Análisis integrado de datos -omicos en enfermedades complejas (II ed.)
Lugar celebración:
Granada, Facultad de Ciencias
Dirección:
Pedro Carmona Sáez
Departamento de Estadística e I.O., Universidad de Granada
Michael Hackenberg
Departamento de Genética, Universidad de Granada
Coral del Val
Departamento de Ciencias de la Computación, Universidad de Granada
Posibilidad de reconocimiento de créditos:
Nota: La información sobre el reconocimiento de créditos, puede consultarse en el siguiente enlace: reconocimiento de créditos
Este curso será reconocido en los siguientes Grados de la Universidad de Granada (hasta el momento):
1 crédito ECTS Optativo en la Escuela Técnica Superior de Ingenierías Informáticas y Telecomunicaciones en el Grado en Ingeniería Informática
2 créditos ECTS Optativos en la Facultad de Ciencias en los Grados:
Grado en Biología
Grado en Bioquímica
Grado en Biotecnología
La 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. En este contexto, las técnicas estadísticas y bioinformáticas son esenciales para analizar esta enorme cantidad de datos y extraer conocimiento.
En 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 fundamentalmente práctica donde se irán explicando y aplicando las diferentes técnicas de análisis a un conjunto de datos del proyecto TCGA (The Cancer Genome Atlas Program).
Se verán los fundamentos de las principales técnicas desde la descarga de datos, pre-procesamiento y análisis exploratorio así como análisis de descubrimiento de clases o clustering, descubrimiento de biomarcadores y análisis avanzados para la interpretación funcional de los resultados.
Se usarán aplicaciones web y el lenguaje de programación R, por lo que se expondrán conceptos básicos en el uso de este lenguaje de programación.
El alumnado sabrá/comprenderá
- La importancia de métodos de alto rendimiento en campos como la biomedicina
- Los protocolos principales de la secuenciación masiva y sus aplicaciones en el campo de la biomedicina
- Los fundamentos de las principales técnicas de análisis de datos -omicos, como métodos de clusterización, tests estadísticos para determinar expresión diferencial, etc
- Los principales tipos de análisis funcionales in silico
- Principales recursos y bases de datos –omicos de cáncer
El alumnado será capaz de
- Interpretar los resultados de análisis genómicos y comprender los principales métodos de análisis
- Obtener y descargar información de los principales repositorios de datos –omicos
- Comprender los tipos de datos y fundamentos del análisis de datos de NGS (rnaSEQ, dnaSEQ, tec)
- Ejecutar en R algunos de los principales análisis para descubrimiento de biomarcadores (expresión diferencial), subtipos de enfermedades (clustering), clasificadores, etc
- Realizar análisis funcionales y de rutas biológicas
● 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
● Participación activa y competencias en los casos prácticos y ejercicios que se van a llevar a cabo en clase un 30%
Cualificación personal o empleos a los que da acceso:
El alumnado se formará en aspectos fundamentales del análisis bioinformático de datos -omicos. Este es un perfil actualmente con gran demanda tanto en centros de investigación como en empresas del sector biotecnológico, estando también empezando a incorporarse en el ámbito sanitario a través de institutos biosanitarios con convocatorias específicas para este tipo de perfiles
Español
| 16:00-17:00 | Importancia del estudio genómico en medicina de precisión de enfermedades complejas. Dr. Juan Antonio Marchal. Departamento de Anatomía y Embriología Humana. Universidad de Granada |
| 17:00-20:00 | Fundamentos de análisis estadístico y bioinformático de datos Omicos en Biomedicina. Dr. Pedro Carmona Sáez. Departamento de Estadística. Universidad de Granada |
| 16:00-20:00 | Fundamentos del Análisis de datos de NGS Dra. Cristina Gómez Amsterdam UMC |
| 16:00-20:00 | Introducción a R. Dra. Coral del Val Profesora Titular Departamento de Ciencias de la Computación, Universidad de Granada |
| 16:00-20:00 | Visualizaciones en R. Descarga y análisis explorativo de datos clínicos y -omicos Juan Antonio García Villatoro. Departamento de Estadística. Universidad de Granada |
| 16:00-20:00 | Análisis de datos de Transcriptoma Dr. Carlos Cano Departamento de Ciencias de la Computación, Universidad de Granada |
| 16:00-20:00 | Análisis de datos de Metiloma Dr. Jordi Martorell GENyO |
| 16:00-20:00 | Clasificación y Clustering Dr. Michael Hackenberg Departamento de Genética, Universidad de Granada |
| 16:00-20:00 | Análisis de supervivencia y Multivariante Dr. Pedro Femia Departamento de Estadística, Universidad de Granada Dr. Juan Melchor Departamento de Estadística, Universidad de Granada |
