Introducción a R para Bioinformática

Este curso corresponde a una introducción a bioinformática usando la herramienta R, un programa entorno y lenguaje de programación que ha penetrado fuertemente en las ciencias, siendo ampliamente utilizado en bioinformática, sin embargo suele resultar complejo y no intuitivo, ya que implica el conocimiento de lenguaje de programación. Este curso pretende construir una base para su uso en análisis genómicos, siendo introductorio en la utilización de sus principales características, con énfasis en conceptos básicos tanto del programa como de la estadística que le subyace. Además de R, este curso contempla adquirir habilidades de linea de comando útiles para complementar el análisis de datos genómicos.

Horario:

Lunes y jueves de 19:00 a 21:00 horas
a partir del lunes 12 de Octubre

15 cupos disponibles

Curso modo no presencial
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CLP $100.000 (Pesos Chilenos)

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6 Sesiones (12 horas)
Presentación
El curso tiene como objetivo entregar herramientas básicas para el uso de R en análisis bioinformático de datos genómicos, con énfasis en la exploración de datos masivos.
Público Objetivo

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Programa del Curso

6 Sesiones (12 horas)

Sesión 1


R y R studio


Lunes 12 de octubre

  • Presentacion general del cuso
  • Instalacion de R
  • Instalación de R studio
  • Conociendo el entorno de R studio
  • R y la bioinformática
  • R y genómica
  • R y otros lenguajes
  • Operaciones basicas en R
  • Como crear estructuras basicas en R: Vectores, Conjuntos de datos, listas, Data Frame, Matrices.

Sesión 2

Carga y manipulación de archivos genómicos


Jueves 15 de octubre

  • Formato CSV 
  • Carga de datos
  • Exploración de datos
  • Muestreo al azar
  • Seleccionando datos: Acceder a columnas y filas específicas
  • Calculo de estadísticos básicos
  • Obtención de resumen sobre datos de expresión
  • El problema de los nombres de columnas y filas en R

Sesión 3

Gratificando datos Genòmicos en R


Lunes 19 de octubre


  • Obtención de tablas de contingencia
  • Gráfico de torta, Barra, puntos.
  • Boxplot : graficando estadísticos de tendencia central y dispersión
  • Edición de gráficos
  • Introducciòn a librerìa ggplot2

Sesión 4

Expresión diferencial de genes - Análisis datos RNASeq


Jueves 22 de octubre

  • Instalación DESeq2 4 formas de lidiar con una instalación de
    librería
  • Distribuciòn binominal y genòmica
  • Análisis de datos de RNASeq usando DESeq2
  • Filtrado de datos RNASeq

Sesión 5

Anotación de genes

Lunes 26 de octubre

  • GO vs Ortología 
  • Archivos Fasta
  • Anotación por Ortología (teórico)- hmmer
  • Introducción a la distribución normal
  • Intervalos de confianza

Sesión 6

Estadística básica orientada a Genómica

Jueves 29 de octubre

  • Población vs muestra.
  • Variable aleatoria – hipotesis nula – valor de p – Barras de error
  • Pruebas paramétricas y no paramétricas;
  • ANOVA datos genómicos
  • KRUSKAL WALLIS para datos genómicos

Facilitador

Felipe Ruiz  Bruzzone

Mauricio Fernández G.


  • Doctor (c) en Genómica Integrativa de la Universidad Mayor, actualmente cursando 4° año del programa. Realiza su tesis de doctorado en el área bioinformática ecológica, desarrollando análisis y modelamiento de datos de transcripción de genes para examinar el uso de energía a nivel celular y rasgos de historia de vida, en respuesta a estresores ambientales.
  • Conocimientos informáticos en Perl, R, sistema operativo linux, linea de comando, análisis de expresión diferencial, anotación funcional, estadística paramétrica, no paramétrica y análisis de redes. Además desarrolla de forma paralela una línea de investigación en filosofía teleológica.

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