Estación Lastarria

Curso de Bioinformática Intensivo en R

Actualmente los grupos de investigación, las instituciones públicas y privadas orientados a la biología y medicina requieren de profesionales capacitados en bioinformática, para analizar y modelar el conjunto de datos que  producen, con la finalidad de explicar y predecir una enorme variedad de hechos biológicos, lo  cual ha sido potenciado por la incesante irrupción de las plataformas y datos de secuenciación masiva, que han hecho necesario e inevitable el contar con un profesional con habilidades de análisis y manipulación de datos ómicos con habilidades de programación.

Este programa corresponde a un curso avanzado en bioinformática usando el entorno y lenguaje de programación R. Este curso busca incorporar en el alumno el pensamiento complejo en análisis bioinformáticos, con fuerte énfasis en la estadística que subyace a las herramientas utilizadas, siendo necesario para ello contar con un conocimiento básico en el lenguaje.

Horario

Martes y jueves
de 19:00 a 21:00 horas
desde el martes 13 de junio
(7 sesiones)

Participantes

20 Cupos Disponibles
¡No te quedes fuera!

CLP$150.000

Paga con Transferencia Electrónica, Tarjeta Crédito/Débito, Pay Pal o Criptomonedas

Inscríbete Ahora

Sobre el Curso

El curso tiene como objetivo entregar herramientas fundamentales para el uso de R en análisis bioinformático, con énfasis en la exploración de datos masivos genómicos.

Estudiantes de pregrado, postgrado e investigadores con experiencia en  R pertenecientes al área de las Ciencias Biológicas

  • Cada estudiante deberá contar con un computador portátil operativo de preferencia linux o Windows con terminal de subsistema linux instalado.

Descarga el Programa completo de este curso

Programa del Curso

Sesión 1
R y Rstudio – Repaso general

  • R y la bioinformática
  • R y genómica
  • R y otros lenguajes
  • Operaciones básicas en R
  • Como crear estructuras básicas en R:
    • Vectores
    • Conjuntos de datos
    • Listas
    • Data frame.
    • Matrices.
  • Operaciones básicas por columnas

Sesión 2
Fundamentos estadísticos para la bioinformática

  • Distribuciones de frecuencia
  • Distribución normal como goal standar

Sesión 3
Principal component analysis

 
  • Análisis supervisados y no supervisados
    • PCA aplicado a datos genómicos

Sesión 4
Metagenómica

 
  • Análisis de micriobiota utilizando ribosomas 16S

Sesión 5
Transcriptómica

 
  • Introducción a la transcriptómica
  • Análisis de expresión diferencial de genes usando DESeq-2

Sesión 6
Bootstrapp – Anotación

 
  • Métodos de resampleado de datos.

Sesión 7
Anotación funcional de genes

 
  • Anotación funcional de genes por Ortología usando Hmmer.

Facilitador

Mauricio Fernández

  • PhD. En Genómica Integrativa. Universidad Mayor. Santiago.
  • Biólogo. Pontificia Universidad Católica de Valparaíso.
  • Diplomado en Data Science Machine learning e inteligencia artificial. Pontificia Universidad Católica de Valparaíso. Santiago.
  • Postdoctorado – Cedars Sinai Medial Center. California.
  • Postdoctorado ICIM. Universidad del Desarrollo. Santiago.
  • Técnico en informática(s) – IPChile. Santiago.

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