Diplomado a distancia
Bioinformática
Desarrollá habilidades en el procesamiento y análisis de secuencias biológicas para el uso de datos biológicos.
¿Estás listo para revolucionar?
Convocatoria de Becas MITIC
Carga horaria
100 horas
Inicio y finalización
Mayo – Octubre 2023
Días de Clase
Martes y jueves por Zoom
Horario de clases
18:30h a 20:30h
Inversión
Programa financiado por el MITIC – Matrícula Gs. 300.000 a cargo del estudiante
Decano de la Facultad de Informática
D.Sc. Benjamín Barán
- Doctor en Ciencias por la Universidad Federal de Río de Janeiro.
- Doctor Honoris Causa de la Universidad Nacional de Asunción.
- Con más de un centenar de trabajos científicos publicados, ha sido galardonado con el Premio Nacional de Ciencias del Paraguay (1996).
Docentes del Programa
Dr. Adolfo Borges
Doctor en Bioquímica y Biología Molecular. Investigador Asociado y Coordinador del Laboratorio de Toxinas y Artrópodos del CEDIC.
Somos la Universidad para los que tienen la capacidad de adaptarse a los cambios.
¿Te define esta característica?
Contenido
Módulo 1: Fundamentos de Bioinformática
Módulo 2: Análisis de secuencias biológicas
Módulo 3: Análisis Genómico
Módulo 4: Filogenia molecular
Módulo 5: Metagenómica
Módulo 6: Biología estructural
- Instalación del Docker conteniendo el ambiente computacional que se usará en este Diplomado.
- Gestión con el sistema operativo Linux.
- Introducción a Python.
- Bases de Datos Bioinformáticas.
- Ácidos nucléicos y proteínas (secuencias, estructuras y funciones), flujo de la información genética (dogma central de la biología y procesos de transcripción y traducción), generación de datos biológicos (secuenciamiento, resolución de estructuras de proteínas), variaciones genéticas, bases de datos biológicos, conceptos de bioinformática, biología computacional y sus aplicaciones.
- Métrica de distancias entre secuencias, tipos de alineamiento de secuencias (global y local, por pares y múltiple), algoritmo de Needleman-Wunsch, algoritmo de Smith-Waterman, matrices PAM y BLOSUM, heurística para la alineación de secuencias múltiples, significancia de los alineamientos (p-value, z-score e e-value), aplicaciones de alineamientos de secuencias biológicas.
- Fundamentos sobre secuenciación de genomas; el método Sanger. Métodos de nueva generación. retos computacionales de su ensamblaje y anotación.
- Expresión de la información génica.
- Introducción al análisis de las Secuencias de Genoma Completo (SGC).
- Herramientas bioinformáticas para análisis de SGC: Control de Calidad de las secuencias, caracterización de bacterias patógenas, Búsqueda de Genes de Resistencia, Virulencia, Plasmido, Ensamble de Secuencias y Control de Calidad. Casos de Uso. Prácticas.
- Evolución y filogenia molecular, árboles, filograma y cladograma, reconstrucción de árboles filogenéticos, métricas de distancia, métodos basados en la distancia, parsimonia, máxima verosimilitud e inferencia bayesiana, UPMGA, single linkage, complete linkage, average linkage, neighbor joining, bootstrapping.
- Introducción a metagenómica, introducción a secuenciación NGS, conceptos de ecología microbiana, diseño experimental, generalidades para estudio de comunidades microbianas, herramientas bioinformáticas para estudio de microbiomas, proyecto microbioma de la tierra, proyecto microbioma Paraguay, diseñando microbiomas, lectura y análisis de papers.
- Protein Data Bank (PDB), métodos de resolución de estructuras de proteínas, herramientas para visualización de macromoléculas, herramientas para la predicción de estructuras, modelado molecular, interacciones químicas, docking molecular ,virtual screening para la identificación de fármacos.