Strumenti di Analisi

VS Code e AI-Assisted Coding

Analisi Bulk RNA-Seq per Dottorandi

Perché usare codice?

Riproducibilità

L’analisi bioinformatica deve essere riproducibile.

• GUI (Point & Click): Difficile ricordare esattamente quali parametri sono stati usati dopo 6 mesi.
• Scripting (R): Il codice è la documentazione esatta di cosa è stato fatto.

“Il tuo collaboratore più importante sei tu tra 6 mesi, e non risponde alle email.”

L’Ambiente VS Code

Non dovete “imparare a programmare” da zero per analizzare i vostri dati. VS Code è la nostra “cabina di pilotaggio”:

1. Terminale: Dove R (e gli altri tool bioinformatici) esegue i comandi.
2. Editor: Dove scriviamo il nostro “diario di bordo” (codice + testo Quarto).
3. Explorer: La navigazione tra file e cartelle del progetto.
4. Output/Plots: Dove vediamo i risultati grafici (estensione R).

AI-Assisted Analysis

Un nuovo modo di lavorare

Invece di memorizzare la sintassi, oggi usiamo l’AI (es. Copilot, ChatGPT) come pair programmer.

Il vostro ruolo:

• Capire i concetti biologici e statistici (questo corso!).
• Saper chiedere (Prompt Engineering).
• Saper valutare se il risultato ha senso (Critical Thinking).

Il ruolo dell’AI:

• Scrivere il codice “noioso” (sintassi).
• Risolvere errori (debugging).
• Spiegare cosa fa una funzione.

Workflow Moderno

1. Chiedi: “Voglio caricare questi 3 file CSV e unirli in una unica tabella basata sulla colonna ‘GeneID’”.
2. Verifica: L’AI genera il codice. Tu controlli che i file siano quelli giusti.
3. Esegui: Fai girare il codice in VS Code.
4. Itera: “Ora fammi un grafico a dispersione di questi dati”.

Nel laboratorio useremo delle “GitHub Skills” preconfezionate per guidarvi in questo processo.

Domande?