experience, ask questions, compare perspectives, and connect the course content with your own academic or professional background.
Even if you do not always have time to write a long post, reading other participants’ contributions can also help you discover new ideas, applications, and current debates in bioinformati
