Temario
PERFIL DE LOS ESTUDIANTES
El curso esta dirigido al personal
involucrado en la realización de estudios de
genómica funcional o estrechamente
relacionados con investigación básica a
aplicada en todas las áreas de la Biología
molecular (genómica, microbiana, vegetal,
animal y humana)
MODULOS
MÓDULO 1
INTRODUCCIÓN A LA
GENÓMICA FUNCIONAL.
Relación entre Genotipo y Fenotipo.
Genómica Funcional y ARN (Expresión
génica). Objetivos y alcances. Descripción
y caracterización de las principales
metodologías de estudio: Microarreglos,
RNA seq (Secuenciadores de nueva
generación). Ventajas y desventajas de las
diferentes plataformas. Abordaje de
preguntas científicas utilizando datos de
expresión génica.
MÓDULO 2
BASES DE DATOS PÚBLICAS DE
GENÓMICA FUNCIONAL.
Definición y estructura de una base de
datos. Caracterización y uso de las bases
de datos públicas. Primarias: GEO (Gene
Expression Omnibus, NCBI), Array
Express (EMBL-EBI), inSIlico DB.
Secundarias: Multi experiment Matrix,
Molecular Signature Database, Gene
Signature database, Gene Expression
Atlas. Nomenclaturas estandarizadas y
herramientas para la traducción entre ellas.
Búsqueda de genes diferencialmente
expresados en distintas especies según
diversas condiciones experimentales,
localizaciones celulares o tisulares.
Definición de &ldquo,genesignature&rdquo,.
MÓDULO 3
PRE- PROCESAMIENTO Y
ANÁLISIS DE DATOS DE
PERFILE ES DE EXPRESIÓN
GÉNICA.
Estadística de baja y alta complejidad.
Métodos de normalización según las
diferentes plataformas. Utilización de
programas para la normalización, filtrado y
análisis de datos. Introducción a R y
Bioconductor: tipos de datos en R,
estadística básica, instalación y carga de
paquetes, documentación, carga y
escritura de archivos. Concepto de
pipeline. Principales paquetes de análisis
en R/Bioconductor. Sui te TM4: Express
Converter, MI DAS y MeV. Métodos no
supervisados (Agrupamientos Jerárquicos:
HCL, agrupamientos por repartición: KMC,
Redes de relevancia, etc) Métodos
supervisados (TTest, ANOVA, PCA, etc.).
Ejemplos. Revisión de los principales
programas de acceso público para el
análisis de datos genómicos.
MÓDULO 4
MINERÍA DE DATOS,
ANOTACIÓN FUNCIONAL PATHWAYS
BIOLÓGICOS.
Introducción al concepto de Gene
Ontology. Conversión de listas de genes en
grupos funcionalmente enriquecidos.
Empleo de los programas DAVI D, REVI
GO, STRI NG, BABELOMI CS y KEGG
PATHWAY. Perspectivas futuras.
