Encabezado Facultad de Ciencias
Presentación

Ciencias de la Computación (plan 2013) 2022-2

Optativas, Seminario de Ciencias de la Computación A

Grupo 7115, 11 lugares. 5 alumnos.
Genómica y Transcriptómica: bases y análisis de datos
Profesor Alejandra Cervera Taboada lu mi vi 11 a 12 P107
Ayudante Berenice Cuevas Estrada ma ju 11 a 12 P107
Ayud. Lab. ju 14 a 16
 

La sesión del 16 de febrero será por zoom, la liga debió llegarles a su correo de la facultad. Si alguien tiene problemas para entrar por favor escriba un correo acerverat@inmegen.gob,mx

Liga para conectarse al curso por google meet: https://meet.google.com/sbc-qzkr-vbj

¿Te interesaría aprender a analizar los datos contenidos en el ADN?

Nuestro ADN está formado por más de 3 mil millones de bases que codifican los genes que se expresan en tus células. El estudio del ADN y la expresión génica produce grandes cantidades de datos que requieren algoritmos complejos para su análisis e interpretación. En este curso podrás aprender cómo se obtienen éstos datos, cómo se analizan y que aplicaciones tienen dentro del campo de la medicina o del estudio de poblaciones humanas.

Contacto:

Dra. Alejandra Cervera Taboada (Subdirectora de Genómica Poblacional- INMEGEN) // acerverat@inmegen.gob.mx

Dra. Sandra Romero-Hidalgo (Investigadora en Ciencias Médicas D- INMEGEN) // sromero@inmegen.gob.mx

Berenice Cuevas Estrada // bere.cuevas26@gmail.com

TEMARIO

Introducción (2 semanas)

  • Genética molecular
  • Genética Mendeliana
  • Genética humana: herencia Mendeliana y multifactorial, enfermedades genéticas
  • Extracción y cuantificación de ADN/ARN
  • Secuenciación masiva y microarreglos

Genómica: Aplicaciones y Análisis (4 semanas)

  • Diseño experimental
  • Secuenciación de exomas y genoma completo
  • Microarreglos
  • Estructura genética en una población mezclada
  • Estudios basados en familias
  • Estudios de asociación genética

Transcriptómica: Aplicaciones y Análisis (4 semanas)

  • Diseño experimental
  • RNA-Seq
  • Mapeo/ cuantificación / empalme alternativo (alternative splicing)
  • Expresión diferencial y Análisis de enriquecimiento de rutas metabólicas
  • ARN no codificante y Secuenciación de células individuales (single-cell RNA-seq)

 


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