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 viernes de 19:00 a 21:00 horas
a partir del lunes 11 de enero
15 cupos disponibles
Curso modo no presencial¡No te quedes fuera!
CLP$100.000 / US$136
Consultar opción de pago: Pago Fácil o PayPal 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
Nivel: iniciante. Estudiantes sin experiencia en programación. Contar con computador con sistema operativo linux (preferencia) o Windows.
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Programa del Curso
6 Sesiones (12 horas)
Sesión 1
R y R studio
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
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
Graficando Datos Genómicos en R
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
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
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
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
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.