Bioinformática

Para la  investigación

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Información

En la actualidad el uso de herramientas bioinformáticas para la interpretación y manejo de los datos en las principales disciplinas como la biología, medicina, genómica, proteómica y química es de gran importancia. En este sentido, integración de los sistemas computacionales y las ciencias de la vida a través del manejo de bases de datos es uno de los principales objetivos de la bioinformática. Sus conocimientos le permitirán analizar secuencias de ADN y secuencias de proteínas, utilizando distintos tipos de algoritmos.

Curso dirigido a estudiantes de nivel licenciatura del área Químico-Biológicas (IBQ, QI, QFB, QBP, etc), licenciatura en Farmacia, Química, Física, así como estudiantes de posgrado maestría y doctorado e investigadores relacionados con el área.

Duración: 10 horas en 4 sesiones.

Fechas: 5, 6, 12 y 13 Noviembre de 2021.

Horarios: viernes de 5:00 PM a 8:00 PM, sábado 9:00 AM a 11:00 AM (Hora CDMX)

Conocimientos mínimos: Conocer términos básicos de bioquímica, biología, química.

Programas a utilizar (no es necesario tenerlo instalado): Bioedit, Mega, Jalview.

Materiales requeridos: Computadora con acceso a internet y sistema operativo Windows de preferencia.

Plataforma: Google Meet. Grabación de las sesiones en vivo.

Capacitador: M. en C. Fátima Elizabeth Murillo González. Candidata a doctor en la especialidad de Biología Celular en CINVESTAV-IPN.

Contenido del curso

1. Introducción a la Bioinformática
   1.1. Definición de la Bioinformática
   1.2. Antecedentes de la Bioinformática
   1.3. La Bioinformática y su relación con otras áreas
   1.4. Aplicaciones Bioinformáticas disponibles en diferentes áreas de la investigación
   1.5. Recursos disponibles en línea

2. Información biológica en bases de datos
   2.1. Sistema de base de datos de secuencias moleculares de Entrez.
   2.2. Tipos de formato de texto de secuencias (FASTA, QUAL, FASTQ y GenBank).

3. Herramientas de análisis en Bioinformática

   3.1. Alineamientos de secuencias: alineamientos locales y globales.

   3.2. Algoritmo de búsqueda de secuencias BLAST.

   3.3. Alineamiento múltiple de secuencias.

      3.3.1. Homología de secuencias

      3.3.2. Identificación de secuencias conservadas.
 

   3.4. Construcción filogenética

   3.5. Herramientas de análisis de secuencias.
      3.5.1. Herramientas disponibles para la visualización de cromatogramas.
      3.5.2. Herramientas disponibles para la edición de secuencias

4. Anotación de genomas: predicción de la función de los genes.
   4.1. Modelos de predicción de genes 
      4.1.1. Algoritmos para la predicción de genes de procariotas.
      4.1.2. Algoritmos para la predicción de genes de eucariotas.

5. Bioinformática Estructural: predicción de estructuras de proteínas.
   5.1. Predicción de la estructura secundaria de proteínas.
   5.2. Predicción de la estructura terciaria de proteínas.

 

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