05 al 09 de junio de 2017 – 9.00 a 18.00 hs.
Aula de Posgrado Facultad de Ciencias Agrarias UNR
Campo Experimental Villarino – Zavala Santa Fe

Docentes responsables:
Dra. María Inés Zanor y Dr. Lucas Daurelio
Docentes invitados:
Dra. Silvina Felitti, Dr. Rodolfo Rasia, Lic. Estefanía Mancini, Méd. Romina Martinelli  Dr. Germán Pérez; Dr. Luis Esteban y Dr. Guillermo Pratta

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: 2 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. Interfases amigables. Bases de datos más utilizadas en la actualidad.

Tema 2 (carga horaria: 3 hs):
Aplicaciones de Bioinformática en Análisis de secuencias. Introducción al alineamiento de secuencias. Tipos de alineamientos globales. Gráfico de puntos (Dot-Plot). Matrices de sustitución. Matrices de probabilidad sitio específica. Perfiles mediante modelos de Hiden Marcov. Herramientas de análisis de secuencias. Aplicaciones en base de datos.

Tema 3 (carga horaria: 3 hs):
Análisis genómico. Secuenciación genómica. Calidad de secuencias. Ensamblado de secuencias genómicas. Identificación y modelado de genes. Métodos de predicción de genes y anotación. Grupos de ortólogos (COGs). Ontología Génica (GO). Análisis y comparación de genomas completos. Integración de bases de datos.

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):
Filogenenia. Árboles filogenéticos. Filogenia y. Árbol de la vida. Terminología: Ortólogos, Parálogos y Xenólogos. Datos usados en la construcción de árboles filogenéticos. Filogenia de genes versus Filogenia de especies. Tasas evolutivas. Definición de árbol evolutivo. Métodos de distancia. Métodos de máxima parsimonia. Métodos de máxima verosimilitud. Métodos bayesianos. Recursos de filogenia en la Web. Uso de software libre.

Tema 7 (carga horaria: 3 hs):
Transcriptómica. Que 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.

Tema 8 (carga horaria: 3 hs):
Proteomas, interactomas y metabolomas. Que es el proteoma? Fundamentos de técnicas de proteómica. Análisis e interpretación de datos. Que es el interactoma? Fundamentos de técnicas de estudio de interacción entre proteínas. Análisis e interpretación de datos. Que es el metaboloma? Fundamentos de técnicas de metabolómica. Análisis e interpretación de datos. Desarrollo y aplicaciones de nuevas ómicas.

Tema 9 (carga horaria: 3 hs):
Conceptos y aplicaciones de la Bioinformática en metagenómica. Análisis e interpretación de datos de metagenómica. Aplicaciones Bioinformáticas en la investigación médica. Biología de Sistemas: Integrómica. Aplicaciones para el desarrollo de vías metabólicas virtuales y redes regulatorias. 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 yUniprot.
  3. Análisis de similitud de secuencias.
  4. Alineamiento múltiple usando clustalW.
  5. Construcción de motivos de modelo Hiden Markov para proteínas.
  6. Modelado por homología y ab initio utilizando Modeller y Rosetta
  7. Construcción de arboles filogenéticos. Uso de Mega.
  8. Anotación de genomas.
  9. Análisis de datos provenientes de técnicas ómicas.

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: $2000

Bibliografía:

  1. B. Alberts, D, Bray, J. Lewis, M. Raff, K. Roberts, J. Watson. Molecular Biology of the Cell. Forth Ed. Garland Publishing.
  2. Causton, H. et al. 2003. Microarray Gene Expression Data Analysis [a beginners guide]. Blackwell Publishing.
  3. Genes VII. B. Lewin. Oxford University. 2000.
  4. Gibas, C.; Jambeck, P.; O’Reilly, L. 2001. Developing Bioinformatics Computing Skills. Sebastopol.
  5. 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.
  6. Lesk, A.M. 2002. Introduction to Bioinformatics. Oxford University Press.
  7. Molecular Biology for Computer Scientists. Lawrence Hunter. ebook. www.biostat.wisc.edu/~craven/hunter.pdf
  8. R.H. Tamarin. Principios de Genética. Cuarta Ed. Reverté. 1996.
  9. The Language of Biotechnology: a Dictionary of Trems. J.M. Walker, M. Cox, A.Whitaker. Amerival Chemical society. 1995.
  10. Xiong, J. 2006. Essential Bioinformatics. Cambridge University Press.

Informes e Inscripción:

Secretaría de Posgrado
Facultad de Ciencias Agrarias – UNR
Campo Experimental Villarino
C.C. 14 (S2125ZAA) Zavalla – Santa Fe
Tel: ++54 341 – 4970389 – 4970080
posgrado-agr@unr.edu.ar

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