Genomika: analýza a algoritmy - cvičení

Medaile

Oznámení

• Data pro Simonu: famnn-h-hen.vcf.gz

Cvičení

Data for all exercises are on VM: /mnt/shared/GAA.

Evaluation: google sheet

• Cvičení 1 (24. září)
• Cvičení 2 (1. října)
• Cvičení 3 (8. října)
• Cvičení 4 (15. října)
• Cvičení 5 plus příprava prezentace na další týden (22. rijna)
• 1. milestone: prezentace, co jsme udělali ve cvičení 1 - 4. (29. října)
• Cvičení 6 (5. listopadu)
• Cvičení 7 (12. listopadu)
• Cvičení 8 (19. listopadu)
• Cvičení 9 (26. listopadu)
• Cvičení 10 (3. prosince)
• Seminar work

VM na METACENTRU

• udělejte si účet na METACENTRU, pro studenta VŠCHT je to free.
• emailem mi nebo Marharytě pošlete login (abychom vás mohli přidat do pracovní skupiny)
  hpaces@img.cas.cz (Subject: GAA +info)
klianim@vscht.cz (Subject: GAA +info)

Pravidla pro cvičení

• Kde pracovat a jak odevzdávat
  • Pracujte ve svých domácích složkách (my do nich nemáme přístup).
  • Abyste odevzdali výsledky, zkopírujte je do: /mnt/persistent/
  • V /mnt/persistent/ mějte pouze složky jednotlivých cvičení, které obsahují README a související soubory k reportu – nic navíc.
• Struktura složek
  • Pro každé cvičení založte složku: EX1, EX2,…
  • Uvnitř každé složky musí být README a případné podpůrné soubory (obrázky, skripty, výstupy).
• Termín odevzdání
  • Každou středu před cvičením odevzdejte řešení cvičení z předchozího týdne.
  • README musí být textový soubor čitelný v terminálu:
README_EX{cislo_cviceni}_{prijmeni}.txt (např. README_EX1_Novak.txt).
• Co musí být v README
  • Krátké a věcné odpovědi na teoretické úkoly.
  • Protokol praktických kroků: co jste zkusili, co nevyšlo, jak jste to opravili.
  • Každý krok stručně odůvodněte: proč tento nástroj, parametry apod. – ukažte, že víte co a proč děláte. Buďte struční (ne román na 10 stran).
  • Seznam přiložených souborů (název, cesta) + co obsahují a proč jsou důležité.
  • Verze použitých programů/databází a zdroje teorie (berte jako zvyk do budoucna).
• Práce s AI (ChatGPT apod.)
  • AI používat můžete.
  • U teoretických odpovědí uveďte zdroj, ze kterého AI čerpá, ověřte si jeho důvěryhodnost (recenzované články, oficiální dokumentace, tutoriály vývojářů atd.) a také, že daná informace je v uvedeném zdroji skutečně obsažena (ideálně s odkazem na konkrétní část: kapitolu/stranu/sekci). U sporných zdrojů stručně vysvětlete, proč jim věříte.
  • Žádná „vata“ od AI ani prázdné závěry – pište krátce a k věci.
  • Pokud AI pomáhá s kódem/výpočty, zrevidujte chyby a ověřte výsledky.