03 al 07 de junio de 2019 – 9.00 a 18.00 hs.
Aula de Posgrado Facultad de Ciencias Agrarias UNR
Campo Experimental Villarino – Zavalla Santa Fe

Docentes responsables:
Dra. María Inés Zanor y  Dr. Lucas Daurelio

Docentes invitados:
Dra. Silvina Felitti, Dr. Rodolfo Rasia, Dr. Vladimir Cambiaso, Lic. Victoria Cabodevila, Dr. Germán Rosano, Dr. Gustavo Rodríguez, Dr. Martín Espariz, Mg. Romina Martinelli, Lic. Especialista Mauro Gismondi, Dr. Daniel Kurt, Dr. Guillermo Pratta, Mag. Marcos Prunello.

Objetivos:

  • Interpretar el alcance de la Bioinformática y su forma de aproximarse científicamente a los objetos estudiados.
  • Identificar las diferentes oportunidades de aplicación de la Bioinformática según el nivel de organización abordado.

Contenidos:

Tema 1 (carga horaria: 1 hs):
Introducción a la Bioinformática y las Bases de Datos. Reseña histórica. Organización de la información de bases de datos de interés biológico. Tipos de bases de datos. Búsqueda en bases de datos.

Tema 2 (carga horaria: 3 hs):
Análisis genómico. Secuenciación de genomas completos. Introducción. Obtención y utilización de secuencias disponibles en bases de datos públicas. Evaluación de calidad de los archivos de secuencias. Alineamiento de secuencias de genomas completos. Evaluación de calidad de secuencias alineadas. Aplicaciones prácticas. Genómica Comparativa, usos y aplicaciones. Análisis de regiones promotoras y sitios de unión a factores de trascripción. Estudios de big data a nivel de la metilación genómica.

Tema 3 (carga horaria 2 hs):
Detección de polimorfismos a partir de secuencias alineadas. Comparación de genomas completos. Gráficos de densidad de polimorfismos. Aplicaciones prácticas.

Tema 4 (carga horaria: 3 hs):
Genética. Usos de marcadores fenotípicos y genotípicos. Marcadores moleculares. Uso de marcadores moleculares para mejoramiento. Polimorfismo. Análisis de variación poblacional. Métodos bioinformáticos para el análisis genético.

Tema 5 (carga horaria: 2 hs):
Biología estructural. Predicción de estructura por homología de secuencia y “threading”. Métodos de comparación. Interacciones entre proteínas y entre proteínas-moléculas pequeñas. Simulación y dinámica molecular y métodos ab initio.

Tema 6 (carga horaria: 2 hs):
Filogenia. Árboles filogenéticos. Contribución de la filogenia a la definición de especie. Árbol de la vida. Contribución de la filogenia a la asignación de función génica. Ortólogos y Parálogos. Construcción de árboles filogenéticos usando datos genómicos. Métodos de distancia. Métodos de máxima parsimonia. Métodos de máxima verosimilitud. Concepto y selección de modelos de substitución. Bootstrapping. Uso de software libre para la reconstrucción filogenética.

Tema 7 (carga horaria: 3 hs):
Transcriptómica. Qué es el transcriptoma? Tipos y construcción de microarrays. Análisis de calidad y pre-procesado de datos. Análisis estadístico. Herramientas para el análisis de resultados. Bases de Datos de microarrays: GEO, ArrayExpress. Secuenciadores de alto rendimiento: RNA-Seq. Análisis estadístico. Herramientas para el análisis de resultados. Estudios de big data a nivel de la expresión genética.

Tema 8 (carga horaria: 4 hs):
Proteomas, y metabolomas. Qué es el proteoma? Fundamentos de técnicas de proteómica. Análisis e interpretación de datos. Qué es el metaboloma? Fundamentos de técnicas de metabolómica. Análisis e interpretación de datos.

Tema 9 (carga horaria: 4 hs):
Conceptos y aplicaciones de la Bioinformática en metagenómica. Análisis e interpretación de datos de metagenómica. Aplicaciones programas disponibles. Redes. Aplicaciones y programas disponibles.

Programa analítico de prácticos (carga horaria: 16 hs):

  1. Manejo de bases de datos biológicas.
  2. Recuperación de secuencias de nucleótidos y de aminoácidos de NCBi y Uniprot.
  3. Alineamiento de secuencias de genomas completos.
  4. Detección de polimorfismos.
  5. Modelado por homología y ab initio utilizando Modeller y Rosetta
  6. Construcción de árboles filogenéticos.
  7. Análisis de datos provenientes de técnicas ómicas.
  8. Estudio de regiones promotoras.
  9. Análisis de genómica comparativa.

Actividades y formas de evaluación:

  • La metodología consistirá en clases teóricas y clases prácticas.
  • La evaluación constará de un examen final diferido que los alumnos deberán resolver individualmente y entregar en un lapso de dos semanas.

Requisitos para la aprobación:
Asistencia al 75 % de las clases y obtención de 6 puntos sobre 10 en el examen final diferido.

Profesionales a los que está dirigido el curso:
Biólogos, Ingenieros Agrónomos, Licenciados en Genética, Licenciados en Biotecnología, Licenciados en Análisis de Sistemas, Ingenieros Electrónicos, Licenciados en Estadística, Licenciados en Ciencias de la Computación y carreras afines a Bioinformática.

Cupo: Un mínimo de 5 alumnos y un máximo de 25 alumnos.

Carga horaria:
40 hs, 24 hs de Clases Teóricas y 16 hs de Clases Prácticas, presenciales

ARANCEL: $ 4000

Bibliografía:

  • B. Alberts, D, Bray, J. Lewis, M. Raff, K. Roberts, J. Watson. Molecular Biology of the Cell. Forth Ed. Garland Publishing.
  • Causton, H. et al. 2003. Microarray Gene Expression Data Analysis [a beginners guide]. Blackwell Publishing.
  • Genes VII. B. Lewin. Oxford University. 2000.
  • Gibas, C.; Jambeck, P.; O’Reilly, L. 2001. Developing Bioinformatics Computing Skills. Sebastopol.
  • H. Lodish, A. Berk, P. Matsudaira, C. Kaiser, M. Krieger, P. Scott, S. Lawrence, J. Darnell. Molecular Cell Biology. Fifth Ed. WH Freeman and Company. 2000.
  • Lesk, A.M. 2002. Introduction to Bioinformatics. Oxford University Press.
  • Molecular Biology for Computer Scientists. Lawrence Hunter. ebook. www.biostat.wisc.edu/~craven/hunter.pdf
  • R.H. Tamarin. Principios de Genética. Cuarta Ed. Reverté. 1996.
  • The Language of Biotechnology: a Dictionary of Trems. J.M. Walker, M. Cox, A.Whitaker. Amerival Chemical society. 1995.
  • Xiong, J. 2006. Essential Bioinformatics. Cambridge University Press.

 

 

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