El objetivo general de este taller intensivo es capacitar a sus asistentes en la comprensión de las nuevas tecnologías Ómicas y en los diferentes métodos de análisis que este tipo de datos representa, utilizando alternativas de softwares libres como “R/Bioconductor” y “Cytoscape”. Ello se logrará mediante el entendimiento a cabalidad del flujo de trabajo involucrado en cada tecnología, para finalmente obtener resultados cuya interpretación biológica esté cargada de significado y que permita la correcta toma de decisiones.

Sesión 1: lunes 18 de marzo. Fundamentos Estadísticos para Bioinformática.

  • Estadística clásica: hipótesis nula, hipótesis alternativa, valores p.
  • Corrección por múltiples comparaciones: valores p ajustados.
  • Estadística bayesiana: Teoría de decisión y probabilidades a posteriori.

Sesión 2: miércoles 20 de marzo. Programación en R para Bioinformática.

  • Introducción a la programación en R y uso RStudio.
  • Tipos de variables: vectores, matrices, factores, data frames, listas.
  • Flujos de control y condicionales, loops, Funciones, familia apply.
  • Manejo de archivos FASTA, FASTQ, BAM, BED, csv, txt.

Sesión 3: lunes 25 de marzo. Secuenciación masiva y Machine Learning en Bioinformática.

  • Tecnologías de secuenciación masiva y de molécula única.
  • Machine Learning usando datos Ómicos. Métodos No supervisados; PCA, t-SNE, NMDS, PCoA, Clustering. Métodos Supervisados; L/QDA, KNN, SVM, CART, Random Forest.
  • Práctico en R/Bioconductor.

Sesión 4 : miércoles 27 de marzo. Análisis de Microbiota mediante amplificación de 16/18S.

  • Usos de marcadores moleculares: 16/18S usando Illumina.
  • Operational Taxonomic Unit (OTU) versus Amplicon Sequence Variant (ASV).
  • Flujo de trabajo: Diseño Experimental, trimming y filtraje de archivos FASTQ, Asignación especies, construcción árbol filogenético, análisis estadístico de diversidades alfa, beta, gama y composición de comunidades.
  • Práctico en R/Bioconductor: workflow usando FASTQ públicos.

Sesión 5: lunes 1 de abril. Introducción a la Transcriptómica.

  • Transcriptómica: Microarrays, Bulk RNA-seq y single-cell RNA-seq.
  • Análisis de expresión diferencial: comparación métodos estadísticos frecuentistas y bayesianos.
  • Práctico en R/Bioconductor: Análisis estadístico de expresión diferencial a partir de datos de RNA-seq y microarrays.

Sesión 6: miércoles 3 de abril. Análisis estadístico de resultados post-expresión diferencial Parte I.

  • Análisis estadístico de Vías Biológicas.
  • Uso de bases de datos Anotaciones Funcionales: Gene Ontology (GO), KEGG.
  • Práctico en R/Bioconductor: Análisis de Enriquecimiento de Procesos Biológicos, Funciones Moleculares, Componentes Celulares (GO) y Vías biológicas (KEGG). Gráficos dbuilder-evente enriquecimientos.
  • Práctico en Cytoscape: Introducción a Cytoscape. Análisis de enriquecimiento. Visualizaciones y personalización de gráficos.

Sesión 7: lunes 8 de abril. Análisis estadístico de resultados post-expresión diferencial Parte II.

  • Análisis estadístico de Redes Biológicas.
  • Redes de Co-expresión génica. Redes de Interacción proteína-proteína.
  • Práctico en R/Bioconductor y Cytoscape. A partir de datos transcriptómicos se calcularán: Redes de Co-expresión, de Interacción proteína-proteína.

Sesión 8: miércoles 10 de abril. Análisis estadístico de resultados post-expresión diferencial Parte III.

  • Redes de Regulación Génica.
  • Búsqueda in silico e in vivo de sitios de unión Factores de Transcripción y microRNAs.
  • Inmunoprecipitación de cromatina seguida de secuenciación: ChIP-seq.
  • Práctico en R/Bioconductor y Cytoscape.

Costo inscripción: $150.000.

Costo total por las 8 sesiones de 19 a 22 horas (24 horas en total).

Se entrega factura si es requerido.

Mayor información: https://bit.ly/2SH6Jhz