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7ta Versión Curso de Bioinformática: Intensivo en R/Bioconducor y Cytoscape

El objetivo general de este curso intensivo es capacitar a sus asistentes en la comprensión de las nuevas tecnologías Ómicas y en los diferentes métodos de análisis que este tipo de datos representa, utilizando alternativas de softwares libres como “R/Bioconductor” y “Cytoscape”. Ello se logrará mediante el entendimiento a cabalidad del flujo de trabajo involucrado en cada tecnología, para finalmente obtener resultados cuya interpretación biológica esté cargada de significado y que permita la correcta toma de decisiones.

Horario:

A partir del jueves 8 de Agosto.
Martes y Jueves de 19:00 a 22:00.

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Solo diez cupos disponibles
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$150.000

8 Sesiones
24 horas

Curso de Bioinformática. Intensivo en R/Bioconducor y Cytoscape

Presentación
El objetivo general de este taller intensivo es capacitar a sus asistentes en la comprensión de las nuevas tecnologías Ómicas y en los diferentes métodos de análisis que este tipo de datos representa, utilizando alternativas de softwares libres como “R/Bioconductor” y “Cytoscape”. Ello se logrará mediante el entendimiento a cabalidad del flujo de trabajo involucrado en cada tecnología, para finalmente obtener resultados cuya interpretación biológica esté cargada de significado y que permita la correcta toma de decisiones
Público Objetivo

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Programa del Curso

8 Sesiones (24 horas)

Sesión 1 / 8 de Agosto: Fundamentos Estadísticos para Bioinformática

  • Estadística clásica: hipótesis nula, hipótesis alternativa, valores p.
  • Corrección por múltiples comparaciones: valores p ajustados.
  • Estadística bayesiana: Teoría de decisión y probabilidades a posteriori.





Sesión 2 / 13 de Agosto: Programación en R para Bioinformática

  • Introducción a la programación en R y uso RStudio.
  • Tipos de variables: vectores, matrices, factores, data frames, listas.
  • Flujos de control y condicionales, loops, Funciones, familia apply.
  • Manejo de archivos FASTA, FASTQ, BAM, BED, csv, txt.

Sesión 3 /20 de Agosto: Secuenciación masiva y Machine Learning en Bioinformática

  • Tecnologías de secuenciación masiva y de molécula única.
  • Machine Learning usando datos Ómicos. Métodos No supervisados; PCA, t-SNE, NMDS, PCoA, Clustering. Métodos Supervisados; L/QDA, KNN, SVM, CART, Random Forest.
  • Práctico en R/Bioconductor.



Sesión 4 / 22 de agosto: Análisis de Microbiota mediante amplificación de 16/18S

  • Usos de marcadores moleculares: 16/18S usando Illumina.
  • Operational Taxonomic Unit (OTU) versus Amplicon Sequence Variant (ASV).
  • Flujo de trabajo: Diseño Experimental, trimming y filtraje de archivos FASTQ, Asignación especies, construcción árbol filogenético, análisis estadístico de diversidades alfa, beta, gama y composición de comunidades.
  • Práctico en R/Bioconductor: workflow usando FASTQ públicos.

Sesión 5 / 27 de Agosto: Introducción a la Transcriptómica

  • Transcriptómica: Microarrays, Bulk RNA-seq y single-cell RNA-seq.
  • Análisis de expresión diferencial: comparación métodos estadísticos frecuentistas y bayesianos.
  • Práctico en R/Bioconductor: Análisis estadístico de expresión diferencial a partir de datos de RNA-seq y microarrays.




Sesión 6 / 29 de Agosto: Análisis estadístico de resultados post-expresión diferencial Parte I

  • Análisis estadístico de Vías Biológicas.
  • Uso de bases de datos Anotaciones Funcionales: Gene Ontology (GO), KEGG.
  • Práctico en R/Bioconductor: Análisis de Enriquecimiento de Procesos Biológicos, Funciones Moleculares, Componentes Celulares (GO) y Vías biológicas (KEGG). Gráficos dbuilder-evente enriquecimientos.
  • Práctico en Cytoscape: Introducción a Cytoscape. Análisis de enriquecimiento. Visualizaciones y personalización de gráficos.

Sesión 7 / 3 de Septiembre: Análisis estadístico de resultados post-expresión diferencial Parte II

  • Análisis estadístico de Redes Biológicas.
  • Redes de Co-expresión génica. Redes de Interacción proteína-proteína.
  • Práctico en R/Bioconductor y Cytoscape. A partir de datos transcriptómicos se calcularán: Redes de Co-expresión, de Interacción proteína-proteína.



Sesión 8 / 5 de septiembre: Análisis estadístico de resultados post-expresión diferencial Parte III

  • Redes de Regulación Génica.
  • Búsqueda in silico e in vivo de sitios de unión Factores de Transcripción y microRNAs.
  • Inmunoprecipitación de cromatina seguida de secuenciación: ChIP-seq.
  • Práctico en R/Bioconductor y Cytoscape.

Facilitador

Felipe Ruiz  Bruzzone

Luis Valenzuela Villa, Ingeniero en Biotecnología Molecular, y PhD (c) en Biotecnología de la Universidad de Chile.

Fundador de Omics Lab, empresa bioinformática especialista en análisis de datos de secuenciación masiva (NGS). Actualmente participa en el “Laboratorio de Genética”, el “Laboratorio de Biomatemática y Ómica Integrativa” de la Universidad de Chile, y dicta el curso “Bioestadística Avanzada” en la Universidad San Sebastián.

Desde 2011 posee una amplia experiencia teórica y práctica; ha dictado el curso de postgrado “Análisis Estadístico y Funcional de Datos Ómicos en R” y ha sido invitado a participar en cursos de Bioestadística Aplicada y de Bioinformática en la Universidad de Chile.

(https://www.linkedin.com/in/luisvalenzuelavilla/)

 

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