aumentar disminuir original

Bioinformática

DOCENTE

Dra. Christina B. McCarthy (Centro Regional de Estudios Genómicos (CREG, UNLP); ECANA, UNNOBA)

DESTINATARIOS

Estudiantes de Postgrado de las Ciencias Biológicas y profesionales de las Ciencias Biológicas

REQUISITOS

Título Universitario
Lecto-comprensión de texto en idioma Inglés. Contar con Notebook personal

FUNDAMENTACIÓN

Previo a la era Bioinformática, sólo había dos maneras de hacer experimentos biológicos: dentro de un organismo vivo (in vivo) o en un ambiente artificial (in vitro). En este contexto, se puede decir que la Bioinformática correspondería a la Biología in silico. Esta nueva manera de hacer biología ha sido fundamental en los avances más recientes de la biología tales como descifrar genomas, Biología de Sistemas (mirada global de la Biología), nuevas biotecnologías, nuevas técnicas legales y forenses, y medicina personalizada, entre otros. La Bioinformática representa un área nueva y en crecimiento de la ciencia, que utiliza enfoques computacionales para contestar preguntas biológicas. El campo de la Bioinformática está jugando un rol cada vez más preponderante en el estudio de problemas biomédicos fundamentales. Para responder preguntas biológicas y alcanzar conclusiones válidas, los científicos deben utilizar enormes y complejos bancos de datos de manera rigurosa. Debido al rol central que ocupa la Bioinformática en los desarrollos moleculares de vanguardia, es utilizada en muchos campos y contextos diferentes. La Bioinformática se aplica en biología, medicina, informática, industrias farmacéuticas y biotecnológica, abogacía y policía forense, entre otros. El curso está orientado a enseñar los principios básicos de la Bioinformática incluyendo el procesamiento de la información genética, el uso de programas informáticos y su aplicación práctica en los diversos campos de acción, y a facilitar la interpretación de resultados aplicables a diversas áreas de la Biología.

OBJETIVOS

  • Enseñar los principios básicos del procesamiento de la información genética.
  • Enseñar el uso de los programas informáticos que asisten a las investigaciones en genética y su aplicación práctica en los diversos campos de acción.
  • Facilitar la interpretación de resultados aplicables a diversas áreas de la Biología.

PROGRAMA
Unidad 1
Bioinformática: consideraciones generales. El crecimiento exponencial de la información. Información biológica: generalidades. Bionformática: definiciones, bloques temáticos. Bases de datos: generalidades. El problema del análisis e interpretación de secuencias nucleotídicas y aminoacídicas.
Unidad 2
Bases de datos. Bases de datos Bibliográficas, Nucleotídicas, de Proteínas, Genómicas, Taxonómicas. Búsquedas en bases de datos. La extracción de la información. Búsquedas rápidas y mejoradas. Visualización e interpretación de los resultados.
Unidad 3
Formatos de datos. Formatos posibles de la información almacenada: FASTA, GenBank, EMBL, XML. Cómo obtener información de cada formato y aplicaciones.
Unidad 4
Búsquedas por similitud. Importancia de la similitud. Métodos exactos y heurísticos de búsqueda (Needleman-Wunsch, Smith-Waterman, BLAST, FastA). Matrices. Programas disponibles y aplicaciones. Identificación de homologías distantes: PSI-BLAST.
Unidad 5
Análisis de secuencias individuales. Métodos de alineamiento. Matrices PAM y BLOSUM. Alineamiento pareado o de dos secuencias (DotPlot, alineamientos globales y locales). Algoritmos. Programación dinámica. Alineamientos de secuencias múltiples. Hipótesis evolutiva. Criterios y aplicaciones. Métodos progresivos o heurísticos (CLUSTALW).
Unidad 6
Estructura de las proteínas. Diferentes niveles de estructura proteica. Métodos de predicción. Predicción de estructura secundaria (PSIPRED, PredictProtein) y terciaria (PDB, MMDB). Bases de datos secundarias o derivadas y sus aplicaciones. Modelos por comparación.
Unidad 7
Estructura secundaria del RNA. Modelo de Menor Energía. Predicción a partir de la secuencia y por comparación de estructuras. Herramientas disponibles (Vienna RNA Package, RNAShapes. Tipos de RNA. Herramientas para la búsqueda de secuencias de RNA en bases de datos y genomas.
Unidad 8.
Árboles filogenéticos. Generalidades. Evolución. Enfoques fenético y cladístico (modelos basados en distancia y parsimonia). Pasos para la construcción de un árbol filogenético: alineamiento múltiple, determinación del modelo de sustitución, construcción y evaluación del árbol filogenético. Programas y software disponible.
Unidad 9.
Genómica y análisis genómico a gran escala. Expressed Sequence Tags (ESTs), Serial Analysis of Gene Expression (SAGE) y microarrays. Aplicaciones. Comparative Genomic Hybridization (CGH), array CGH, Single Nucleotide Polymorphisms (SNPs), ChIP-chip, ChIP-seq. Software para el análisis de datos. Recursos disponibles en internet.
Unidad 10.
Ensamblado de secuencias genómicas. Secuenciamiento de genomas completos: secuenciamiento, ensamblado, andamiaje (scaffolding) y terminación. Estrategias de secuenciamiento. Estadística, algoritmos, programas y desafíos del ensamblado. Anotación genómica.
Unidad 11.
Metagenómica y tecnologías de secuenciamiento de segunda generación. Aplicaciones y limitaciones. Análisis de datos.

BIBLIOGRAFÍA

– Banerjee-Basu, S. and A.D. Baxevanis, Predictive methods using protein sequences. Methods Biochem Anal, 2001. 43: p. 253-82.
– Baxevanis, A.D., Gene identification: methods and considerations. Curr Protoc Hum Genet, 2001. Chapter 6: p. Unit 6 6.
– Baxevanis, A.D., Predictive methods using DNA sequences. Methods Biochem Anal, 2001. 43: p. 233-52.
– Baxevanis, A.D., Information retrieval from biological databases. Methods Biochem Anal, 2001. 43: p. 155-85.
– Baxevanis, A.D., Bioinformatics and the Internet. Methods Biochem Anal, 2001. 43: p. 1-17.
– Baxevanis, A.D., The Molecular Biology Database Collection: an updated compilation of biological database resources. Nucleic Acids Res, 2001. 29(1): p. 1-10.
– Baxevanis, A.D. and B.F. Ouellette, Internet basics. Curr Protoc Protein Sci, 2001. Chapter 2: p. Unit2 4.
– Baxevanis, A.D. and B.F. Ouellette, Internet basics for biologists. Curr Protoc Cell Biol, 2001. Appendix 1: p. Appendix 1H.
– Claverie, J.M. and C. Notredame, Bioinformatics for Dummies. 2007, Indianapolis, Indiana: Wiley Publishing, Inc.
– Lesk, A.M., Introduction to Bioinformatics. 2002, Oxford: Oxford University Press.
– Makalowska, I., J.F. Ryan, and A.D. Baxevanis, GeneMachine: gene prediction and sequence annotation. Bioinformatics, 2001. 17(9): p. 843-4.
– Sczyrba, A., S. Konermann, and R. Giegerich, Two interactive Bioinformatics courses at the Bielefeld University Bioinformatics Server. Brief Bioinform, 2008. 9(3): p. 243-9.

CARGA HORARIA

80 horas

CRONOGRAMA DE ACTIVIDADES

Inicio: lunes 8 de abril de 2013.
Catorce clases presenciales, frecuencia quincenal, los días lunes de 18 a 20 y martes de 9 a 13 horas.
Sede: Pergamino

EVALUACIÓN

Dos evaluaciones escritas y un trabajo de investigación individual durante el curso.

INFORMES

Por mail a: cursosposgrado@unnoba.edu.ar
Teléfonos: 0236-4407750 (interno 12500) – Sede Junín | 02477-409500 (interno 21201) – Sede Pergamino