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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.

Sesión 1: Lunes 19 de Noviembre

  1. Fundamentos Estadísticos para Bioinformática:
  • Estadística clásica: Hipótesis nula, hipótesis alternativa, valores p.
  • Estadística bayesiana: Teoría de decisión y probabilidades a posteriori.
  • Machine Learning en Bioinformática: Clustering, Heatmaps, PCA, t-SNE.
  • Introducción a R/Bioconductor.

Sesión 2: Lunes 03 de Diciembre

  1. Secuenciación masiva y Transcriptómica:
  • Tecnologías de secuenciación masiva y de molécula única.
  • Transcriptómica: Microarrays, RNA-seq y single-cell sequencing.
  • Práctico en R/Bioconductor: Análisis estadístico de expresión diferencial a partir de datos de RNA-seq. PCA, Clustering, Heatmaps, y gráficos de genes diferencialmente expresados.

Sesión 3: Lunes 10 de Diciembre

  1. 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 de enriquecimientos.
  • Práctico en Cytoscape: Introducción a Cytoscape. Análisis de enriquecimiento. Visualizaciones y personalización de gráficos.

Sesión 4: Lunes 17 de Diciembre

  1. Análisis estadístico de resultados post-expresión diferencial Parte II:
  • Análisis estadístico de Redes Biológicas.
  • Redes de Co-expresión. Redes de Interacción Proteína-Proteína.
  • Búsqueda in silico e in vivo (ChIP-seq) de sitios de Factores de Transcripción. Redes de Regulación Génica.
  • Práctico en R/Bioconductor y Cytoscape. A partir de datos transcriptómicos se calcularán: Redes de Co-expresión, de Interacción Proteína-Proteína, Clustering y subredes. Búsqueda de sitios de unión de Factores de Transcripción y de microRNA.

Sesión 5: Fecha por confirmar

  1. Introducción al Análisis Estadístico de Microbiota:
  • Usos de marcadores moleculares: 16/18S.
  • 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 y composición de comunidades.
  • Práctico en R/Bioconductor y Cytoscape: Utilizando archivos FASTQ públicos se llevará a cabo el flujo de trabajo de análisis completo.

Costo inscripción: $100.000. Costo total por las 5 sesiones (15 horas).

Se entrega factura si es requerido.

Inscripciones y mayor información en: goo.gl/SsaVti