“Análisis de datos biológicos, del bit a la publicación científica”

“Análisis de datos biológicos,
del bit a la publicación científica”
Curso de Postgrado para la Carrera Doctorado en Ciencias Biológicas
Perfil de los alumnos a quienes está orientado:
El curso está orientado a estudiantes de posgrado (Doctorado y Maestría), becarios
posdoctorales y profesionales o docentes universitarios interesados en los tópicos
desarrollados. Además, se considerarán inscripciones de alumnos avanzados de las
carreras de Bioquímica y Licenciatura en Biotecnología.
Objetivo:
El avance de la tecnología para el estudio de los sistemas biológicos permite la
generación de una enorme cantidad de datos biológicos sobre los cuales poder
extraer información, crear modelos de estudio, verificar hipótesis o bien utilizarlos
como punto de partida para la generación de nuevas líneas de investigación. Sin
embargo, se requiere del conocimiento y de cierta experticia en el manejo de las
herramientas que permiten ordenar esos datos para identificar aquellos que tengan
valor científico y transformarlos en resultados que puedan ser interpretados desde el
punto de vista biológico y que tengan un formato apropiado que sea aceptado para
su publicación científica.
El curso tiene como objetivo general cubrir desde conceptos básicos hasta
aplicaciones prácticas de técnicas avanzadas de análisis bioinformático y
procesamiento de datos biológicos, así como del procesamiento de imágenes
obtenidas mediante microscopía láser confocal, microscopía de fluorescencia,
microscopía óptica. El propósito final del curso es lograr que el alumno aprenda a
procesar datos provenientes de análisis de microarreglos de ADN o RNAseq
(secuenciación de ARN), técnicas cada vez más utilizadas y difundidas para la
generación de datos biológicos. De manera complementaria, se introducirán técnicas
de análisis e interpretación de imágenes, y su procesamiento desde la obtención de
la misma hasta su transformación en una figura publicable con rigor científico.
Universidad Nacional del Litoral
Ciudad Universitaria.
Facultad de Bioquímica y Ciencias Biológicas C.C. 242 - S3000 Santa Fe
Secretaría de Ciencia y Técnica
Tel.: (0342) 4575215/6 - Int. 117
Dirección de Posgrado
Email: [email protected]
www.fbcb.unl.edu.ar
Docentes:
Msc. Lic. German Gonzalez. Bioinformático. Grupo de Minería de Datos en
Biociencias – UCC, http://www.bdmg.com.ar/
Dr. Andrés Dekanty, Cátedra de Biología Celular y Molecular de la Facultad de
Bioquímica y Cs Biológicas (FBCB-UNL) y el Instituto de Agrobiotecnología del
Litoral (IAL-CONICET-UNL).
Dr. Pablo Manavella, Cátedra de Biología Celular y Molecular de la Facultad de
Bioquímica y Cs Biológicas (FBCB-UNL) y el Instituto de Agrobiotecnología del
Litoral (IAL-CONICET-UNL).
Dra. Elina Welchen, Cátedra de Biología Celular y Molecular de la Facultad de
Bioquímica y Cs Biológicas (FBCB-UNL) y el Instituto de Agrobiotecnología del
Litoral (IAL-CONICET-UNL).
Requerimientos:
 Cada alumno concurrirá con su computadora personal (notebook) para realizar las
actividades prácticas. Cada alumno será provisto por parte de los docentes de todos
los programas informáticos de uso libre, necesarios para el desarrollo de las
actividades prácticas.
Fecha de dictado:
Desde lunes 26 al jueves 29 de setiembre - Lunes 3 de octubre
Modalidad: Curso teórico-práctico INTENSIVO
Duración: 45hs. (Otorga 3 UCAs para la Carrera de DCB de la FBCB).
Lugar de realización: Facultad de Bioquímica y Ciencias Biológicas (FBCB-UNL)Arancel:
 Alumnos DCB: $1200
 Alumnos de otras carreras de doctorado: $1600
 Profesionales: $2500
Cupo de alumnos:
Curso completo: 20 alumnos (máximo).
Universidad Nacional del Litoral
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Facultad de Bioquímica y Ciencias Biológicas C.C. 242 - S3000 Santa Fe
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Tel.: (0342) 4575215/6 - Int. 117
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Cronograma propuesto y distribución horaria:
- 20hs destinadas a clases teóricas (T).
- 25hs destinadas a actividades teórico-prácticas (TyP) y a la resolución de trabajos
prácticos (TP).
- 2hs destinadas para la evaluación final (E).
Requisitos de formación previa de los inscriptos:
Para la realización del curso se requieren conocimientos básicos de biología
molecular, biología celular e ingeniería genética. Estudiantes graduados con una
formación diferente serán considerados de acuerdo a sus antecedentes y/o al
impacto que el curso supondría para sus actividades de investigación.
En caso de ser necesario efectuar una selección de los inscriptos se le dará
prioridad a los alumnos de la carrera de doctorado de la FBCB-UNL, continuando
por los alumnos de las carreras de doctorado de otras casas de estudio, antecedes
de los aspirantes e importancia del curso para el desarrollo de las actividades de
investigación de los mismos.
Método de evaluación y promoción:
Se realizará una evaluación de la calidad en la prepración y exposición de trabajos
científicos seleccionados por los docentes organizadores del curso y además, se
tomará una evaluación escrita final acerca de los contenidos del curso.
Programa analítico del curso:
Parte I: Introducción al análisis de datos transcriptómicos (27-30hs)
I.1 Diseño de experimentos transcriptómicos
Teoría: Reseña de las plataformas utilizadas para análisis transcriptómico. Tipos de
diseños para experimentos de microarrays y RNA-seq: comparaciones directas e
indirectas, diseños en bloque, dye-swap, experimentos longitudinales, diseños
complejos. Replicación. Confundimiento.
Práctica: Introducción al análisis de datos con R. Tipos de datos simples: numeric,
character, factor, logical. Tipos de datos complejos: matrix, data.frame, list. Acceso y
modificación de elementos. Lectura de un archivo de datos. Estructuras
condicionales: if, else, ifelse. Bucles: for, while. Funciones vectoriales: apply, lapply,
sapply. Como escribir nuevas funciones. Gráficos.
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I.2: Análisis de datos de RNA-seq
Teoría: Módulo 1: cuantificación de la expresión génica, control de calidad y preprocesamiento de los datos. Módulo 2: análisis de expresión diferencial: supuestos
estadísticos y elección del software. Resultados e interpretación.
Práctica: Pre-procesamiento y análisis de expresión diferencial de RNA-seq en R.
I.3: Análisis de datos de microarrays
Teoría: Módulo 1: pre-procesamiento de los datos: lectura de los archivos, control de
calidad, normalización intra-chips, normalización entre chips, filtrado de sondas de
baja calidad, actualización de la anotación, análisis exploratorios. Módulo 2: análisis
de expresión diferencial: reseña de los métodos más utilizados, modelos lineales
para el análisis de expresión génica, modelos para diferentes diseños
experimentales, supuestos estadísticos, resultados e interpretación.
Práctica: Preprocesamiento y análisis de expresión diferencial de microarrays en R.
Parte II: Procesamiento de Imágenes (15-18hs)
II.1 ImageJ/FIJI, procesamiento, análisis y edición de imágenes.
Teoría: Introducción al uso de ImageJ/FIJI. Procesamiento, edición y análisis de
imágenes. Macros, Plugins, Toolkit. Análisis y cuantificación.
Práctica: Edición de imágenes crudas propuestas por los docentes. Trabajo sobre
imágenes generadas por los alumnos. Ejemplos de tipos de procesamiento de
imágenes. Cuantificación. Generación de imágenes 3D.
II.2 Introducción a programas de edición de imágenes:
Teoría: Introducción. Conceptos básicos. Estructura y funcionamiento del programa.
Área de Trabajo. Elementos. Conceptos básicos de fotografía.
Trabajar con imágenes: fundamentos, controles y ajustes de color. Trabajar con
capas /lienzos. Capas de Ajuste, fusión de capas. Enmascaramiento. Aislar y
seleccionar elementos. Transformación de elementos. Concepto de Fondo de una
imagen: ajustar /transformar. Acoplar elementos y capas. Definición y aplicación de
filtros a áreas. Catálogo de Filtros. Capas: transformar, clonar y copiar capas.
Rasterizar. Pintar capas de ajuste. Herramienta texto y dibujo. Interconvertir. Crear y
transformar texto. Formato de imágenes, criterio y resoluciones. Interconversión.
Importar y exportar imágenes.
Práctica: Edición de imágenes crudas propuestas por los docentes. Trabajo sobre
imágenes generadas por los alumnos. Ejemplos de tipos de procesamiento de
imágenes.
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