BI9-Análisis de datos de ciencias genómicas usando R (Virtual)

Área: Bioestadística y paquetes de análisis estadístico Fecha: 10 al 21 de agosto, 2020
Duración:  20 horas Costo: $6,550.00 MN
Horario: Deseable invertir 2 horas diarias de lunes a viernes, las sesiones sincrónicas serán diarias de 10 a 12 horas. Sede: Virtual

Docentes

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Descripción:

Requisitos y/o Perfil del Alumno

Al curso pueden inscribirse profesionales del área de la salud o disciplinas relacionadas, esto incluye médicos, enfermeras, biólogos, químicos, nutriólogos y ciencias afines que tengan conocimientos básicos del lenguaje de programación R.

Introducción

Las nuevas técnicas de secuenciación masiva del ADN nos proporcionan una cantidad muy grande de información, por lo que es importante tener herramientas de acceso libre que nos permitan analizarlas sin hacer inversiones en softwares especializados. R es un lenguaje de programación de acceso libre usado ampliamente en investigación científica, siendo muy popular en los campos de aprendizaje automático (machine learning), minería de datos, investigación biomédica y bioinformática. R tiene un basto número de librerías de código abierto que permiten realizar funciones de cálculo complejas, así como de visualización. Estas librerías se encuentran depositadas en dos grandes repositorios: CRAN y Bioconductor. Este último proporciona herramientas para el análisis y el entendimiento de datos genómicos.

Este taller esta enfocado en presentar distintas librerías para el análisis estadístico y la comprensión de datos genómicos de alto rendimiento. El énfasis está en la exploración de datos de Metagenómica y de expresión génica de secuencia de ARN.

Objetivo general

Proporcionar a los asistentes los conceptos y habilidades básicas de herramientas bioinformáticas para el manejo y análisis de datos genómicos basadas en lenguaje R.

Metodología

El curso será teórico-práctico, por lo que el alumno deberá traer su propia computadora portátil con conexión a Wifi. El curso se desarrollará con las modalidades de exposición y desarrollo de ejercicios individuales en clase. El curso tendrá una duración total de 20 horas distribuidas en una semana (4 horas diarias).

Contenido temático preliminar

Introducción a Bioiconductor

- Instalación de R Studio

- Instalación de librerías de CRAN y Bioconductor

Bioconductor para análisis de secuencias cortas

- Secuencias, alineamientos y operaciones básicas

Metagenómica

- Exploración de matrices de abundancia

- Análisis de diversidad alfa y beta

- Análisis multivariados

- Análisis de abundancia diferencial

Transcriptómica

- Expresión diferencial para RNA-Seq usando DESeq

Criterios de acreditación

Tareas y ejercicios en clase (50%) y ejercicio final (50%).

Se requiere la asistencia al menos al 90% de las sesiones. De acuerdo al Reglamento General de Estudios de Posgrado del INSP/ESPM, la calificación mínima aprobatoria será de 7.0 (siete punto cero).

Reconocimiento

Se otorgará constancia de acreditación a los alumnos que cumplan con los requisitos antes señalados.

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