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Diplomado en Bioinformática: Herramientas para el análisis de datos ómicos
Sesiones en vivo por Google Meet.
Posibilidad de opción asíncrono.
Acceso a la plataforma con los recursos didácticos.
Asesoría por parte del capacitador.
Constancia con valor curricular.
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Diplomado en Bioinformática: Herramientas para el análisis de datos ómicos
Resumen del curso
Modalidad
En línea (En vivo)
Constancia
Constancia con valor curricular por las horas impartidas.
Horario
De 6:00 PM a 8:30 PM. Hora de la Ciudad de México.
Fechas
Módulo I (20 horas): 30 de junio, 2, 7, 9, 14, 16, 21 y 23 de julio de 2026
Módulo II (57.5 horas): 28, 30 de julio, 4, 6, 11, 13, 18, 20, 25, 27 de agosto, 1, 3, 8, 10, 17, 22, 24, 29 de septiembre, 1, 6, 8, 13 y 15 de octubre de 2026
Módulo III (12.5 horas): 20, 22, 27, 29 de octubre y 3 de noviembre de 2026
Duración
120 horas totales (90 horas en 36 sesiones y 30 horas extracurriculares)
Plataforma
Google Meet y Google Classroom
Sobre el curso
Desarrollar habilidades en bioinformática para el análisis de secuencias de ácidos nucleicos y proteínas, así como en el manejo de datos ómicos aplicados a la investigación científica y la innovación biotecnológica.
¿A quién va dirigido?
Dirigido a profesionales y estudiantes de posgrado de biología, bioquímica, biotecnología, genética, medicina, ciencias biomédicas, bioinformática, computación, ingeniería biomédica y áreas afines que deseen fortalecer sus competencias en el análisis de datos biológicos mediante herramientas computacionales. También es de interés para investigadores en microbiología, ciencias ambientales y farmacéuticas que trabajan con datos ómicos, secuenciación masiva, metagenómica y modelado molecular, así como para científicos de datos e ingenieros en computación interesados en aplicar metodologías para el análisis de datos.
Temario
Sesion
+
Contenido
¿Qué aprenderás?
• Comprender los fundamentos de la bioinformática y las bases de datos biológicas.
• Aplicar herramientas de análisis de secuencias para la interpretación de datos genómicos y transcriptómicos.
• Utilizar enfoques de bioinformática estructural para el estudio de proteínas y sus interacciones.
• Implementar métodos computacionales en el análisis de datos metagenómicos, transcriptómicos y proteómicos.
• Integrar estrategias de machine learning y bioinformática en aplicaciones biomédicas y biotecnológicas.
Capacitador (a)
Dr. en C. Niko Alain Cruz Sancen.
Dra. en C. Lourdes Viridiana Soto Robles.
Dr. en C. Niko Alain Cruz Sancen: Licenciado en Nutrición por la Universidad de Guanajuato, Campus León, y Doctorado en Ciencias Biomédicas por la UNAM. Su línea de investigación se basa en el estudio de la ecología de la microbiota intestinal y su relación con el metabolismo humano, a través de herramientas de análisis genómicos.
Dra. en C. Lourdes Viridiana Soto Robles: Bióloga por la UNAM, con Maestría en Biotecnología (CINVESTAV) y Doctorado en Ciencias Químico-Biológicas (IPN). Con trayectoria en bioinformática aplicada, con experiencia docente a nivel posgrado en el CINVESTAV. Especialista en análisis de datos masivos de secuenciación, ensamblado y anotación de genomas y transcriptomas, análisis de expresión diferencial y modelado molecular. Maneja herramientas como BLAST, alineamientos, filogenias, docking molecular y Bash, integrando enfoques computacionales y moleculares en investigación.
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