Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Temario del curso
Conceptos Fundamentales y Arquitectura de Datos Biológicos
- Dominios centrales de la bioinformática: genómica, transcriptómica, proteómica y biología estructural.
- Formatos y estándares de datos: FASTA, GenBank, EMBL, PDB, FASTQ y metadatos tabulares.
- Ecosistemas de bases de datos: repositorios centralizados, acceso mediante API y estrategias de integración de datos.
- Pensamiento algorítmico en biología: cómo los modelos computacionales representan moléculas e interacciones biológicas.
- Laboratorio práctico: Ejercicios de navegación en bases de datos, conversión de formatos y extracción de metadatos con cuestionarios en vivo.
Alineamiento de Secuencias y Mapeo de Homología
- Principios del alineamiento de secuencias: global vs. local, matrices de sustitución (BLOSUM, PAM) y penalizaciones por huecos.
- Flujos de trabajo de alineamiento múltiple de secuencias: Clustal Omega, MUSCLE y estrategias de alineamiento progresivo.
- Alineamiento y visualización de resultados: Jalview, puntuación de alineamiento, análisis de conservación e identificación de motivos.
- Laboratorio práctico: Alineamiento de secuencias codificantes y no codificantes, interpretación de patrones de conservación y validación de la calidad del alineamiento.
BLAST y sus Aplicaciones
- Mecánica del algoritmo BLAST: semilla y extensión, búsqueda heurística y significancia estadística (E-value, puntuación bit).
- Variantes de BLAST: nucleótido, proteína, tblastn, megablast y PSI-BLAST para descubrimiento iterativo.
- Interpretación de resultados de BLAST: identificación de homólogos, inferencia de función y mapeo a dominios funcionales.
- Laboratorio práctico: Ejecución de búsquedas BLAST dirigidas, filtrado de resultados, extracción de anotaciones funcionales y cuestionarios de validación conceptual.
Herramientas de Traducción y Análisis de Codones
- Traducción del código genético: búsqueda de ORF, reconocimiento de codones de inicio/paro y detección de marco.
- sesgo de uso de codones, contenido de GC e implicaciones para la estabilidad del ARNm en sistemas de expresión.
- Optimización de la traducción: índices de adaptación de codones, evitación de sitios de restricción y principios de diseño de genes sintéticos.
- Laboratorio práctico: Predicción de ORF, análisis de sesgo de codones y ejercicios de optimización de traducción con validación de alineamiento.
Diseño de Cebidores y Planificación Experimental
- Fundamentos del diseño de cebidores: longitud, Tm, abrazadera GC, evitación de dímeros/pliegues de cabello y restricciones de tamaño del amplicón.
- Métricas de evaluación de cebidores: puntuación de especificidad, cribado de reactividad cruzada y predicción de estructura secundaria.
- Flujos de trabajo de software: Primer3, OligoAnalyzer y validación de PCR in silico contra genomas de referencia.
- Laboratorio práctico: Diseño de cebidores dirigidos para un gen dado, evaluación de métricas de rendimiento y resolución de problemas comunes de diseño.
Predicción de Epítopos y Flujos de Trabajo Inmunoinformáticos
- Tipos de epítopos: lineales vs. conformacionales, epítopos de células B vs. células T y predicción de unión al MHC.
- Algoritmos de predicción: NetMHC, BepiPred, integración de herramientas IEDB y umbrales de interpretación de puntuaciones.
- Traducción de predicciones a validación experimental: síntesis de péptidos, ensayos de unión y flujos de trabajo de desarrollo de anticuerpos.
- Laboratorio práctico: Envío de secuencias a servidores de predicción de epítopos, filtrado de coincidencias de alta confianza y mapeo de grupos de epítopos a dominios de proteínas.
Predicción de Estructura Secundaria y Dinámica de Plegamiento
- Niveles de estructura proteica y principios de plegamiento: enlaces de hidrógeno, colapso hidrofóbico y formación de láminas β/hélices α.
- Metodologías de predicción: Chou-Fasman, GOR, predictores basados en redes neuronales y modelado sin plantillas.
- Interpretación de resultados: puntuaciones de confianza, flexibilidad a nivel de región y mapeo de dominios funcionales.
- Laboratorio práctico: Ejecución de predictores de estructura en proteínas objetivo, visualización de elementos de estructura secundaria y correlación de predicciones con datos experimentales.
Análisis Filogenético e Ideas Evolutivas
- Principios de construcción de árboles: basados en distancia, máxima parsimonia, máxima verosimilitud y métodos bayesianos.
- Pipelines de alineamiento a árbol: enmascaramiento, recorte, modelos de sustitución y bootstrap para estimación de confianza.
- Visualización y anotación de árboles: arraigo, interpretación de clados, selección de grupo externo y mapeo de rasgos funcionales.
- Laboratorio práctico: Construcción de un árbol filogenético a partir de secuencias alineadas, evaluación del soporte bootstrap y anotación de clados con metadatos biológicos.
Flujos de Trabajo Integrados, Solución de Problemas y Aplicación Final
- Diseño de pipelines: encadenamiento de herramientas, gestión de dependencias y automatización de tareas repetitivas de bioinformática.
- Trampas comunes: deriva de versiones de bases de datos, configuración incorrecta de parámetros, sobreajuste de predicciones y errores de referencia cruzada.
- Evaluación de algoritmos: reconocimiento de limitaciones de herramientas, cuándo cambiar de predictores y validación de resultados computacionales frente a datos de laboratorio húmedo.
- Aplicación final: Los participantes seleccionan una pregunta biológica, recuperan datos, ejecutan un pipeline de análisis dirigido, interpretan resultados y presentan hallazgos con documentación de solución de problemas y justificación de selección de herramientas.
- Revisión abierta, refuerzo conceptual y distribución de recursos para el estudio independiente continuo.
Requerimientos
Conocimientos biológicos básicos sobre proteínas, ARN y ADN.
21 Horas
Testimonios (2)
aplicaciones prácticas desde las más simples hasta las más complejas
TUDOR DAMIAN - Institutul National de Sanatate Publica
Curso - Basics of Bioinformatics
Traducción Automática
Más ejercicios con nuestras secuencias
Maria-Adina Gatea - Institutul National de Sanatate Publica
Curso - Basics of Bioinformatics
Traducción Automática
