¿Por qué este Curso?
Las nuevas técnicas de secuenciación masiva del ADN nos proporcionan una cantidad muy grande de información, por lo que es importante tener herramientas de acceso libre que nos permitan analizarlas sin hacer inversiones en softwares especializados. R es un lenguaje de programación de acceso libre usado ampliamente en investigación científica, siendo muy popular en los campos de aprendizaje automático (machine learning), minería de datos, investigación biomédica y bioinformática. R tiene un vasto número de librerías de código abierto que permiten realizar funciones de cálculo complejas, así como de visualización. Estas librerías se encuentran depositadas en dos grandes repositorios: CRAN y Bioconductor. Este último proporciona herramientas para el análisis y el entendimiento de datos genómicos.
El curso Análisis de datos de ciencias genómicas usando R está enfocado en presentar distintas librerías para el análisis estadístico y la comprensión de datos genómicos de alto rendimiento. El énfasis está en la exploración de datos de Metagenómica y de expresión génica de secuencia de ARN.
El propósito general es proporcionar a los asistentes los conceptos y habilidades básicas de herramientas bioinformáticas para el manejo y análisis de datos genómicos basadas en lenguaje R.
Al curso está dirigido a profesionales del área de la salud o disciplinas relacionadas, esto incluye médicos, enfermeras, biólogos, químicos, nutriólogos y ciencias afines que tengan conocimientos básicos del lenguaje de programación R.
Objetivos del programa
Ruta de aprendizaje
Introducción a Bioiconductor
Bioconductor para análisis de secuencias cortas
Metagenómica
Transcriptómica
Análisis de datos de ciencias genómicas usando R
Contenido del programa
Introducción a Bioiconductor
- 1.1 Instalación de R Studio
- 1.2 Instalación de librerías de CRAN y Bioconductor
- 1.3 Comandos básicos de R
Bioconductor para análisis de secuencias cortas
- 2.1 Secuencias, alineamientos y operaciones básicas
- 2.2 Lectura y escritura de secuencias en formato fasta y fastq
- 2.3 Análisis del control de calidad de secuencias con Rqc y QuasR
Metagenómica
- 3.1 Introducción a la metagenómica
- 3.2 Exploración de matrices de abundancia
- 3.3 Análisis de alfa diversidad
- 3.4 Análisis de beta diversidad
- 3.5 Análisis de abundancia diferencial
Transcriptómica
- 4.1 Introducción al análisis de expresión diferencial
- 4.2 Análisis Integrativo de Expresión Diferencial para Múltiples Experimentos (IDEAMEX)
Metodología de aprendizaje
Lectura de materiales bibliográficos
Se han seleccionado una serie de lecturas obligatorias y presentaciones, las cuales deberán ser revisadas por los participantes de manera previa a la realización de cada actividad con el propósito de fomentar la participación del estudiante y favorecer el desarrollo de discusiones sobre situaciones específicas.
Sesiones sincrónicas
Las sesiones virtuales se emplean para proporcionar retroalimentación inmediata entre participantes y estudiantes, manteniendo presentaciones en vivo.
Envío de actividades
El envío de actividades es un proceso fundamental para la interacción entre docentes y estudiantes, mediante la realización de tareas específicas.
Foro
Este análisis de las competencias adquiridas de los participantes permite evaluar evaluaciones entre sí, además de conocer otros puntos de vista.