BIOINFORMÁTICA
para el análisis de secuencias
Fundamentos de
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: 19, 26 de febrero y 5, 12 de marzo del 2022.
Horarios: 9:00 AM a 11:30 AM. Hora de la Ciudad de México.
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, antecedentes y aplicaciones de la Bioinformática
2. Almacenamiento y obtención de secuencias
2.1 Tipos de formato de texto de secuencias (FASTA, QUAL, FASTQ y GenBank).
2.2 Obtención de secuencias desde bases de datos.
3. Edición de secuencias
3.1 Softwares para la visualización de cromatogramas.
3.2 Edición de secuencias: control de calidad y corrección de errores (Chromas, BioEdit y 4peaks).
3.3 Ensamblaje de secuencias con Ugene (Ej. secuenciación tipo Sanger).
4. Herramientas de análisis en Bioinformática
4.1 Alineamientos de secuencias: alineamientos locales y globales.
4.2 Algoritmo de búsqueda de secuencias BLAST.
4.3 Alineamiento múltiple de secuencias (CLUSTAL y MUSCLE).
4.3.1 Homología de secuencias
4.3.2 Identificación de secuencias conservadas.
4.3.3 Construcción filogenética y visualización de árboles filogenéticos (Phylodendron, Phylo.io, IcyTree).
5. Bioinformática aplicada a genómica estructural: anotación de genomas
5.1 Predicción de genes procariotas con ORF finder.
5.2 Predicción de genes eucariotas con GenScan).
