El curso tiene como objetivo ofrecer una visión general y conocimientos prácticos sobre los métodos de descarga, manejo, procesamiento y visualización de datos de diversos experimentos de alto rendimiento. Los temas más importantes de las prácticas son: (1) Introducción al entorno informático, a Bash y a la gestión de flujos de trabajo; (2) Introducción a la secuenciación de nueva generación en general; (3) Genómica; (4) ChIP-seq; (5) Transcriptómica (RNA-seq); (6) Análisis de enriquecimiento funcional; (7) Metagenómica mediante amplificación de genes marcadores (ARN ribosómico 16S); y (8) Proteómica.
Aquí puedes encontrar el calendario más actualizado, la descripción detallada y los requisitos:https://docs.google.com/document/d/1z0–wXp5lenl1WI-p8CLCsZRuaJbkdgog1cmJpR7wlg/edit?usp=sharing
Al finalizar el curso, el alumno habrá adquirido los siguientes conocimientos:
Sabe cómo procesar datos genéticos y proteómicos de alto rendimiento.
Comprende los métodos de secuenciación de última generación, los datos y cómo procesar las «lecturas» en el caso de la secuenciación genómica, ChIP-seq, RNA-seq y metagenómica del ARN ribosómico 16S.
Conoce los campos de aplicación de los métodos modernos de investigación biológica, comprende la importancia del desarrollo de estos métodos y contribuye a ello en la medida de lo posible.
Posee conocimientos científicos sistemáticos.
Conoce las conexiones entre los conocimientos adquiridos en diferentes materias y comprende la importancia de un enfoque interdisciplinar.
Al finalizar el curso, el alumno será capaz de:
– expresarse de forma profesional, tanto oralmente como por escrito, en el ámbito de la bioinformática, la genética de alto rendimiento y la proteómica.
– sistematizar datos y conocimientos, y analizarlos y evaluarlos según criterios científicos.
– reconocer e integrar las conexiones entre los conocimientos de diferentes campos científicos.
Actitud:
Respeta y hace que los demás respeten las normas de ética de la investigación.
Difunde activamente los resultados del ámbito científico, publica con seguridad sus conocimientos incluso en los medios de comunicación y defiende su posición profesional frente a representantes de otros enfoques y de la pseudociencia, si es necesario.
Está abierto a nuevos resultados de la investigación biológica y de otras disciplinas científicas, así como a la cooperación científica. Busca desarrollar aún más los resultados existentes y promueve activamente el desarrollo de nuevas líneas de investigación.
Comprometido con un trabajo de calidad, establece un alto nivel de exigencia en cuanto al conocimiento científico y el progreso propio y de sus compañeros investigadores.
Autonomía y responsabilidad:
Expresa sus opiniones sobre cuestiones relacionadas con la biología, la bioinformática y los métodos de alto rendimiento de forma responsable, tanto en círculos profesionales como no profesionales.
Mantiene un entorno informático moderno y contribuye a la renovación metodológica y tecnológica continua con el fin de trabajar de la forma más eficiente posible
Calificaciones semanales
Recibiréis una calificación por vuestro trabajo cada semana. La media de las calificaciones semanales constituirá la mitad de vuestra nota final.
Los alumnos pueden faltar a un máximo de 3 sesiones prácticas. Esto significa que no recibiréis una calificación para esa semana, ni se tendrá en cuenta para vuestra nota final.
Trabajo de proyecto para el examen
Cada uno de vosotros debe elegir un conjunto de datos OMICS para analizarlo utilizando los métodos que habéis aprendido en el curso. Así pues, podéis realizar análisis proteómicos, de SNP, de secuenciación de ARN (RNA-seq), de ChIP-seq, etc. Depende de vosotros decidir qué tipo de análisis vais a realizar. No dudéis en poneros en contacto con los profesores si necesitáis ayuda para elegir un tema o un conjunto de datos. Si decidís qué conjunto de datos vais a utilizar y qué análisis vais a realizar, escribid aquí entre 3 y 4 frases antes de la fecha que se indicará más adelante: por determinar. Antes de la fecha que se indicará más adelante, los profesores determinarán si el tema y el conjunto de datos propuestos son adecuados para el trabajo del proyecto.
A continuación, realizarás el análisis por tu cuenta. Asegúrate de que cada paso sea reproducible creando un archivo de registro o un informe. Prepara una presentación de 10 minutos con diapositivas que describan el conjunto de datos, el análisis y los resultados. Envía el archivo de registro o el informe de análisis por correo electrónico a los profesores antes de la fecha que se indicará más adelante.
Presenta tu trabajo a los profesores y compañeros en la(s) fecha(s) que se anunciará(n) durante la clase práctica. Los profesores y compañeros podrán hacerte preguntas sobre el análisis que hayas presentado.
La nota final de la clase práctica se basa en tu trabajo a lo largo del semestre (50 %) y en tu presentación (50 %). Para superar esta asignatura, debes obtener como mínimo una nota de 2 tanto en tu trabajo general del semestre como en tu análisis y presentación.
Al final de cada clase se facilitará una lista de bibliografía, artículos y páginas web recomendados.
Clases magistrales, demostraciones, prácticas: trabajo individual con ordenadores, presentación de los resultados.
Extracto académico