Bioinformático / Bioestadístico /
Data Scientist / Fundamentalista
de R / Jedi Master

2016 - Análisis de datos biológicos, del bit a la publicación científica

Curso de Posgrado para la Carrera Doctorado en Ciencias Biológicas, Facultad de Bioquímica y Ciencias Biológicas, Universidad Nacional del Litoral.

Objetivos

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.

Docentes

  • Lic. German Gonzalez. Bioinformático. IDEA-CONICET.
  • Dr. Andrés Dekanty, Cátedra de Biología Celular y Molecular de la FBCB-UNL y el IAL-CONICET-UNL.
  • Dr. Pablo Manavella, Cátedra de Biología Celular y Molecular de la FBCB-UNL y el IAL-CONICET-UNL.
  • Dra. Elina Welchen, Cátedra de Biología Celular y Molecular de la FBCB-UNL y el IAL-CONICET-UNL.

Programa

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.

I.2: Análisis de datos de RNA-seq Teoría: Módulo 1: cuantificación de la expresión génica, control de calidad y pre- procesamiento 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.