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SUMMARY:Análisis e integración de datos -ómicos en enfermedades complejas
DESCRIPTION:Nota Importante\nPara el correcto seguimiento del curso es IMPRESCINDIBLE\, que cada persona se lleve su ordenador portátil. \nLugar de celebración:\nFacultad de Ciencia de la Universidad de Granada en las siguientes aulas:\nDías 01/10 y 02/10: A11\nDía 03/10: M03\nDías 30/09; 07/10; 08/10; 09/10 y 10/10:A05 \nDirección: \nPedro Carmona Sáez\, Responsable Unidad de Bioinformática\, Centro de Genómica e Investigación Oncológica (GENYO)\nMichael Hackenberg\, Profesor Titular Departamento de Genética UGR\nCoral del Val\, Profesora Titular Departamento de Ciencias de la Computación\, UGR \nIntroducción:\nLa aparición de las tecnologías –omicas\, como los métodos de secuenciación masiva\, ha supuesto una revolución en el campo de la biología molecular y por consecuencia\, las disciplinas que hacen uso extenso de sus métodos como la biomedicina. La gran cantidad de datos que generan estos métodos ha permitido entender mejor las causas moleculares de muchas enfermedades complejas como el cáncer\, facilitando el descubrimiento de biomarcadores y dianas terapéuticas. La bioinformática es la disciplina fundamental para analizar esta enorme cantidad de datos y extraer conocimiento.\nEn el presente curso se dotará a los asistentes de los conocimientos básicos en los principales tipos de análisis de datos -omicos que se llevan a cabo para el estudio de una enfermedad compleja como es el cáncer. Para lograr este objetivo se propone una formación tanto teórica como práctica. Después de exponer la base teórica de cada tema se pasa a practicar el análisis de diferentes tipos de datos de secuenciación masiva como RNA-Seq (transcriptoma) o secuenciación del exoma (DNA sequencing). Para ello se explicará el acceso a datos a través de repositorios públicos como GEO o TCGA (The Cancer Genome Atlas Program).\nSe verán los fundamentos de las principales técnicas de análisis de estas tecnologías para aplicaciones como estudios de estratificación de pacientes o clustering\, clasificación\, descubrimiento de biomarcadores y análisis avanzados para la interpretación funcional de los resultados.\nLos ejemplos prácticos se llevarán usando aplicaciones web y funciones en el entorno R\, de los cuales se verán también conceptos básicos como instalación de paquetes y carga de datos para que los asistentes adquieran los conocimientos necesarios para ejecutar y reproducir los análisis que se irán viendo a lo largo de las diferentes sesiones. \nPosibilidad de reconocimiento de créditos\nReconocimiento de créditos ECTS OPTATIVOS en los Grados (hasta el momento)\n2 créditos ECTS OPTATIVOS en el Grado en Biología\n2 créditos ECTS OPTATIVOS en el Grado en Biotecnología \nEste curso podrá ser convalidado por créditos de libre configuración en las titulaciones a extinguir \nCompetencias de los alumnos:\na) El alumno sabrá/comprenderá\n– La importancia de métodos de alto rendimiento en campos como la biomedicina\n– Los protocolos principales de la secuenciación masiva (RNA-seq\, exoma) y sus aplicaciones en el campo de la biomedicina.\n– Los fundamentos de las principales técnicas de análisis de datos -omicos\, como métodos de clusterización\, tests estadísticos para determinar expresión diferencial\, etc\n– Los principales tipos de análisis funcionales in silico\n– Principales recursos y bases de datos –omicos de cáncer \nb) El alumno será capaz de\n– Interpretar los resultados de análisis genómicos y comprender los principales métodos de análisis\n– Obtener y descargar información de los principales repositorios de datos –omicos\n– Comprender los tipos de datos y fundamentos del análisis de datos de NGS (rnaSEQ\, dnaSEQ\, tec)\n– Ejecutar en R algunos de los principales análisis para descubrimiento de biomarcadores (expresión diferencial)\, subtipos de enfermedades (clustering)\, clasificadores\, etc\n– Realizar análisis funcionales y de rutas biológicas \nMétodo de evaluación:\n● Al ser un curso práctico la asistencia será un factor fundamental a tener en cuenta y se valorará con un 70% de la nota final\n● Participación activa y competencias en los casos prácticos y ejercicios que se van a llevar a cabo en clase un 30%
URL:https://cemed.ugr.es/curso/19gr56/
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