Transcriptómica: Procesamiento y anotación de datos

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Características

Modalidad

En línea

Duración

18 horas totales (15 horas en 5 sesiones y 3 horas extracurriculares)

Fechas

27 de septiembre, 4, 11, 18 y 25 de octubre del 2025

Horario

9:00 AM a 12:00 PM. Hora de la Ciudad de México

Diploma

Constancia con valor curricular por las horas impartidas.

Plataforma

Google Meet y Google Classroom

Sobre el curso

El objetivo del curso es:

Proporcionar a los participantes una formación integral en técnicas de análisis de datos transcriptómicos, desde la preparación de muestras de ARN hasta el análisis de expresión diferencial, para aplicar estos conocimientos en biomedicina y biotecnología.

Dirigido a estudiantes de posgrado, investigadores y profesionales que deseen adquirir competencias en el procesamiento de librerías generadas mediante secuenciación de RNA (RNA-seq) utilizando tecnología Illumina. El curso está especialmente diseñado para personas con formación en disciplinas relacionadas con las ciencias químico-biológicas, biomédicas, biotecnológicas, bioingeniería y ciencias de la salud, incluyendo áreas como Biología, Biología Molecular, Bioquímica, Biotecnología, Genética y Medicina.

Características

Que aprenderás

• Aprender a instalar, configurar y utilizar Linux y comandos básicos de Bash esenciales para el análisis bioinformático.
• Conocer los conceptos clave del dogma central de la biología molecular, tipos de ARN y mecanismos de transcripción.
• Manejar técnicas de extracción de ARN, evaluación de calidad, y preprocesamiento de datos de secuenciación.
• Utilizar software como Trinity y Trinotate para el ensamblaje, evaluación de calidad y anotación funcional de datos transcriptómicos.
• Implementar métodos y software para el conteo de lecturas, normalización de datos y análisis de expresión diferencial.
• Usar bases de datos y herramientas para la anotación génica y análisis de enriquecimiento funcional, interpretando los resultados obtenidos.
• Explorar estrategias para la integración de datos transcriptómicos con otras ómicas para obtener una visión más completa de los procesos biológicos.
• Comprender la importancia de la ética, la gestión de datos y la reproducibilidad en la investigación científica.

Módulos del curso

Ponente

M. en C. Verónica Torres Banda

1. Introducción a Linux para bioinformática.
2. Fundamentos de la biología molecular y la transcripción.
3. Análisis transcriptómico.
4. Ensamble y anotación de datos transcriptómicos.
5. Análisis de expresión diferencial.
6. Anotación y enriquecimiento funcional.
7. Integración de datos ómicos.
8. Consideraciones éticas y de bioinformática.

TEMARIO COMPLETO

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.