Bioinformática I & II – 2013
Bioinformática I
Bioinformática I es un curso introductorio sobre el manejo de métodos de análisis informáticos, matemáticos y estadísticos de datos biológicos provenientes de la genómica y la transcriptómica.
Los objetivos de este curso son:
- Revisar a nivel teórico y práctico los métodos bioinformáticos clásicos de análisis secuencias genómicas
- Capacitar en control de calidad, procesamiento, y análisis estadístico datos transcriptómicos.
- Revisar conceptos de diseño experimental y prueba de hipótesis con datos “ómicos”
Profesores Participantes
Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas (FCFM)
Centro de Modelamiento Matemático (CMM)
Centro para la Regulación del Genoma (CRG)
Departamento de Ingeniería Matemática (DIM)
Alejandro Maass – CMM, CRG & DIM, FCFM, amaass@dim.uchile.cl
Alex Di Génova (AdG) – CMM & CRG, FCFM, adigenova@dim.uchile.cl
Dante Travisany (DT) – CMM & CRG, FCFM, dtravisany@gmail.com
María Paz Cortés (MPC) – CMM & CRG, FCFM, mpcortes@dim.uchile.cl
Centro Nacional de Genómica, Proteómica y Bioinformática (OMICS)
Romilio Espejo (RE) – INTA, OMICS, romilio.espejo@omics-solutions.cl
Facultad de Medicina (FMed)
Programa de Genética Humana (PGH)
Programa de Fisiopatología (PFP)
Instituto de Ciencias Biomédicas (ICBM)
Programa de Biología Celular y Molecular (PBCM)
Ricardo Verdugo (RV) – PGH, ICBM, raverdugo@u.uchile.cl
Luisa Herrera (LH) – PGH, ICBM, lherrera@med.uchile.cl
Programa del Curso
Bioinformática II
Bioinformática II es un curso avanzado de aplicaciones bioinformáticas en el campo de la biomedicina. Particularmente, uso de datos “ómicos” para orientar el diagnóstico y tratamiento de pacientes.
Los objetivos de este curso son:
- Introducir la medicina genómica/personalizada
- Capacitar los estudiantes en la clasificación de pacientes a partir de datos genómicos
- Entregar conceptos sobre minería de datos para la identificación de patrones predictivos de enfermedad o respuesta a tratamiento
- Revisar la generación e interpretación de distintos tipos redes génicas
Demostrar la inferencia de relaciones causales a partir de datos “ómicos” en estudios observacionales
Profesores Participantes
Facultad de Medicina (FMed)
Programa de Genética Humana (PGH)
Programa de Fisiopatología (PFP)
Instituto de Ciencias Biomédicas (ICBM)
Programa de Biología Celular y Molecular (PBCM)
Ricardo Verdugo (RV) – PGH, ICBM
Ricardo Armisén (RAr) – PFP, ICBM
Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas (FCFM)
Centro de Modelamiento Matemático (CMM)
Centro para la Regulación del Genoma (CRG)
Departamento de Ingeniería Matemática (DIM)
Departamento de Ingeniería Química y Biotecnología (DIQB)
Instituto Milenio de Dinámica Celular y Biotecnología (ICDB)
Alejandro Maass – CMM, CRG & DIM, FCFM
Nicolas Loira (NL) – CRG & CMM FCFM
Andrew Hart (AH) – CMM, FCFM
J. Cristian Salgado (CS) – DIQB, ICDB
University of Heidelberg, Germany
Institute of Medical Biometry and Informatics (IMBI)
Statistical Genetics Group (SGG)
Dr. Justo Lorenzo Bermejo (JL) – SGG, IMBI, lorenzo@imbi.uni-heidelberg.de
Stanford University, EE.UU.
Stanford Center for Computational, Evolutionary and Human Genomics
School of Medicine
Dr. Andrés Moreno-Estrada (AME), morenoe@stanford.edu