Una raccolta di materiale utile per tutti gli studenti che iniziano a lavorare

Generale

• The Good Research Code Handbook come organizzare un progetto

Python

• Think Python anche in Italiano
• Biopython
• Python Speed suggerimenti per velocizzare codice python

Rust

Materiale di riferimento

• Rust Book il libro ufficiale su Rust
• Gentle Intro guida introduttiva
• Rust by Example diversi esempi introduttivi su come usare Rust
• Rustlings diversi esercizi introduttivi per imparare Rust (per ogni tipo di esercizio sono riportati i riferimenti al libro ufficiale)
• Nota su strutture dati in Rust la gestione della memoria in Rust è diversa da quella di altri linguaggi. Alcune strutture dati richiedono un'implmentazione peculiare
• Articolo su SIMD come utilizzare SIMD in Rust
• IDE e altri tools gli IDE consigliati sono Clion (unico con debugger integrato) e VS Code (ottimo per sviluppo remoto). Un tool molto utile è Clippy, che suggerisce versioni più idiomatiche del codice che scrivete, e soprattutto spiega il motivo per cui effettuare le modifiche
• Rilevare memory leaks quando si usa unsafe richiede compilatore nightly, se cargo è installato con rustup è possibile passare a nightly con rustup default nightly (per tornare alla versione "normale" basta usare rustup default stable)
• Rust Performance Guide

Librerie suggerite

• clap per realizzare interfacce a linea di comando
• rayon multi-threading
• serde per serializzare/deserializzare in diversi formati
• itertools diverse utilities
• log per effettuare logging
• simple SDSL strutture dati succinte
• pyo3 binding python-rust
• niffler per gestire file compressi
• arewebioyet un altro elenco di risorse rust per la bioinformatica

Per maggiori dettagli su come utilizzare i Variation Graphs in Rust si faccia riferimento alla sottocartella Rust - Variation Graphs, che contiene un progetto d'esempio con la spiegazione di alcune funzionalità chiave.

Read samples simulation

• Short genomic reads (Illumina):
  • https://github.com/nh13/DWGSIM
• RNA-Seq:
  • https://github.com/ldenti/RNASeqReadSimulator (simulatore naive)
  • https://confluence.sammeth.net/display/SIM/Home (simulatore che modella "RNA-Seq experiments in silico")
  • https://github.com/biomedbigdata/ASimulatoR (simulatore con supporto nativo per eventi di splicing alternativo)
• Long reads:
  • https://github.com/pfaucon/PBSIM-PacBio-Simulator
  • https://github.com/yukiteruono/pbsim2

Introduction to Deep Learning

• Online courses
  • https://course.fast.ai/
• Youtube
  • Alfredo Canziani (Profesor at New York University, course with Yann LeCun)
  • CS231n Winter 2016, Fei-Fei Li & Andrej Karpathy & Justin Johnson Highly recommended to watch first 6 lessons.
• Awesome-Deep-Learning: a curated list of books, courses, video lectures, and more
• Papers:
  • The NLP index
  • paperwithcode.com
• CNN Explainer: Learn Convolutional Neural Network (CNN) in your browser!
• Books:
  • The little book of Deep Learning