Curso de Bioinformática para análisis epigenómicos

PhD (c). Hober Nelson Núñez Martínez

Universidad Nacional Autónoma de México

Curso de Bioinformática para análisis epigenómicos

Curso en línea

Acceso durante 1 año

10 horas totales

$899.00 MXN ($45 USD)

Información general

En este curso se abordarán los fundamentos y metodologías del análisis de datos epigenómicos provenientes de ensayos de inmunoprecipitación y accesibilidad de la cromatina. A lo largo de las sesiones, los participantes explorarán y aplicarán de manera práctica herramientas bioinformáticas para el procesamiento, análisis y visualización de datos epigenómicos.

Qué aprenderás

Técnicas experimentales utilizadas en epigenómica para la identificación de elementos regulatorios.

Herramientas computacionales necesarias para las distintas etapas del procesamiento de los datos.

Analizar, visualizar e interpretar los datos provenientes de ensayos de inmuno precipitación de la cromatina.

A quién va dirigido este curso

Este curso está dirigido a estudiantes, investigadores y profesionales en áreas como biología, bioquímica, biotecnología, ciencias biomédicas o disciplinas afines, interesados en el análisis computacional de de datos epigenómicos
derivados de ensayos de inmunoprecipitación y accesibilidad a la cromatina.

Beneficios del curso

Certificado de finalización

Constancia de
finalización del curso
y realización de un
proyecto con valor
curricular

Instructores expertos

Aprende directamente de expertos del área de las mejores instituciones de Latinoamérica y el mundo

Educación con proyectos

Realizarás un
proyecto académico
para demostrar las
habilidades
adquiridas en el
curso

Temario

M1 Conceptos básicos en epigenómica

La cromatina: características y modificaciones que regulan la accesibilidad al ADN y la expresión génica.
Elementos regulatorios: características e importancia.
Herramientas para el mapeo de elementos regulatorios: principios y aplicaciones de técnicas como ATAC-seq y ChIP-seq para la identificación de regiones funcionales en la cromatina.
Práctica 1: Importación de datos públicos de ATAC-seq y ChIP-seq.

M2 Fundamentos del ensayo de accesibilidad a la cromatina

Ensayo de ATAC-seq: preparación de librerías y secuenciación masiva.
Flujo de trabajo para el procesamiento de los
datos: calidad, mapeo y filtrado. Evaluación de la calidad de las lecturas, alineamiento con el genoma de referencia.
Llamado de picos: Análisis e identificación de regiones de cromatina abierta y comparación entre condiciones experimentales.
Práctica 2: Análisis de calidad.
Práctica 3: Mapeo de lecturas de secuenciación masiva.

M3 Procesamiento de los datos de ATAC-seq

Filtrado de los datos por calidad: Aplicación de herramientas bioinformáticas para evaluar la calidad de las lecturas, eliminación de lecturas de baja calidad y eliminación de artefactos técnicos.
Llamado de picos de ATAC-seq: identificación regiones de cromatina abierta, ajuste de parámetros y control de calidad en la detección de picos.
Identificación de sitios diferencialmente accesibles: Comparación de condiciones experimentales mediante análisis estadístico.
Práctica 4: Visualización de los datos.

M4 Procesamiento de datos de ChIP-seq

Diagrama de trabajo para el procesamiento de datos de ChIP-seq: control de calidad, alineamiento, llamado de picos y visualización.
Análisis de calidad, mapeo y filtrado: Uso de herramientas bioinformáticas para evaluar la calidad de las secuencias crudas, eliminación de lecturas de baja calidad y filtrado de datos.
Práctica 5: Visualización de los datos.
Práctica 6: Integración de los datos de ChIP-seq y ATAC-seq.

M5 Análisis funcional de los datos de ATAC-seq y ChIP-seq

Filtrado de los datos por calidad: Evaluación de la calidad de las secuencias, eliminación de lecturas de baja calidad y control de artefactos técnicos.
Llamado de picos de ATAC-seq: Identificación de regiones accesibles en la cromatina a partir de datos de secuenciación.
Práctica 7: Identificación de sitios diferencialmente accesibles.
Práctica 8: Visualización de datos.

Proyecto

Identificación y anotación de regiones genómicas accesibles durante la diferenciación celular.

Aplicación de datos públicos de ATAC-seq junto con herramientas de análisis de secuenciación masiva, se identificarán y visualizarán cambios en la accesibilidad de la cromatina con relevancia biológica en la diferenciación celular.

Instructor

PhD (c). Hober Nelson Núñez Martínez

Universidad Nacional Autónoma de México

Químico Biólogo Parasitólogo y candidato a doctor en ciencias biomédicas. Ha participado en la aplicación de metodologías experimentales y computacionales en diversos modelos biológicos. Actualmente se especializa en la aplicación de técnicas experimentales (edición genética y secuenciación masiva) y computacionales para el estudio de los mecanismos regulatorios que influyen en la regulación transcripcional durante la diferenciación eritroide humana.

Certificado digital

Obtendrás un certificado con valor curricular, el cual queda registrado dentro de la plataforma de Conociverso y podrás consultar en cualquier momento para su validación.

Requerimientos técnicos

Conceptos básicos de biología molecular y genómica.
Memoria RAM de 8 GB o superior.
Procesadores core i5 similar o superior.

Preguntas frecuentes

¿Se entrega un certificado al finalizar este curso?

Sí. Al terminar el curso recibirás un certificado con valor curricular, emitido por Conociverso, que demuestra las habilidades adquiridas durante el curso.

¿Debo tener algún grado académico específico para inscribirme?

No necesariamente. Recomendamos contar con conocimientos básicos en ciencias biológicas, pero el programa está pensado para adaptarse tanto a estudiantes como a profesionales.

¿Necesito tener instalado algún software antes de iniciar?

No. Durante el diplomado aprenderás a instalar y utilizar cada herramienta paso a paso, con la guía de tus profesores. Únicamente necesitas contar con una computadora con al menos 8 GB de RAM.

Si las clases en vivo ya pasaron, ¿aun así puedo tomar este curso?

¡Por supuesto! Todos nuestros cursos están diseñados para que también los puedas realizar en modalidad asincrónica, a tu propio ritmo y en el horario que mejor se adapte a ti. Tendrás acceso a las grabaciones de todas las clases del curso y al material complementario.

¿Emiten factura fiscal?

Sí, emitimos factura fiscal únicamente para México. Para solicitarla, ve a la configuración de tu cuenta, en la sección de pagos encontrarás la opción de facturación. Debe solicitarse dentro del mismo mes en que se realizó la compra.

Reseñas

M1 Conceptos básicos en epigenómica

La cromatina: características y modificaciones que regulan la accesibilidad al ADN y la expresión génica.
Elementos regulatorios: características e importancia.
Herramientas para el mapeo de elementos regulatorios: principios y aplicaciones de técnicas como ATAC-seq y ChIP-seq para la identificación de regiones funcionales en la cromatina.
Práctica 1: Importación de datos públicos de ATAC-seq y ChIP-seq.

M2 Fundamentos del ensayo de accesibilidad a la cromatina

Ensayo de ATAC-seq: preparación de librerías y secuenciación masiva.
Flujo de trabajo para el procesamiento de los
datos: calidad, mapeo y filtrado. Evaluación de la calidad de las lecturas, alineamiento con el genoma de referencia.
Llamado de picos: Análisis e identificación de regiones de cromatina abierta y comparación entre condiciones experimentales.
Práctica 2: Análisis de calidad.
Práctica 3: Mapeo de lecturas de secuenciación masiva.

M3 Procesamiento de los datos de ATAC-seq

Filtrado de los datos por calidad: Aplicación de herramientas bioinformáticas para evaluar la calidad de las lecturas, eliminación de lecturas de baja calidad y eliminación de artefactos técnicos.
Llamado de picos de ATAC-seq: identificación regiones de cromatina abierta, ajuste de parámetros y control de calidad en la detección de picos.
Identificación de sitios diferencialmente accesibles: Comparación de condiciones experimentales mediante análisis estadístico.
Práctica 4: Visualización de los datos.

M4 Procesamiento de datos de ChIP-seq

Diagrama de trabajo para el procesamiento de datos de ChIP-seq: control de calidad, alineamiento, llamado de picos y visualización.
Análisis de calidad, mapeo y filtrado: Uso de herramientas bioinformáticas para evaluar la calidad de las secuencias crudas, eliminación de lecturas de baja calidad y filtrado de datos.
Práctica 5: Visualización de los datos.
Práctica 6: Integración de los datos de ChIP-seq y ATAC-seq.

M5 Análisis funcional de los datos de ATAC-seq y ChIP-seq

Filtrado de los datos por calidad: Evaluación de la calidad de las secuencias, eliminación de lecturas de baja calidad y control de artefactos técnicos.
Llamado de picos de ATAC-seq: Identificación de regiones accesibles en la cromatina a partir de datos de secuenciación.
Práctica 7: Identificación de sitios diferencialmente accesibles.
Práctica 8: Visualización de datos.