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Biología Computacional Aplicada al Minado y Análisis de Big Data

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Presentación

Biología Computacional Aplicada al Minado y Análisis de Big Data

Asignatura que busca desarrollar competencias en el estudiante que le permitan tanto consultar recursos en línea para el minado de Big Data así como utilizar herramientas computacionales para el análisis e interpretación de dichos datos. Actualmente, enormes cantidades de datos derivados de estudios globales son depositados en repositorios de acceso abierto. Mediante este curso, los estudiantes serán capaces de elegir los recursos más adecuados para su investigación y tratar los datos orientados a resolver una problemática.

Dirigido a:

  • Este curso está dirigido a estudiantes de pregrado, comunidad universitaria, público académico y profesionales de todas las especialidades

Información general:

  • Modalidad: Virtual
  • Duración del curso: 8 semanas
  • Horario: Lunes de 6:00 a 8:00 pm

Certificación

La Escuela de Posgrado de la Universidad Peruana Cayetano Heredia otorgará, según corresponda:

  • Certificado
  1. Al participante que haya aprobado satisfactoriamente las actividades según los criterios de evaluación consignados en el documento del curso.
  2. Contar con el grado académico universitario:
  • Peruanos: Grado de bachiller universitario, verificable (SUNEDU en Línea o mediante entrega de copia del grado académico a la Unidad de Gestión Digital UPCH).
  • Extranjeros: Entrega de Constancia de grado académico a la Unidad de Gestión Digital UPCH

Plan de estudios

Biología Computacional Aplicada al Minado y Análisis de Big Data

  • Unidad 1 – Introducción a la Biología Computacional
    • Introducción a la Biología Computacional: Fundamentos, áreas y aplicaciones de la Biología Computacional.
    • Biomoléculas y Bases de Datos Biológicas: Ácidos nucléicos, proteínas, lípidos y carbohidratos. Tipos de Bases de Datos: genéticas, bioquímicas, biológicas. Uniprot, GenBank, Ensembl, PDB.
  • Unidad 2 – Minado de Big Data ómica
    • Estudios ómicos y minado de datos-I: Proyectos genoma, Big Data genómica. Proyectos transcriptómica, Big Data de expresión génica. Exploración de datos genómicos y transcriptómicos.
    • Case studies: Proyectos genómica y transcriptómica de especies vegetales, minado en recursos abiertos (Gramene, Phytozome, Ensembl Plants).
    • Estudios ómicos y minado de datos-II: Proyectos proteoma, Big Data proteómica. Proyectos metaboloma, Big Data de metabolómica. Exploración de datos proteómicos y metabolómicos.
    • Case studies – Proyectos genómica y transcriptómica en humanos, minado en recursos abiertos (The Human Proteome Atlas, The Human Metabolome Database).
  • Unidad 3 – Análisis e integración de big data multi-ómica
    • Herramientas de análisis e integración de big data multiómica: visualización y métodos estadísticos, formatos de intercambio de información. Reactome, Pathway Commons.
    • Enriquecimiento funcional: Predicción de la ontología génica (función molecular, proceso biológico y localización celular), GO, Enrichr, GProfiler.
    • Predicción de rutas (pathways) & redes (networking): Rutas metabólicas, vías de señalización y redes de interacción con KEGG, Cytoscape, Bioconductor, STRING.
    • Case studies: enfermedades crónicas (cáncer) e infecciosas
  • Unidad 4 – Evaluación

Docentes

Biología Computacional Aplicada al Minado y Análisis de Big Data

Coordinadora del curso

Dra. Claudia Machicado Rivero

Doctora en Bioquímica y Biología Molecular y Celular, Magister en Ciencias con Mención en Bioquímica y Bachiller en Biología. Dirige el Laboratorio de Investigación Traslacional y Biología Computacional en la UPCH donde lidera estudios en Análisis e Integración de Big Data Ómica en el área de Biomedicina. Miembro Fundador del Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos (BIFI) en España. Es docente universitaria de la UPCH y la UNALM. Cuenta con 10 años de experiencia en la industria farmacéutica y biotecnológica. Es revisora de proyectos de investigación para agencias internacionales y fondos nacionales y revisora de publicaciones en revistas indexadas. Es autora de artículos científicos y ponencias en congresos. Investigadora Calificada por el Concytec (Carlos Monge Nivel III).

Inscripciones

Biología Computacional Aplicada al Minado y Análisis de Big Data

Proceso de Inscripción

  1. Llenar el formulario de inscripción
  2. Enviar recibo de pago (*)

(*) Enviar el recibo de pago escaneado al correo epgvac.cursovirtual@oficinas-upch.pe

Inversión

  • S/ 550 Soles
  • Vacantes Limitadas (*)

(*) La UPCH se reserva el derecho de cancelar el programa si no llega al cupo mínimo de alumnos admitidos hasta el mismo día de inicio del programa.

PAGO EN LÍNEA - INSCRIPCIONES

(*) En caso tuviera inconveniente en el proceso de pago puede contactarse al email epgvac.cursovirtual@oficinas-upch.pe

Informes

Biología Computacional Aplicada al Minado y Análisis de Big Data

Comunícate con un asesor

WhatsApp: wa.link/k4dni3
Teléfono: 965 716 341
Correo: epgvac.cursovirtual@oficinas-upch.pe

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