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Transcriptómica: Procesamiento y anotación de datos
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Características
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
Modalidad
En línea (En vivo)
Duración
18 horas totales (15 horas en 5 sesiones y 3 horas extracurriculares)
Fechas
28 de marzo, 4, 11, 18 y 25 de abril de 2026
Sobre el curso
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
1. Introducción a linux para bioinformática.
2. Análisis transcriptómico.
3. Ensamble y anotación de datos transcriptómicos.
4. Análisis de expresión diferencial.
5. Anotación y enriquecimiento funcional.
6. Integración de datos ómicos.
Ponente(s)
M. en C. Juan Manuel Quijano Barraza: Biólogo y Maestro en Ciencias Quimicobiológicas por la Escuela Nacional de Ciencias Biológicas del Instituto Politécnico Nacional. Actualmente se encuentra desarrollando su tesis de doctorado sobre el análisis del transcriptoma, análisis de expresión diferencial y redes de co-expresión del ciclo de vida de una especie de escarabajo descortezador. Tiene 3 años de experiencia como docente a nivel medio superior y cuenta con dictamen 10 como docente por parte de la Universidad Nacional Autónoma de México. Actualmente es docente interino del Instituto Politécnico Nacional en la carrera de licenciatura en Biología.
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