Biología Computacional y Estructural Facultad de Ciencias Departamento de Nutrición y Bioquímica. Diplomado presencial
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- Rubén Maestre Peralta
- hace 6 años
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1 Diplomado presencial
2 Intensidad horaria. 120 horas Horario. Viernes de 5:00 pm a 9:00 pm y sábados de 8:00 am a 1:00 pm Objetivos General Contribuir a la formación integral del recurso humano altamente calificado en el análisis, y generación de información biológica por medios computacionales y que a su vez provea elementos clave para el desarrollo y entendimiento de las técnicas algorítmicas y computacionales que residen detrás de dichos análisis, apuntando a la potenciación de la investigación genómica y postgenómica en nuestro país, así como a promover la aplicación de los métodos y herramientas típicos en biología computacional en diversas áreas del conocimiento, tales como la identificación de causas moleculares de enfermedades y métodos para su diagnóstico, la identificación de factores que determinen la relación genotipo-fenotipo en cualquier sistema biológico, relación estructura-función de proteínas o la determinación de factores claves en procesos de patogenicidad. Específicos Actualizar a los profesionales de las ciencias básicas, de la información y de la salud, mediante la transferencia del conocimiento científico y tecnológico, en métodos computacionales para el análisis y tratamiento de información biológica. Elevar el nivel de competitividad de nuestros investigadores con una formación multidisciplinaria que responda a la tendencia mundial en investigación biológica. Proveer a la comunidad científica nacional de herramientas que permitan impulsar el análisis efectivo de la información en sus respectivas áreas de formación, contribuyendo de esta manera con un efecto multiplicador que redunde en el avance de la ciencia en nuestro país. Generar un espacio para que docentes, estudiantes y empresarios socialicen sus investigaciones y resultados en el área biología computacional, fomentando así la comunicación e intercambio de experiencias que permitan conectar las relaciones inherentes a la investigación científica, la academia y su aplicación en la industria. Generar un manual de protocolos en Biología computacional y estructural que sirva de referencia para la formación de estudiantes y la investigación científica, tanto en nuestra universidad como fuera de ella. Propuesta de valor Los participantes estarán en capacidad de adquirir conocimiento teórico en los fundamentos de los algoritmos principales de la Biología computacional y estructural en lo
3 referente al conocimiento derivable de secuencias y estructuras moleculares; Habilidad en el manejo de herramientas computacionales para el análisis de datos biológicos; Interpretación de los resultados generados por programas que operan los principales algoritmos, en esencia de comparación, de la Biología computacional y estructural; Actitud crítica ante los resultados obtenidos con los diferentes programas de la Biología computacional y estructural. Dirigido a Profesionales y estudiantes de todas las áreas relacionadas con ciencias biológicas y biomédicas. Requisitos mínimos Profesionales y estudiantes de áreas relacionadas con ciencias biológicas y biomédicas, interesados en la temática del diplomado. Metodología Sesiones presenciales con prácticas computacionales. Ofrece amplias posibilidades de utilizar diversos medios de aprendizaje y modos de interactividad para el desarrollo de los contenidos. Presentación del programa El desarrollo de tecnologías de secuenciación y los avances propios de la biología molecular, han generado un crecimiento exponencial de datos en los últimos años. el volumen de datos, representado mayoritariamente en secuencias de DNA y de proteínas, ha creado la necesidad de desarrollar sistemas complejos que permitan no solo el almacenamiento sino también la manipulación y análisis de los mismos, a través de algoritmos y herramientas de software especializados. Se estima que en la actualidad existen aproximadamente 1500 bases de datos biológicos alrededor del mundo, la mayoría de ellas de uso libre y gratuito, sin tomar en cuenta aquellas bases de datos que no son formalmente publicadas en revistas científicas, pero que aun así se encuentran disponibles para su uso en internet. Con el desarrollo de estas bases de datos la comunidad científica ha logrado resolver un problema de almacenamiento de información, estableciendo al mismo tiempo un mecanismo eficaz para el acceso a dicha información. Sin embargo, a partir de este hecho nuevos retos empiezan a surgir dentro de la comunidad científica. Si bien el almacenamiento y organización de la información es un factor determinante en toda investigación, la real importancia de dicha información reside en su capacidad informativa, es decir en el tipo de preguntas que podamos responder mediante su análisis. De este modo, desde mediados de los años 80, hemos presenciado un
4 crecimiento vertiginoso de herramientas computacionales para el análisis de la información almacenada en dichas bases de datos, crecimiento que ha ido acompañado del desarrollo de complejas e innovadoras técnicas matemáticas y estadísticas. Con el paso de los años la Biología computacional logra posicionarse como una de las áreas más prometedoras en el mundo de las ciencias Biológicas, dada su eficacia para el análisis de grandes volúmenes de datos y estructuras macromoleculares y su versatilidad, ya que puede ser aplicada a diferentes niveles de resolución biológica (ej., nivel genómico, transcripcional o funcional), con estudios a nivel de secuencias como a nivel de estructuras macromoléculares (biología estructural). Por otra parte, la Biología computacional se ha constituido en una herramienta fundamental para cualquier área de investigación en biología molecular, ya que nos permite generar hipótesis, que pueden ser después validadas en el laboratorio y de esta manera acotar el espacio de búsqueda en cualquier investigación, con sus claros beneficios en ahorro de tiempo e inversión económica. De esta manera, a nivel mundial existe una clara tendencia en la investigación en biología computacional, dirigida tanto al establecimiento de plataformas de análisis de datos biológicos que apoyen los procesos de investigación en los laboratorios, como al uso de las herramientas disponibles para tal fin. Dada su naturaleza multidisciplinaria, el establecimiento y uso de dichas plataformas, requiere de un nivel de conocimientos distinto a la formación clásica en ciencias biológicas que se ofrece en nuestro país. Además de los conocimientos propios acerca de los fenómenos biológicos, la apropiación de elementos provenientes de las ciencias de la información, la estadística y las matemáticas, es fundamental para el mejor aprovechamiento, uso y análisis de la información biológica. Con el fin de desarrollar y fortalecer las habilidades en Biología Computacional y Estructural el grupo de investigación de la Pontificia Universidad Javeriana ha establecido la línea de investigación en Bioquímica computacional y estructural dirigida por profesores con amplia experiencia y reconocimiento nacional en dichas áreas. Esta línea de investigación cuenta con la infraestructura tanto computacional y física, así como con personal calificado para presentar un diplomado en dicha área. Contenido académico Módulo 1 Biología celular y molecular Principios en Biología Celular y Molecular Ácidos nucleicos, replicación y trascripción Genes y estructura del genoma Métodos de secuenciación de alto rendimiento Bases Moleculares da las enfermedades humanas
5 Análisis de microarreglos Diseño Experimental Técnicas de Secuenciación Módulo 2 Bioinformática Sistemas de almacenamiento de información biológica. Métodos y herramientas en bioinformática. Alineamiento pareado de secuencias. Alineamiento múltiple de secuencias. Ensamblaje y anotación de genomas 1 Ensamblaje y anotación de genomas2 Ensamblaje y anotación manual. Anotación automática. Análisis de datos de RNA-Seq. Módulo 3 Simulaciones de macromoléculas Análisis de estructuras primarias Análisis de estructuras primarias Predicción y alineamiento de estructuras 2D y 3D Predicción y alineamiento de estructuras 2D y 3D Interacciones receptor-ligando Sitios funcionales (Predicción) Docking Molecular Módulo 4 Filogenia Evolución molecular y análisis filogenético. Inferencia filogenética: métodos de distancia y parsimonia Cálculo y representación de árboles filogenéticos. Módulo 5 Biología de sistemas computacional Análisis de redes biológicas. Análisis topológico de redes de interacción proteína-proteína. Coordinadora académica y docente
6 Janneth Gonzalez Santos, M.Sc., Ph.D. Profesora-Investigadora de la Pontificia Universidad Javeriana. Maestría y Doctorado en ciencias biológicas con énfasis en bioquímica computacional. Directora de la línea en bioquímica computacional y estructural de la Pontificia Universidad Javeriana. Experta en análisis de estructuras macromoleculares e interacciones proteína-proteína, proteína ligando. Conferencistas George Barreto, M.Sc., Ph.D. Profesor-Investigador del. Pontificia Universidad Javeriana. Maestría en Ciencias de la Salud (Bioquímica), Universidad Federal de Rio Grande do Norte (2005). Ph.D. en Neurociencia, Universidad Complutense de Madrid (2009). Postdoctorado de la Stanford University School of Medicine ( ). Neurocientista, experticia en Mecanismos Bioquímicos y Fisiopatológicos de las Enfermedades Neurodegenerativas y lesiones traumáticas cerebrales. Diego Gómez MSc., PhD. Investigador del. Pontificia Universidad Javeriana. Magister y Doctorado de la Universidad Politécnica de Valencia. Experto en análisis de genomas y transcriptomas, desarrollo de pipelines, scripting en Bash, PERL, Python, entre otros. **La Pontificia Universidad Javeriana se reserva el derecho de hacer cambios en el equipo docente de acuerdo a su disponibilidad horaria. Certificado Se entregará certificado de asistencia a quienes hayan cumplido con el 80% de las horas programadas.
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