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Curso Internacional: Análisis Bioinformático de Datos Ómicos Derivados de Secuenciación de Siguiente Generación (NGS)


Modalidad Tipo Publico
Presencial 100% Curso Teórico Práctico Libre
Horario Duración

45 horas

Este curso teórico práctico busca ofrecer un panorama amplio y detallado de las distintas aplicaciones, herramientas y flujos de análisis bioinformático de datos ómicos derivados de secuenciación masiva de última generación (Next Generation Sequencing). 
 
Este tipo de datos biológicos genómicos ha experimentado un marcado crecimiento en la última década, impactando todas las áreas de investigación en salud, genética, biología, ciencias agrícolas y pecuarias, ecología y biotecnología a nivel mundial, sin embargo, la capacidad de análisis y aprovechamiento de estos datos y de las aproximaciones genómicas derivadas siguen siendo una limitante para una mayor apropiación de estas nuevas oportunidades en investigación. 
 
El curso pretenderá familiarizar a los participantes con las principales metodologías computacionales para el análisis de datos NGS orientado a las distintas aplicaciones en genómica, metagenómica y trancriptómica con el fin de ofrecerles oportunidades de complementar sus investigaciones por medio de estas nuevas aproximaciones. El curso contará con instructores internacionales y nacionales expertos,  provenientes de instituciones de muy amplia trayectoria y reconocimiento en el área. Los expertos invitados cuentan además con una amplia trayectoria en este tipo de formaciones intensivas de carácter práctico.
 
Fecha de inicio: Lunes 11 de Septiembre de 2017
Fecha de Finalización: Viernes 15 de Septiembre de 2017
Horarios: Lunes a Viernes: 7h30 am a 6:30 pm
Lugar: Campus Casa lemaitre.

 

CONFERENCISTAS / INSTRUCTORES: 
 
Wilson Terán. Profesor Departamento de Biología y director del grupo de Biología de Plantas y Sistemas Productivos, Facultad de Ciencias, Pontificia Universidad Javeriana. Bioquímico y Magíster en Bioquímica, Universidad  de Provence (Francia). PhD Bioquímica y Biología Molecular, Universidad de Granada, CSIC (España). Sus intereses investigativos se centran en preguntas relacionadas con aspectos de regulación génica de las respuestas biológicas a distintos tipos de estrés en diferentes modelos de plantas y bacterias, combinando estudios bioquímicos y moleculares  con aproximaciones transcriptómicas y de minería de datos. 
 
Jairo Enrique Serrano Castañeda. Ingeniero de sistemas de la Universidad Tecnológica de Bolívar (UTB), Magíster en Software Libre de la UOC con énfasis en desarrollo de software. Se desempeñó como coordinador de tecnologías de la dirección de educación virtual de la UTB y profesor de tiempo completo de la Facultad de estudios técnicos y tecnológicos, actualmente director de programa de Ingeniería de Sistemas de la facultad de Ingeniería.
 
Alejandro Caro Quintero. Investigador Corpoica, Tibaitatá. PhD Georgia Institute of Technology (EEUU), Postdoc Georgia Tech y Universidad de Texas, Austin (EEUU). Sus intereses investigativos y áreas de experticia se han centrado en torno a preguntas de biología evolutiva y ecología microbiana usando aproximaciones de metagenómica, metatranscriptómica y genómica comparada en modelos biológicos y nichos ecológicos muy diversos. 
 
Bastian Schiffthaler. Adscrito al departamento de fisiología vegetal de la Universidad de Umea (Suecia). Sus investigaciones se centran en el análisis integrado de datos genómicos y transcriptómicos en las especies forestales álamo (Populus tremula) y pícea (Picea abies) y la construcción de redes a partir de múltiples datos de secuenciación de alto rendimiento. Cuenta con una amplia trayectoria como profesor y desarrollador de material docente para talleres y cursos especializados en análisis de datos ómicos de instituciones prestigiosas como el EBI (European Bioinformatic Institute), la Universidad de Cambridge (Reino Unido), la Universidad de Umea (Suecia) o el Instituto Okinawa de Ciencia y Tecnología (Japón). 
 
Benilton de Sá Carvalho. Profesor Departamento de Genética Médica, Facultad de Ciencias Médicas de la Universidad de Campinas en Brasil. Estadístico con doctorado en Bioestadística de la Universidad Johns Hopkins. Fue profesor asociado del Instituto de Biología Computacional de Cambridge e investigador Asociado Honorario en Biología Computacional del CancerResearch UK (Reino Unido). Tiene alta experiencia en bioestadística con énfasis en Biología Computacional y Bioinformática dirigida a secuenciación genómica, genotipado SNPs y CNV, y RNAseq.
 
Sindy Díaz Hernández, MSc. Profesora Cátedra de los programas de Maestría y Especialización en Estadística Aplicada. Universidad Tecnológica de Bolívar. Magíster en Matemática Estadística de la Universidad de Puerto Rico. Durante su maestría se centró principalmente en el procesamiento, análisis estadístico y minería de datos de expresión génica. Actualmente es miembro del grupo de investigación CASTLE (Computational and Statistical Learning for Knowledge Discovery) de la Universidad Tecnológica de Bolívar. 
 
COMITÉ ORGANIZADOR: 
 
Felipe Guillén, MD. 
Facultad de Ciencias Básicas
Universidad Tecnológica de Bolívar
 
Wilson Terán, PhD
Profesor Departamento de Biología
Pontificia Universidad Javeriana
 
Gabriella Rustici, PhD
Postgraduate Bioinformatics Training Manager 
Department of Genetics Universidad de Cambridge
  

Adquirir conocimientos y competencias en el uso de herramientas y flujos de trabajo para el análisis avanzado de datos ómicos de secuenciación de siguiente generación (NGS) y sus aplicaciones investigativas en ciencias biológicas o biomédicas.

  • Identificar las múltiples aproximaciones ómicas y aplicaciones derivadas del análisis de datos de secuenciación de alto rendimiento (NGS)
  • Conocer y aprender a usar las herramientas y flujos de trabajos para el análisis de datos de secuenciación NGS apropiados para cada tipo de aproximación genómica
  • Entender la significancia, ventajas y limitaciones de cada análisis específico en el contexto de flujos de trabajos ómicos más amplios o profundos

Nivel 1

Introducción a secuenciación de última generación - Introducción a Linux
  • Introducción a la secuenciación de última generación y sus aplicaciones
  • Aspectos generales de los datos tipo NGS: Estructura, formato.
  • Introducción a Linux y manejo de archivos – parsing (práctica)

Nivel 2

Introducción a R y a Bioconductor
  • Introducción a R y R Studio 
  • Introducción a Bioconductor y su relevancia en análisis de datos ómicos
  • Prácticas en R y Bioconductor – análisis y gráficas

Nivel 3

Análisis de genomas I: Secuenciación y análisis de genomas y metagenomas
  • Secuenciación de genoma empleando plataformas NGS – flujos de trabajo
  • Ensamble de genomas
  • Anotación funcional de genomas
  • Introducción a la metagenómica -  Flujos de trabajo
  • Análisis de datos metagenómicos: análisis taxonómicos y funcionales

Nivel 4

Análisis de genomas II: (en inglés)
  • Special Focus on variant calling - GBS and GWAs data analysis
  • Genotype By Sequencing (GBS) types 
  • Variant Calling – Pipelines and best practice
  • GWAs – Visualisation and Annotation

Nivel 5

Análisis y ensamble de transcriptomas
  • RNAseq:  (en inglés)
  • Introduction to RNA-seq work­lows and downstream statistical analysis
  • De novo transcriptome assembly
  • Sequence alignments to reference genome / transcriptome
  • Splice junction identification
  • Differential expression analysis

Metodología

Este curso teórico-práctico es de modalidad presencial y combinará conferencias, sesiones prácticas reales en computadores y discusiones en torno a las principales aplicaciones del análisis de datos NGS en ciencias ómicas.  Las sesiones se impartirán tanto en idioma español como en inglés.
 
Las conferencias darán cuenta de qué preguntas biológicas se pueden abordar y qué tipo de conocimiento biológico puede ser extraído a partir de los distintos datos NGS, haceindo énfasis en las vías a seguir para el análisis computacional de los mismos. 
 
Las sesiones prácticas (aproximadamente 70% de las horas presenciales) consistirán en ejercicios computacionales sobre datos reales que permitirán a los participantes familiarizarse con cada paso dentro del flujo de trabajo y bajo orientación constante de los profesores expertos invitados. 
 
El cupo limitado de participantes busca  optimizar el aprovechamiento de las sesiones prácticas así como favorecer la interacción entre participantes y la discusión con los expertos nacionales e internacionales invitados, para lo cual se contará con numerosos espacios informales de discusión. 
Se entregará certificado de asistencia a los participantes que asistan mínimo al  80% de las sesiones programadas.

Dirigido a

Profesionales del área de ciencias biológicas, ciencias agrícolas o ciencias biomédicas, preferiblemente investigadores, profesionales de laboratorios de genética o estudiantes de posgrado o pregrado que se encuentren realizando o quieran aprender a realizar análisis bioinformáticos de datos ómicos derivados de plataformas de secuenciación de alto rendimiento (NGS).
 
Requisitos mínimos.
  • Ser profesional graduado* del área de ciencias biológicas, agrícolas, biomédicas o afines y manifestar importancia de asistir al curso
  • Buen dominio de inglés (conversación y lectura)
  • Diligenciar el formulario de información académica
 
* Excepcionalmente se podrán evaluar candidaturas de estudiantes de últimos semestres de pregrado  que acrediten su participación en proyectos de investigación afines y justifiquen debidamente la necesidad de su participación.

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