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Diplomado de bioinformática
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Características
Modalidad
En línea
Duración
100 horas totales (80 horas en 32 sesiones y 20 horas extracurriculares)
Fechas
Módulo I: 20, 22, 27, 29 de mayo, 3, 5, 10, 12 de junio de 2025
Módulo II: 17, 19, 24, 26 de junio, 1, 3, 8, 10, 14, 16, 21, 28 29, 31 de julio, 5, 7, 12, 14, 19 y 21 de agosto de 2025
Módulo III: 26, 28 de agosto, 2 y 4 de septiembre de 2025
Horario
6:00 PM a 8:30 PM. Hora de la Ciudad de México.
Diploma
Constancia de competencias laborales, formato DC3 de la STPS
Plataforma
Google Meet y Google Classroom
Sobre el curso
El objetivo del curso es:
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.
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.
Características
Que 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.
Módulos del curso
Modulo 1: Fundamentos de bioinformática y análisis de secuencias
1. Análisis de Secuencias de ADN y ARN
2. Análisis de proteínas y bioinformática estructural
Modulo 2: Bioinformática para el análisis de datos ómicos
1. Genómica: Secuenciación masiva y análisis de variantes
2. Metagenómica: Introducción al preprocesamiento de datos
3. Proteómica: Identificación y cuantificación de proteínas
4. Transcriptómica: Normalización y análisis de datos de RNA-Seq
5. Metabolómica: Análisis de metabolitos y perfiles metabólicos
Modulo 3: Aplicaciones avanzadas en bioinformática y regulación de datos genómicos
1. Machine learning y bioinformática.
2. Bioinformática estructural y diseño de fármacos.
3. Metagenómica y microbioma en medicina de precisión.
4. Edición genómica y CRISPR bioinformático.
5. Análisis multi-ómico e integración de datos
6. Normatividad y ética en bioinformática
TEMARIO COMPLETO:
Ponente
Dr. en C. Niko Alain Cruz Sancen, M. en C. Verónica Torres Banda y Dr. en C. Moisés León Juárez
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.
M. en C. Verónica Torres Banda: Licenciada en Biología y Maestra en Ciencias Químico Biológicas, egresada de la Escuela Nacional de Ciencias Biológicas del IPN, actualmente avanza en su Doctorado en Ciencias Químico Biológicas. Ha trabajado con filogenias e historia demográfica, con datos mitocondriales y microsatélites.
Dr. en C. Moisés León Juárez: Biologo experimental por la Universidad Autónoma Metropolitana Unidad Iztapalapa. Cuenta con maestría y doctorado por el Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional (CINVESTAV) con especialidad en biomedicina molecular. Ha complementado su formación con una estancia de investigación en la Universidad de Bonn, en el Instituto de Virología de Alemania, donde amplió su perspectiva internacional sobre los desafíos en el campo de la virología. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores (SNI-1) y ha sido reconocido por su participación en la Sociedad Mexicana de Virología y en The European Society of Clinical Microbiology and Infectious Diseases.
¿Cómo
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