Descripción del proyecto
Diplomado en:
Bioinformática: aplicaciones e introducción a las ciencias genómicas
Fecha de inicio
30/03/2020
Intensidad Horaria
120 horas
Modalidad
Virtual
Inversión
$2.917.502
El diplomado en Bioinformática de la Universidad Manuela Beltrán, tiene como objetivo fortalecer las bases teóricas y conceptuales del estudio, análisis y modelamiento de fenómenos biológicos y biomédicos mediante herramientas tecnológicas y escenarios de aplicación de diferentes campos de la bioinformática, a partir de un aprendizaje continuo del manejo de la información genética y genómica que contribuya en responder preguntas innovadoras de estas disciplinas.
Este programa de educación continua de la Universidad Manuela Beltrán está dirigido a:
- Personas con interés en la integración de la biología y las herramientas computacionales para resolver preguntas del ámbito biológico o biomédico por medio de datos de origen génico.
- Profesionales de las ciencias biológicas y biomédicas relacionados con análisis Bioinformáticos.
- Investigadores, funcionarios y docentes de instituciones públicas y privadas vinculados con los análisis genéticos y genómicos.
- Comprender los conceptos y bases teóricas de la bioinformática y conocer metodologías omicas de vanguardia.
- Adquirir habilidades en el manejo y aplicación de herramientas computacionales que permitan responder preguntas en las ciencias biológicas y biomédicas.
- Identificar las herramientas tecnológicas y bioinformáticas, así como una guía continua de los softwares comúnmente utilizados en investigaciones de ciencias biológicas y biomédicas.
MÓDULO 1: Generalidades de la Genética y la Biología Molecular
- Citogenética: Cromosomas y sus anomalías
- Generalidades de la genética mendeliana
- Expansión de los principios mendelianos
- Genética Molecular: Dogma Central de la Biología
- Genética de poblaciones (EH-W).
MODULO 2: Introducción a la Bioinformática.
- Introducción a la bioinformática, definición.
- Conceptos básicos en bioinformática (ADN, ARN, Proteínas, secuencias, alineamiento, filogenia, entre otros)
- Marcadores moleculares: descripción y aplicaciones en casos clínicos y biológicos.
MÓDULO 3: Bases de datos en bioinformática
- Historia de las bases de datos bioinformáticas.
- Motores de búsqueda de bases de datos bioinformáticas, BLAST.
- Técnicas de expresión de genes y antecedentes históricos
- Metodología de los Microarrays
- Generalidades del Rad-seq
- Introducción a bioconductores y conexión con software bioestadístico
MÓDULO 4: Secuencias y genomas
- Métodos de secuenciación de última generación
- Anotaciones de Genomas
- Métodos de predicción de genes
- Genómica comparativa
MÓDULO 5: Estructuras de Proteínas
- Introducción a las cadenas polipetidicas
- Visualización y comparación de estructuras de proteínas
- Predicción de estructuras de proteínas.
- Interactómica
MÓDULO 6: Omicas
- Generalidades de la Omicas ( Genomica, Transcriptomica, Epigenomica, Proteomica, Metabolimica, etc.)
- Estructuras y funciones de RNAs no codificantes
- Principios computacionales para el analisis de RNAs
- Expresión de RNAs no codificantes.
- Regulación de la expresión genética
MODULO 7: Análisis micro y macroevolutivos para las ciencias biológicas y biomedicas.
- Conceptos básicos de genética de poblaciones, filogeografía, algoritmos filogenéticos.
- Softwares de análisis micro y macroevolutivos (MEGA, DnaSP, MrBayes, RaxML, TCS).
- Diversidad genética: influencia de factores demográficos
- Poblaciones estructuradas y flujo génico, softwares de genpop (STRUCTURE, Genetix, BayesAss)
- Filogeografía, softwares filogeográfico (ARLEQUIN, SAMOVA, MIGRATE)
- Farmacoinformática e Informática Biomedica.
MODULO 8: Biología de Sistemas
- Conceptos sobre biología de sistemas
- Técnicas experimentales para la biología de sistemas
- Modelamiento de biología de sistemas (Reactome)
- Modelo Lodka-Volterra
Katherin Eliana Alejandra Otálora Acevedo (Docente de Bioinformática) y docente a definir.
Perfil Docente: Magister en Ciencias Biológicas, participación en procesos de investigación que involucren análisis genéticos o genómicos, conocimiento de bases de datos en Bioinformática, manejo de R y paquete computacionales como MEGA, DnaSP, MrBayes, RaxML, TCS, STRUCTURE, Genetix, entre otros
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