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5ta Versión Taller de Bioinformática. Intensivo en R/Bioconducor y Cytoscape

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.

Horario:

A partir del lunes 18 de Marzo.
Lunes y Miércoles de 19:00 a 22:00,
8 Sesiones (24 horas)

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el Curso Imperdible

$150.000

8 Sesiones
24 horas
19 a 22 horas

Taller 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 / 18 de Marzo: 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 / 20 de Marzo: 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 /25 de Marzo: 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 / 27 de Marzo: 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 / 1 de Abril: 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 / 3 de Abril: 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 / 8 de Abril: 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 / 10 de Abril: 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.

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 de Estadística, Ciencia de Datos y Tecnologías Ómicas. Ha participado como profesor invitado en cursos de Bioestadística aplicada y Bioinformática, además de coordinar su propio curso “Análisis Estadístico y Funcional de Datos Ómicos en R” en la Universidad de Chile.

(https://www.linkedin.com/in/luis-valenzuela-villa-79bb0255/)

 

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