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Disciplina asociada:Ciencias Computacionales |
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Escuela:
Por definir
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Departamento Académico:
Por definir
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Programas académicos: |
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Requisitos:No tiene. |
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Equivalencia:No tiene. |
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Intención del curso en el contexto general del plan de estudios: |
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Es un curso opcional aplicado de Posgrado en el área en ciencias computacionales, que tiene la intención que el alumno conozca aplicaciones avanzadas de computación en ciencias biológicas. El curso introduce conceptos básicos de biología molecular y celular para luego presentar las principales bases de datos moleculares que son necesarias para entender los procesos y algoritmos propuestos en investigaciones genómicas recientes. El curso requiere conocimientos básicos de matemáticas discretas, probabilidad, estadística, programación, y aprendizaje automático. Como resultado del aprendizaje el estudiante conocerá los elementos para realizar análisis de datos biológicos y poder entregar un reporte para su interpretación por especialistas. |
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Objetivo general de la Unidad de Formación: |
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Al finalizar el curso el alumno será capaz de:
- Entender los tipos de datos biológicos y el contexto en el que se obtuvieron. - Utilizar bases de datos biológicas y herramientas bioinformáticas. - Efectuar análisis univariable para expresión diferencial, regresión lineal/no lineal y agrupamiento no supervisado. - Efectuar análisis de datos multivariable asociando información experimental y variables biológicas o clínicas. - Diseñar algoritmos para resolver problemas bioinformáticos. |
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Técnica didáctica sugerida: |
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| No especificado | |||||
Bibliografía sugerida: |
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LIBROS DE TEXTO: * Jones, Neil C., An introduction to bioinformatics algorithms / by Neil C. Jones and Pavel A. Pevzner., , Cambridge, MA : MIT Press, 2004., , 0262101068 (encuadernado : papel alcalino) * , Systems biology in practice : concepts, implementation and application / E. Klipp ... [et al.], 1st ed., Weinheim : Wiley-VCH, c2005., , 3527310789 (papel alcalino), 9783527310784 (papel alcalino) LIBROS DE CONSULTA: * Sorin Draghici, Statistics and Data Analysis for Microarrays Using R and Bioconductor, 2 edition, Chapman and Hall/CRC, English, 1439809755 * Pevsner, Jonathan, 1961-, Bioinformatics and functional genomics / Jonathan Pevsner., , Hoboken, N.J. : Wiley-Liss, Inc., c2003., , 0471210048 (papel alcalino) * , Microarray technology through applications / F. Falciani (ed.), , New York : Taylor & Francis, c2007., , 0415378532 (papel alcalino), 9780415378536 (papel alcalino) * Ewens, W. J. (Warren John), 1927-, Statistical methods in bioinformatics : an introduction / Warren J. Ewens, Gregory R. Grant., 2a ed., New York : Springer, c2010., , 9780387266480, 9781441923028 * , Essential cell biology., 4th ed., New York, NY : Garland Science, 2013., , 9780815344544 (encuadernado), 9780815344551 |
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Perfil del Profesor: |
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(110701)Doctorado en Ciencias Computacionales ; (261103)Doctorado en Bioinformática CIP: 110701, 261103 |
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Discipline:Computer Science |
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School:
Undefined
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Academic Department:
Undefined
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Programs: |
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Prerequisites:None. |
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Equivalences:None. |
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Course intention within the general study plan context: |
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This is an optional graduate course in the area of Computer Science, which aims to provide the knowledge required for the development of advanced computer applications in biological science. This course introduces basic concepts on molecular and cellular biology, and presents the main molecular databases that are required to understand the processes and algorithms proposed in genomic research. The course requires basic knowledge of discrete mathematics, probability, statistics, programming, and machine learning. As a result of attending this course, the student is expected to understand the requirements for analyzing biological data and to prepare a report for the interpretation of the biological relevance by specialists. |
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Course objective: |
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After completing the course, students will be able to:
- Understand different types of biological data and the context in which they were obtained. - Use biological databases and bioinformatics tools. - Perform univariate analysis for differential expression, linear and non-linear regression, and unsupervised data clustering. - Perform multivariate data analysis to discover associations between experimental information and biological/clinical variables. - Design algorithms to solve bioinformatics problems. |
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Teaching and learning tecniques: |
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| Not Specified | |||||
Suggested Bibliography: |
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TEXT BOOKS: * Jones, Neil C., An introduction to bioinformatics algorithms / by Neil C. Jones and Pavel A. Pevzner., , Cambridge, MA : MIT Press, 2004., , 0262101068 (encuadernado : papel alcalino) * , Systems biology in practice : concepts, implementation and application / E. Klipp ... [et al.], 1st ed., Weinheim : Wiley-VCH, c2005., , 3527310789 (papel alcalino), 9783527310784 (papel alcalino) BOOKS FOR CONSULTATION: * Sorin Draghici, Statistics and Data Analysis for Microarrays Using R and Bioconductor, 2 edition, Chapman and Hall/CRC, English, 1439809755 * Pevsner, Jonathan, 1961-, Bioinformatics and functional genomics / Jonathan Pevsner., , Hoboken, N.J. : Wiley-Liss, Inc., c2003., , 0471210048 (papel alcalino) * , Microarray technology through applications / F. Falciani (ed.), , New York : Taylor & Francis, c2007., , 0415378532 (papel alcalino), 9780415378536 (papel alcalino) * Ewens, W. J. (Warren John), 1927-, Statistical methods in bioinformatics : an introduction / Warren J. Ewens, Gregory R. Grant., 2a ed., New York : Springer, c2010., , 9780387266480, 9781441923028 * , Essential cell biology., 4th ed., New York, NY : Garland Science, 2013., , 9780815344544 (encuadernado), 9780815344551 |
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Academic credentials required to teach the course: |
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(110701)Doctoral Degree in Computational Sciences and (261103)Doctoral Degree in Bioinformatics CIP: 110701, 261103 |
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