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Transcriptómica: Procesamiento y anotación de datos
Características
Modalidad
En línea
Duración
20 horas totales (15 horas en 5 sesiones y 5 horas extracurriculares)
Fechas
29 de marzo, 5 , 12, 19 y 26 de abril del 2025
Horario
9:30 AM a 12:30 PM. Hora de la Ciudad de México.
Diploma
Constancia con valor curricular por las horas impartidas.
Plataforma
Google meet y Google classroom.
Sobre el curso
El objetivo del curso es:
Proporcionar a los participantes una formación integral en técnicas de análisis de datos transcriptómicos, desde la preparación de muestras de ARN hasta el análisis de expresión diferencial, para aplicar estos conocimientos en biomedicina y biotecnología.
Dirigido a profesionales, investigadores y academicos interesados en aprender a procesar librerías generadas por RNA-seq Illumina y llevar a cabo los análisis básicos de calidad y anotación del ensamble.
Características
Que aprenderás
• Aprender a instalar, configurar y utilizar Linux y comandos básicos de Bash esenciales para el análisis bioinformático.
• Conocer los conceptos clave del dogma central de la biología molecular, tipos de ARN y mecanismos de transcripción.
• Manejar técnicas de extracción de ARN, evaluación de calidad, y preprocesamiento de datos de secuenciación.
• Utilizar software como Trinity y Trinotate para el ensamblaje, evaluación de calidad y anotación funcional de datos transcriptómicos.
• Implementar métodos y software para el conteo de lecturas, normalización de datos y análisis de expresión diferencial.
• Usar bases de datos y herramientas para la anotación génica y análisis de enriquecimiento funcional, interpretando los resultados obtenidos.
• Explorar estrategias para la integración de datos transcriptómicos con otras ómicas para obtener una visión más completa de los procesos biológicos.
• Comprender la importancia de la ética, la gestión de datos y la reproducibilidad en la investigación científica.
Módulos del curso
1. Introducción a Linux para bioinformática.
2. Fundamentos de la biología molecular y la transcripción.
3. Análisis transcriptómico.
4. Ensamble y anotación de datos transcriptómicos.
5. Análisis de expresión diferencial.
6. Anotación y enriquecimiento funcional.
7. Integración de datos ómicos.
8. Consideraciones éticas y de bioinformática.
TEMARIO COMPLETO:
Ponente
M. en C. Verónica Torres Banda
Licenciada en biología y maestra en Ciencias Químico Biológicas, egresada de la Escuela Nacional de Ciencias Biológicas del IPN, actualmente avanza en su Doctorado en Ciencias Químico Biológicas, ha trabajado con filogenias e historia demográfica, con datos mitocondriales y microsatélites.
¿Cómo
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