Facultad de Ciencias Naturales y Exactas

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  • Dirigido a Open or Close

    Profesionales, investigadores o estudiantes de posgrado preferiblemente que se encuentren realizando o planeen realizar investigaciones que requieran del análisis bioinformática de datos derivados de estudios de transcriptómica o RNASeq.

  • Objetivos Open or Close

    Objetivo General

    El curso tiene como objeto proporcionar herramientas para analizar datos de expresión diferencial génica en R para estudios de transcriptómica y RNASe.

    Objetivos Específicos

    • Conocer los comandos y el uso de los programas R, Rstudio y Bioconductor para realizar análisis de expresión diferencial génica en estudios de transcriptómica y RNASeq
    • Diseñar estudios y analizar datos de expresión diferencial génica en estudios de transcriptómica y RNASeq
    • Implementar y aplicar análisis estadísticos de resultados post-expresión diferencial génica en estudios de transcriptómica y RNASeq.
  • Metodología Open or Close

    El curso tiene una duración de 40 h, repartidos en 8 horas diarias durante 5 días. Está compuesto por 3 módulos teórico-prácticas. Se llevará a cabo de forma teórico-práctico para que los estudiantes puedan en el futuro reproducir y adaptar los análisis vistos en clase a situaciones propias, mostrando un manejo de R al extrapolar sus conocimientos a diferentes tipos de análisis. Las sesiones prácticas consistirán en ejercicios computacionales empleando datos reales que permitirán a los participantes familiarizarse con cada paso dentro del flujo de trabajo y bajo una orientación de los instructores. Esta metodología hace que el estudiante trabaje con autonomía y construyendo su propio itinerario de aprendizaje.

  • Contenidos Open or Close

    1. Introducción a R, Rstudio y Bioconductor

    • Obtención e instalación de R
    • Uso de Bioconductor e Instalación de paquetes/librerías
    • R como calculadora
    • Conocer los tipos de objetos (vectores, matrices, data.frame, listas)
    • Aprender a leer y escribir ficheros y objetos binarios
    • Gráficos en R usando ggplot y ggplot2
    • Obtención y edición de los bases de datos de trabajo: datos biológicos (cualitativos, cuantitativos) y datos ambientales (continuos, discretos, dependientes e independientes).

    2. Diseño y análisis de ensayos transcriptómicos

    • Transcriptómica: Flujo de trabajo de RNA-seq.
    • Métodos de análisis de expresión diferencial para RNA-seq.
    • Práctico en R/Bioconductor:

    ➢ Análisis estadístico de expresión diferencial a partir de datos de RNA-seq.
    ➢ PCA
    ➢ Clustering
    ➢ Heatmaps,
    ➢ Gráficos de genes diferencialmente expresados

    3. Análisis estadístico de resultados post-expresión diferencial

    • Análisis estadístico de enriquecimiento de vías y procesos biológicos.
    • Bases de Datos Funcionales: BioMart, GeneOntology (GO), KEGG, String, DOSE, DAVID.
    • Práctico en R/Bioconductor:
      ➢ Análisis de Enriquecimiento de Procesos Biológicos,Funciones Moleculares, Componentes Celulares (GO) y Vías biológicas (KEGG).
      ➢ Gráficos de enriquecimientos.

 

Inversion: 1 SMMLV (Egresado de la Universidad del Valle tienen un descuento del 10 %)

Fecha límite de pago: un día antes del inicio

Requisitos:

  • Fotocopia de la Cédula
  • Fotocopia de la EPS
  • Fotocopia del Diploma o Acta de grado de pregrado

Intensidad horaria: 40 horas
Horario: lunes a viernes de 8:00 a.m a 5:30 p.m.
Docentes: Diana López, PhD (Universidad Nacional)  y Andres Castillo, PhD (Coordinador, Universidad del Valle)
Coordinador del curso:
Andres Castillo (Departamento de Biología)

Fecha límite de inscripción: 17 de abril de 2019 ó en informes 3302461

Fechas propuestas para el inicio del Curso*
Fecha de Inicio: 22 de abril de 2019
Fecha de Finalización: 26 de abril de 2019

Certificado: se otorga certificado de asistencia a las personas que tengan una participación de al menos 80% de las horas programadas.

* El inicio del curso está garantizado si se cumple con el número mínimo de inscritos.

Mayor información:
Oficina de Extensión 
Teléfono: +57(2) 3302461
Correo: Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.