En la actualidad existen enormes volúmenes de datos biológicos y sanitarios que nos ofrecen información de valor. El Máster online en Bioestadística y Bioinformática de CEMP está dirigido a especializar a profesionales con titulación universitaria afín a estas áreas y capacitarlos para analizar e interpretar dichos datos y aplicarlos en la mejora de la salud de pacientes y poblaciones.
El programa imparte conocimientos avanzados en materias clave como biología molecular, bioquímica, práctica de R o lenguaje de programación Python, entre otros. El objetivo: aportar una formación global en ciencias de la estadística,informáticas y biosanitarias, preparando a los profesionales para participar en proyectos biosanitarios de alto impacto y formar parte de equipos de relevancia internacional.
Biólogos en busca de nuevas oportunidades
Para titulados que deseen explorar vías alternativas en la industria biotecnológica, farmacéutica y de desarrollo de productos sanitarios, mejorando sus condiciones laborales y salariales.
Informáticos con vocación investigadora y social
Profesionales tech que busquen un impacto real en el bienestar de la sociedad, desarrollando modelos computacionales y bases de datos que contribuyan a mejorar las condiciones sanitarias de las poblaciones.
Médicos con interés por la tecnología aplicada a la sanidad
Doctores que quieran avanzar en su profesión y profundizar en nuevas metodologías sanitarias, combinando técnicas informáticas y métodos matemáticos para optimizar su práctica.
Módulo 1. Bioquímica y Biología Molecular (15 ECTS)
1. La célula: estructura.
2. Componentes de las células y glúcidos.
3. Lípidos.
4. Péptidos.
5. ADN.
6. ARN.
7. Cromosomas.
8. Genes y genoma.
9. Estudio de los cromosomas.
10. Mutaciones y polimorfismos.
11. División celular.
12. Dogma central de la biología molecular.
13. Replicación y reparación del ADN.
14. Transcripción.
15. Traducción.
16. Control de la expresión genética en procariotas.
17. Control de la expresión genética en eucariotas I.
18. Control de la expresión genética en eucariotas II.
19. Epigenética.
20. PCR.
21. Tecnología del ADN recombinante.
22. Secuenciación
23. Hibridación de ácidos nucleicos: arrays.
24. Movilidad de la célula y transporte.
25. Proteínas de membrana.
26. Espectrometría de masas.
27. Cristalografía de rayos X.
28. Predicción de estructura de proteínas.
29. Inmunología básica.
30. Virus: estructura y función
Módulo 2. Bioestadística y R (15 ECTS)
1. Fundamentos del análisis descriptivo de datos unidimensionales.
2. Introducción a R y RSTUDIO.
3. Fundamentos de cálculo de Probabilidades I.
4. Fundamentos de cálculo de Probabilidades II.
5. Variables aleatorias discretas.
6. Variables aleatorias continuas.
7. Distribuciones notables discretas.
8. Práctica de R. Principales objetos de R.
9. Distribuciones notables continuas.
10. Elementos básicos de un vector aleatorio.
11. Práctica con R. Representación y simulación de variables aleatorias con R.
12. Vector de medias y matriz de covarianzas.
13. Estimación de los parámetros de una población.
14. Intervalo de confianza para una proporción.
15. Intervalo de confianza en distribuciones normales.
16. Contraste de hipótesis para una proporción.
17. Prácticas de R. Sesgo, varianza e intervalos de confianza para un estimador.
18. Contraste de hipótesis para una población normal.
19. Comparación de poblaciones.
20. Práctica de R. Contraste de hipótesis en R.
21. El método de máxima verosimilitud.
22. El método de regresión lineal simple I.
23. El método de regresión lineal simple II.
24. El método de regresión lineal múltiple.
25. Prácticas de R. Ajustes de regresión lineal.
26. El modelo de análisis de varianza.
27. El método de análisis de covarianza.
28. Regresión logística.
29. Redes neuronales para regresión.
30. Técnicas de selección y extracción de variables para regresión.
31. Métodos de selección y extracción de variables.
32. Evaluación de modelos de regresión.
33. Comparación de modelos de regresión.
Módulo 3. Python (10 ECTS)
1. Introducción
2. Tipos de datos básicos, operadores y entrada/salida.
3. Tipos de datos avanzados.
4. Control de flujo.
5. Función.
6. Programación Orientada a Objetos y errores.
7. Manipulación de datos.
Módulo 4. Introducción a base de datos y análisis de datos ómicos (6 ECTS)
1. Introducción a la bioinformática I: Requisitos del sistema operativo.
2. Introducción a la bioinformática II: Cómo utilizar la terminal.
3. Introducción a las ómicas: aplicación.
4. ¿Qué es la secuenciación masiva? Del ADN a los datos de NGS (Big Data).
5. Análisis bioinformática general de datos procedentes de secuenciación masiva.
6. Secuenciación de ADN.
7. Detección de variantes a través del uso de herramientas bioinformáticas.
8. Integrative Genome Viewer.
9. Transcriptómica I: RNA-seq.
10. Transcriptómica II: Microarrays.
11. Caracterización y enriquecimiento funcional.
12. Otras ómicas.
13. Bases de datos: Repositorios, análisis de datos e interpretación de resultados.
14. Bioconductor: repositorio de herramientas bioinformáticas.
15. Práctica I: Análisis de datos utilizando Galaxy.
16. Práctica II: Diseño de un pipeline para datos de NGS de ADN.
17. Práctica III: Diseño de un pipeline para transcriptómica.
18. El futuro de la bioinformática.
Trabajo Fin de Máster (10 ECTS)
Al superar el máster, obtendrás el título propio de CEMP y el título propio de la Universidad a Distancia de Madrid (UDIMA), equivalente a 60 ECTS. El Máster online en Bioestadística y Bioinformática de CEMP está acreditado por universidades e instituciones de referencia en todo el mundo.
Licenciatura o Grado relacionado con el Máster (Estadística, Matemáticas, Medicina, Farmacia, Biología, Ciencias Ambientales, Biotecnología, Bioquímica, Química, Veterinaria, Ciencias y Tecnología de Alimentos, Ingeniería Informática y otras titulaciones afines).
Información Adicional
¿Por qué hacer un Máster en Bioestadística y Bioinformática con CEMP?
Salidas profesionales
• Laboratorios biomédicos y de biotecnología
• Centros de investigación públicos y privados
• Laboratorios de diagnóstico
• Empresas farmacéuticas
• Compañías de biotecnología
• Multinacionales de desarrollo biomédico
