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Inteligencia artificial no supervisada y supervisada para el análisis de grandes bases de datos (I ed.)

Todos los cursos del Centro Mediterráneo son abiertos a la Sociedad, no exclusivos de la comunidad universitaria

Código: 22GR05 Granada
07/02/2022 al 11/02/2022

Modalidad y lugar de celebración:
Modalidad presencial
Facultad de Ciencias, Universidad de Granada.

Requerimientos:
Este curso está destinado a los alumnos cursando cursos del Grado de Biología, Bioquímica, Biotecnología, Ciencias Ambientales, Farmacia, Química y Medicina entre otros muchos y alumnos del Máster y de Doctorado con conocimientos básicos de R pero no de Excel.

Dirección:
Mohamed Larbi Merroun
Profesor Titular de Universidad
Departamento de Microbiología

Profesor del curso:
Ramiro Vílchez Vargas
Investigador Contratado Doctor.
Universitäsklinikum Magdeburg, Alemania

Introducción:

El reciente desarrollo de técnicas de secuenciación masiva para el estudio taxonómico, basado en el gen 16S rRNA, de muestras medioambientales conlleva que se genere una cantidad considerable cantidad de datos, los cuales han de ser informáticamente analizados. La inteligencia artificial, ofrece dicha herramienta.

Los estudiantes tendrán la oportunidad de analizar ellos mismos datos crudos de secuenciación masiva. Dichas muestras provienen de biopsias de diferentes regiones del tracto digestivo humano, saliva y heces de un grupo de 25 pacientes (8 muestras por paciente).
El análisis de datos se realizará usando plataformas de anotación taxonómica, programas de informática y programas de estadística, los cuales están disponibles online o instalados bien en el ordenador personal o en un servidor local, en función de la memoria requerida para el análisis.

Todas estas herramientas rara vez están reflejadas en los programas didácticos de Biología, Bioquímica, Biotecnología, Ciencias Ambientales, Farmacia, Química, etc.. o en Programas de Máster o de Doctorado, incluso a nivel Europeo. Por lo tanto, los estudiantes necesitan cursos complementarios que implementen interdisciplinariamente su conocimientos en la materia.

Por ello, el objetivo principal de este curso es dotar a los estudiantes de conocimientos complementarios a sus respectivos estudios universitarios para que sean capaces de analizar los datos derivados del uso de técnicas que general gran cantidad de datos.
El curso consta de un total de 30 horas, distribuidas en seis horas durante cinco días consecutivos. Los estudiantes tienen que estar altamente motivados e involucrados en entablar “brain storming” durante la duración del curso. Nivel básico de inglés es recomendable aunque las clases se impartirán en español (English also possible).

Se debe hacer notar que en el curso se va a analizar unos datos en concreto pero los conocimientos que se adquirirán durante el curso se pueden aplicar a cualquier base de datos numéricos que contengan millones de datos (independientemente de si provienen de muestras biológicas o de análisis de mercados).

Competencias del alumnado:

  • Aprender a elaborar el diseño experimental adecuado para alcanzar el objetivo propuesto.
  • Aprender a encontrar en internet aquellas plataformas y programas informáticos que se usan en la actualidad en el análisis de datos derivados de la secuenciación masiva.
  • Aprender a manejar programas bioinformáticos de análisis de diversidad y actividad microbiana.
  • Aprender a elaborar las gráficas correspondientes a los resultados obtenidos después del análisis de datos.

Metodología:

a) Taller de trabajo. Cada alumno tendrá su propio ordenador. Todos los programas usados serán gratis excepto el paquete office (no se acepta openAccess, solo Excel)
b) Exposiciones por parte del alumnado (15 min max).

Evaluación

Se propone un sistema de evaluación en el que se valorará:
Participación activa durante el curso, interviniendo en el desarrollo del mismo.
Al ser el curso online se realizará una evaluación continua valorando la participación de cada uno de los estudiantes.

Cualificación personal o empleos a los que da acceso:
El conocimiento de bioinformática y bioestadística aplicadas a campos de conocimiento relacionados con salud es altamente demandado en la actualidad.

Idiomas utilizados:
Español and English

Lunes, 7 de febrero de 2022

15:00-21:00 Preparación de la base de datos para su análisis.
Ramiro Vílchez Vargas
Investigador Contratado Doctor.
Universitäsklinikum Magdeburg, Alemania

Martes, 8 de febrero de 2022

15:00-21:00 Control de calidad de los resultados
Ramiro Vílchez Vargas

Miércoles, 9 de febrero de 2022

15:00-21:00 Inteligencia artificial no supervisada para el análisis de datos
Ramiro Vílchez Vargas

Jueves, 10 de febrero de 2022

15:00-21:00 Inteligencia artificial supervisada para el análisis de datos
Ramiro Vílchez Vargas

Viernes, 11 de febrero de 2022

15:00-21:00 Inteligencia “humana” para discutir los resultados
Ramiro Vílchez Vargas