Transforma tus datos de investigación en conocimiento científico con la Especialidad en Bioinformática
¡Domina las herramientas clave para analizar datos biológicos y da el siguiente paso en tu carrera científica! Únete la Especialidad en Bioinformática de Conociverso, donde potenciamos las habilidades de investigación de los científicos.
Clases en vivo
Expertos en el área
Sesiones prácticas
Basado en habilidades
Acceso a grabaciones
Conexión científica
A quién va dirigido este programa
Esta Especialidad en Bioinformática está diseñada para investigadores de todos los niveles que deseen optimizar el análisis de sus datos y mejorar la calidad de sus investigaciones y publicaciones científicas. Ya seas un investigador en biología, medicina, genética o ciencias relacionadas, este programa te brindará las herramientas necesarias para transformar datos complejos en información valiosa, potenciar tu capacidad analítica y llevar tus proyectos al siguiente nivel.
Qué habilidades adquirirás
Programación para el análisis de datos biológicos
Visualización e interpretación de datos para publicaciones
Análisis de Secuenciación genómica y transcriptómica
Optimización de flujos de trabajo computacional en investigación
Conoce el programa
La Especialidad en Bioinformática constará de 12 módulos enfocados en diferentes habilidades y tópicos esenciales para el análisis bioinformático del 13 de enero al 2 de mayo del 2025, además de recursos complementarios en la plataforma de Conociverso.
- Introducción a la Bioinformática
- Bases de datos y repositorios de datos genómicos.
- El arte de minar datos genómicos
- Uso de Galaxy como solución para ejecutar flujos de trabajo genómico.
- Ventajas, limitaciones y alternativas a Galaxy.
- Soluciones interactivas para el análisis, almacenamiento y visualización de experimentos genómicos.
- Pensamiento algorítmico para la solución de problemas biológicos.
- R y Rstudio para el procesamiento y automatización de análisis biológicos.
- Alternativas a Rstudio.
- Bioconductor y ambientes virtuales.
- Python para procesar datos biológicos.
- Anaconda y los ambientes virtuales.
- Importancia de virtualizar en la práctica de la bioinformática.
- Biopython.
- Python vs R, una visión objetiva.
- La importancia de la visualización.
- Librerias y métodos de visualización con R y Python.
- Normalización, escalado y transformación de los datos.
- Fundamentos teóricos del análisis estadístico utilizado en genómica.
- La importancia de la corrección de pruebas múltiples de hipótesis.
- La significancia estadística contra el significado biológico.
- Linux como navaja suiza del análisis genómico.
- Instalación y uso de un sistema Linux.
- Automatización y scripting.
- Tecnologías de secuenciación.
- Tipos de archivos genómicos más utiizados.
- Fundamento del ensamblaje de genomas y transcriptomas de novo
- Criterios de elección de pruebas y herramientas, selección de parámetros.
- RNA-Seq y otras estrategias de comparación de intensidad de señal.
- ChIP-Seq y ATAC-Seq; la identificación de picos como estrategía.
- Identificación de metilación de ADN, captura conformacional de cromosomas y estrategias basadas en alineamientos modificados.
- Generalidades de las tecnologías de single cell
- Procesamiento de las muestras para scRNA-seq
- ¨Step-by-step¨, flujo del análisis de datos de scRNA-seq
- De los datos a la información biológica.
- Identificación de procesos biológicos y vías de señalización a partir de datos genómicos.
- Integración multi-omica.
- Minado de resultados para generación de nuevas hipótesis.
- Aspectos fundamentales del modelado de biomoléculas.
- Manejo de herramientas bioinformáticas para el modelado estructural de proteínas .
- Construcción de modelos por homología.
- Alcances y limitaciones de la metodología del docking molecular.
La escuela de Bioinformática y Biología computacional
Conociverso es una plataforma para el aprendizaje de habilidades de investigación para científicos. Ofrecemos formación especializada que aumenta la productividad de los investigadores, empoderándolos con herramientas y habilidades esenciales para liderar proyectos científicos competitivos.
La Escuela de Bioinformática y Biología Computacional es nuestra respuesta a las crecientes necesidades de análisis de datos biológicos. Aquí, aprenderás lo que realmente importa para avanzar en tus investigaciones.
Nuestros instructores
Nuestros profesores son científicos activos que comprenden las demandas de la investigación actual y comparten su experiencia aplicada.
científico en el Instituto de Fisiología Celular de la UNAM
Ha realizado investigación
sobre alimentos funcionales, diseño experimental y optimización de procesos
redes biológicas y el desarrollo de modelos computacionales para
estudiar fenómenos biológicos complejos como el envejecimiento y
la senescencia celular.
Testimonios
