Bioinformática
( 24 Módulos )

módulo #1
Introducción a la bioinformática
Descripción general de la bioinformática, su importancia e historia

módulo #2
Bases de datos biológicas
Introducción a las bases de datos biológicas, tipos y usos

módulo #3
Análisis de secuencias
Introducción al análisis de secuencias, herramientas y técnicas

módulo #4
Alineación de secuencias por pares
Teoría y práctica de la alineación de secuencias por pares

módulo #5
Alineación de secuencias múltiples
Teoría y práctica de la alineación de secuencias múltiples

módulo #6
Análisis filogenético
Introducción al análisis filogenético, árboles e inferencia

módulo #7
Ensamblaje del genoma
Descripción general del ensamblaje del genoma, algoritmos y herramientas

módulo #8
Análisis de datos de ARN-Seq
Introducción al análisis de datos de ARN-Seq, herramientas y procesos

módulo #9
Análisis de datos de ChIP-Seq
Introducción al análisis de datos de ChIP-Seq, herramientas y procesos

módulo #10
Análisis estructural Bioinformática
Introducción a la bioinformática estructural, predicción de la estructura de proteínas

módulo #11
Genómica funcional
Introducción a la genómica funcional, análisis de la expresión genética

módulo #12
Análisis de datos de microarrays
Introducción al análisis de datos de microarrays, herramientas y canales

módulo #13
Interacciones proteína-proteína
Introducción a las interacciones proteína-proteína, análisis de redes

módulo #14
Herramientas computacionales para bioinformática
Introducción a las herramientas de línea de comandos, secuencias de comandos y gestión del flujo de trabajo

módulo #15
Programación bioinformática
Introducción a la programación para bioinformática, Python, R y Perl

módulo #16
Visualización de datos en bioinformática
Introducción a la visualización de datos, herramientas y mejores prácticas

módulo #17
Análisis estadístico en bioinformática
Introducción al análisis estadístico, pruebas de hipótesis e intervalos de confianza

módulo #18
Aprendizaje automático en bioinformática
Introducción al aprendizaje automático, Métodos supervisados y no supervisados

módulo #19
Aprendizaje profundo en bioinformática
Introducción al aprendizaje profundo, redes neuronales y aplicaciones

módulo #20
Big Data en bioinformática
Introducción a big data, bases de datos Hadoop, Spark y NoSQL

módulo #21
Computación en la nube para bioinformática
Introducción a la computación en la nube, AWS, Azure y Google Cloud

módulo #22
Desarrollo de proyectos de bioinformática
Desarrollo de proyectos guiados, desde el concepto hasta la implementación

módulo #23
Bioinformática en la investigación de enfermedades
Aplicaciones de la bioinformática en la investigación de enfermedades, medicina personalizada

módulo #24
Resumen y conclusión del curso
Planificación de los próximos pasos en la carrera de Bioinformática

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