Este curso ofrece al personal de inves gación predoctoral una introducción a la bioinformática aplicada al análisis de datos de genómica, transcriptómica, proteómica y metabolómica. La partiipación en las clases permtirá adquirir competencias fundamentales en esta disciplina, esenciales para la investigación actual y la comprensión de datos biológicos complejos.

 

Los objetivos de aprendizaje del curso son:

1) Comprender los fundamentos teóricos de diferentes técnicas ómicas.

2) Desarrollar habilidades prác cas mediante el aprendizaje de herramientas bioinformáticas y bioestadísticas para el análisis de datos ómicos.

3) Aplicar conocimientos a su propia tesis doctoral, integrando la bioinformá ca en sus planes de investigación.

4) Fomentar la interpretación crítica de resultados, entendiendo sus implicaciones y limitaciones.

5) Capacitar en la presentación y comunicación efectiva de resultados de análisis bioinformático, especialmente en formato oral, en un contexto académico y científico.

6) Promover la colaboración interdisciplinar entre el alumnado de la Escuela de Doctorado, enriqueciendo sus perspectivas y abordajes metodológicos.

 

Sesión 1: genómica y metagenómica (3 de febrero de 9:30 a 11:30, presencial)

Contenidos teóricos: introducción a la genómica, secuenciación del genoma y su análisis (ensamblaje y anotación), variabilidad genética y sus aplicaciones (SNPs, indels, CNVs, métodos de detección, estudios de asociación), metagenómica y su importancia en el estudio de comunidades microbianas (8ujo de trabajo, secuenciación de amplicones y secuenciación shotgun, asignación taxonómica y análisis funcional).

Contenidos prácticos: Análisis e interpretación de resultados de artículos relacionados con variantes genéticas, GWAS y secuenciación de ARNr 16S.

Sesión 2: transcriptómica (4 de febrero de 9:30 a 11:30, presencial)

Contenidos teóricos: introducción a la transcriptómica, RNAseq, herramientas bioinformáticas para el análisis de expresión génica, 8ujo de trabajo (mapeo de lecturas, cuantificación de niveles de expresión, análisis de expresión diferencial, enriquecimiento).

Contenidos prácticos: Análisis e interpretación de resultados de artículos relacionados con genes comunes y diferencialmente expresados (diagramas de Venn), volcano plots, heatmaps y tablas de genes.

Sesión 3: proteómica y metabolómica (5 de febrero de 9:30 a 11:30, presencial)

Contenidos teóricos: introducción a la proteómica y a la metabolómica (conceptos generales, similitudes, diferencias y desafios), técnicas de análisis proteómico (espectrometría de masas y otras nuevas aproximaciones), identificación de péptidos y cuantificación, técnicas de análisis metabolómico (espectrometría y espectroscopía), cuantificación de metabolitos.

Contenidos prácticos: Análisis e interpretación de resultados de artículos relacionados con gráficos de espectros de masas, volcano plots, heatmaps, gráficos de PCA (análisis de componentes principales), análisis de rutas metabólicas y redes de correlación de metabolitos.

Sesión 4: introducción a la integración de datos multiómicos (11 de febrero de 9:30 a 11:30, presencial)

Contenidos teóricos: integración de datos (fundamentos, beneficios y desafios) y estrategias para la integración (integración por pares, n-integration, p-integration).

Contenidos prácticos: Discusión de varios casos de estudio que emplean integración por pares y n-integration.

Sesión 5: introducción a la integración de datos multiómicos (12 de febrero de 9:30 a 11:30, presencial)

Contenidos teóricos: Estrategias avanzadas para la integración (p-integración), herramientas disponibles y aplicación práctica en la investigación biomédica (descubrimiento de biomarcadores).

Contenidos prácticos: Revisión detallada de un artículo científico que utiliza integración de datos multiómicos y revisión del tutorial de una herramienta específica para la integración de datos en un conjunto de datos de ejemplo.

Tutoría grupal 1 (17 de febrero de 9:30 a 11:00, virtual)

Orientación sobre el proyecto final, resolución de dudas iniciales, asesoramiento en la selección de datos y planificación del análisis.

 

Tutoría grupal 2 (21 de febrero de 9:30 a 11:00, virtual)

Revisión del progreso del proyecto y comentarios sobre resultados parciales.

 

Tutoría grupal 3 (24 de febrero de 9:30 a 11:00, virtual)

Consejos para la comunicación efectiva de resultados y resolución de dudas finales.

Sesión 5: presentación y discusión de proyectos  finales (25 de febrero de 9:30 a 11:30, presencial)