Diplomado en Bioinformática: Herramientas para el análisis de datos ómicos
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Características
Horario
De 6:00 PM a 8:30 PM. Hora de la Ciudad de México.
Diploma
Constancia con valor curricular por las horas impartidas.
Plataforma
Google Meet y Google Classroom
Modalidad
En línea (En vivo)
Duración
120 horas totales (90 horas en 36 sesiones y 30 horas extracurriculares)
Fechas
Módulo I: 30 de junio, 2, 7, 9, 14, 16, 21 y 23 de julio de 2026
Módulo II: 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: 20, 22, 27, 29 de octubre y 3 de noviembre de 2026
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.
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
• Módulo 1. Fundamentos de bioinformática y análisis de secuencias.
1. Introducción a la Bioinformática.
2. Análisis de Secuencias de ADN y ARN.
3. Análisis de proteínas y bioinformática estructural.
• Módulo 2: Bioinformática para el análisis de datos ómicos
1. Genómica: Secuenciación masiva y análisis de variantes
2. Metabolómica: Análisis de metabolitos y perfiles metabólicos
3. Transcriptómica: Normalización y análisis de datos de RNA-Seq
4. Proteómica: Identificación y cuantificación de proteínas
5. Metagenómica: Introducción al preprocesamiento de datos
• Módulo 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
Ponente(s)
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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