Perfilado de sección

  • Unidad 1: Introducción a la Bioinformática
    Introducción y reseña histórica de la Bioinformática. El rol de la bioinformática en el análisis de datos de expresión génica. La aplicación de la bioinformática en el mapeo gen / genoma. Papel de la bioinformática en la alineación de secuencias y la búsqueda de homólogos. Alcances de la bioinformática estructural. Procesamiento bioinformático de datos de producción masiva (“Big Data”).

    Unidad 2: Búsqueda y comparación de secuencias
    Comparación de secuencias. Secuencias homólogas (ortólogas, parálogas, xenólogas). Bases de datos primarias de ADN y proteínas (GenBank, EMBL, Swiss-Prot, TrEMBL, etc.). Búsquedas en bases de datos por similitud de secuencia utilizando la herramienta BLAST y sus variantes. Bidireccional best Hits. Búsquedas y funcionamiento de las Bases de datos a través de índices y campos. Significancia estadística de la alineación de secuencias.

    Unidad 3: Identificación y búsqueda de motivos locales conservados
    Identificación de motivos y dominios en la alineación de secuencias múltiples: motivos, patrones, reglas, huellas dactilares, bloques, perfiles, modelos de Markov ocultos. PSI-BLAST, PHI-BLAST, Mega-Blast, hmmscan, hmmsearch y jackhmmer. Bases de datos secundarias Pfam, Gene-Ontology, UniProt, PRINTS, ProSIte. Anotación de secuencias.

    Unidad 4: Análisis filogenético molecular
    Tipos de alineamiento: alineamiento global, alineamiento parcial. Alineamiento de a pares y múltiple. Nociones de algoritmos, complejidad y heurísticas. Generación de Matrices de score (BLOSUM, PAM). Dot-Plot. Relación del análisis filogenético con la alineación de secuencias. El concepto de árboles evolutivos. Modelos de sustitución. Análisis filogenéticos basados en caracteres (método de parsimonia y máxima verosimilitud) y en distancia (método de unión de vecinos “Neighbor-Joining” y UPGMA). Fiabilidad de las predicciones filogenéticas: Bootstrap y Jackknife. Complejidad del genoma y análisis filogenético.

    Unidad 5: Bioinformática Estructural
    Análisis bioinformático de estructuras, alineamiento estructural. Archivos PDB. Bases de datos estructurales. Búsqueda de motivos estructurales. Predicción de la estructura terciaria de proteínas y complejos proteína-ácidos nucleicos (AlphaFold3). Programas para la visualización de estructuras 3D (PyMOL).

    Unidad 6: Análisis Bioinformático de Genomas
    Ensamblado y anotación de genomas, predicción de genes. Base de datos de Genomas. Mapeo físico de genes. Variantes alélicas “Variant Calling”. Uso de Genome Browsers (NCBI), RAST, Ensembl y Galaxy. Comparación de Genomas. Identidad nucleotídica promedio. Genómica comparative en eucariotas. Tamaño del genoma eucariota y tipos de secuencias. Estructura génica, alelos, ploidía. Bases de datos de genomas eucariotas. Marcadores moleculares y polimorfismos. Diversidad nucleotídica. Cambios sinónimos, no sinónimos y silenciosos. Análisis de los gráficos de sintenia.

    Unidad 7: Técnicas "ómicas"
    Producción y análisis de grandes datos. Conceptos de genómica, transcriptómica, proteómica, y metabolómica. Secuenciación ADN/ARN, MicroArrrays, generación de datos de proteínas y metabolitos mediante técnicas de espectrometría de masa. Integración y visualización de resultados de técnicas ómicas. Bases de datos de vías metabólicas KEGG, BioCyc y otras. Análisis multivariado: Análisis de componentes principales (PCA). Nociones matemáticas generales de la determinación de las componentes: eigenvalues, eigenvectors y loadings. Análisis de conglomerados jerárquicos y de partición. Mapas de calor (heatmaps) y volcano-plots. Análisis e interpretación de resultados de ómicas utilizando análisis multivariado.