Especialización en Bioinformática y Big Data en Medicina

Especialización

Virtual

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Descripción

  • Tipología

    Especialización

  • Metodología

    Virtual

  • Horas lectivas

    450h

  • Duración

    6 Meses

  • Inicio

    Fechas disponibles

  • Campus online

  • Clases virtuales

TECH - Universidad Tecnológica

La aplicación de la computación al mundo de la biología y la medicina ha supuesto una auténtica revolución en ambas áreas, influyendo de manera positiva en la gestión masiva de datos, así como en la mejora de las estrategias y tratamientos. Y es que la bioinformática se ha convertido en una de las disciplinas científicas con más expectativas de futuro y en la cual numerosas empresas han visto oportunidades de negocio significativas. Es por ello que el mercado laboral demanda, cada vez con más frecuencia, la figura de versados en esta área, así como en Big Data, que dispongan, además, de cualidades directivas para poder gestionar con éxito grandes proyectos. Y para que cualquier egresado pueda cumplir dicha demanda, TECH ha diseñado este multidisciplinar e intensivo programa. Se trata de una titulación 100% online gracias a la cual, en tan solo 6 meses, alcanzará sus objetivos académicos más ambiciosos, abriéndose camino, de manera especializada, en un sector en auge.

Información importante

Documentos

  • 307especializacion-bioinformatica-big-data-medicina.pdf

Sedes y fechas disponibles

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Fechas disponiblesInscripciones abiertas

A tener en cuenta

Objetivos
-Desarrollar el concepto de computación
-Disgregar un sistema informático en sus diferentes partes
-Discernir entre los conceptos de biología computacional y computación en bioinformática 
-Dominar las herramientas más utilizadas en el sector 
-Determinar las tendencias a futuro de la computación 
-Analizar sets de datos biomédicos con técnicas de Big Data 

Este Experto Universitario en Bioinformática y Big Data en Medicina ha sido diseñado por TECH y su equipo de expertos con la finalidad de que el egresado que acceda a él sea capaz, en menos de 6 meses, de perfeccionar sus habilidades profesional
y directivas. Es por ello que el objetivo del programa es poder aportarle toda la información que necesita, así como las herramientas académicas que le ayuden a conseguirlo en el menor tiempo posible y de manera garantizada.

Este Experto Universitario en Bioinformática y Big Data en Medicina contiene el programa más completo y actualizado del mercado.

Tras la superación de la evaluación, el alumno recibirá por correo postal con acuse de recibo su correspondiente título de Experto Universitario emitido por TECH Universidad Tecnológica.

El título expedido por TECH Universidad Tecnológica expresará la calificación que haya obtenido en el Experto Universitario, y reunirá los requisitos comúnmente exigidos por las bolsas de trabajo, oposiciones y comités evaluadores de carreras profesionales.

Título: Experto Universitario en Bioinformática y Big Data en Medicina
N.º Horas Oficiales: 450 h.

Nuestra escuela es la primera en el mundo que combina el estudio de casos clínicos con un sistema de aprendizaje 100% online basado en la reiteración, que combina 8 elementos diferentes que suponen una evolución con respecto al simple estudio y análisis de casos. Esta metodología, a la vanguardia pedagógica mundial, se denomina Relearning.

Nuestra escuela es la primera en habla hispana licenciada para emplear este exitoso método, habiendo conseguido en 2015 mejorar los niveles de satisfacción global (calidad docente, calidad de los materiales, estructura del curso, objetivos…) de los estudiantes que finalizan los cursos con respecto a los indicadores de la mejor universidad online en habla hispana.

Recibida su solicitud, un responsable académico del curso le llamará para explicarle todos los detalles del programa, así como el método de inscripción, facilidades de pago y plazos de matrícula.

En primer lugar, necesitas un ordenador (PC o Macintosh), conexión a internet y una cuenta de correo electrónico. Para poder realizar los cursos integramente ON-LINE dispone de las siguientes opciones: Flash - Instalando Flash Player 10 o posterior (http://www.adobe.com/go/getflash), en alguno de los siguientes navegadores web: - Windows: Internet Explorer 6 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome, Opera 9.5 y posteriores - Mac: Safari 3 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome - Linux: Firefox 1.x y posteriores HTML5 - Instalando alguno de los navegadores web: - Google Chrome 14 o posterior sobre Windows o Mac - Safari 5.1 o posterior sobre Mac - Mobile Safari sobre Apple iOS 5.0 o posterior en iPad/iPhone Apple iOS - Articulate Mobile Player; Apple iOS 5.0 o posterior en iPad.

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Materias

  • Estructuras
  • Medicamentos
  • Bioinformática
  • Biología molecular
  • Papel
  • Computación
  • Algoritmos
  • Biología
  • Biomédica
  • Tecnología
  • Genética
  • Big Data

Profesores

Ángela Sirera Pérez

Ángela Sirera Pérez

Investigadora nuclear y radiofísica

Programa académico

Módulo 1. Computación en bioinformática

1.1. Dogma central en bioinformática y computación. Estado actual

1.1.1. La aplicación ideal en bioinformática
1.1.2. Desarrollos en paralelo en biología molecular y computación
1.1.3. Dogma en biología y teoría de la información
1.1.4. Flujos de información

1.2. Bases de Datos para computación en bioinformática

1.2.1. Base de datos
1.2.2. Gestión del dato
1.2.3. Ciclo de vida del dato en bioinformática

1.2.3.1. Uso
1.2.3.2. Modificación
1.2.3.3. Archivado
1.2.3.4. Reuso
1.2.3.5. Desechado

1.2.4. Tecnología de bases de datos en bioinformática

1.2.4.1. Arquitectura
1.2.4.2. Gestión de bases de datos

1.2.5. Interfaces para bases de datos en bioinformática

1.3. Redes para la computación en bioinformática

1.3.1. Modelos de comunicación. Redes LAN, WAN, MAN y PAN
1.3.2. Protocolos y trasmisión de datos
1.3.3. Topología de redes
1.3.4. Hardware en datacenters para computación
1.3.5. Seguridad, gestión e implementación

1.4. Motores de búsqueda en bioinformática

1.4.1. Motores de búsqueda en bioinformática
1.4.2. Procesos y tecnologías de los motores de búsqueda en bioinformática
1.4.3. Modelos computacionales: algoritmos de búsqueda y aproximación

1.5. Visualización de datos en bioinformática

1.5.1. Visualización de secuencias biológicas
1.5.2. Visualización de estructuras biológicas

1.5.2.1. Herramientas de visualización
1.5.2.2. Herramientas de renderizado

1.5.3. Interfaz de usuario para aplicaciones en bioinformática
1.5.4. Arquitecturas de información para la visualización en bioinformática

1.6. Estadística para computación

1.6.1. Conceptos estadísticos para computación en bioinformática
1.6.2. Caso de uso: microarrays de MARN
1.6.3. Datos imperfectos. Errores en estadística: aleatoriedad, aproximación, ruido y asunciones
1.6.4. Cuantificación del error: precisión, sensibilidad y sensitividad
1.6.5. Clusterización y clasificación

1.7. Minado de datos

1.7.1. Métodos de minado y cómputo de datos
1.7.2. Infraestructura para el cómputo y minado de datos
1.7.3. Descubrimiento y reconocimiento de patrones
1.7.4. Aprendizaje automático y nuevas herramientas

1.8. Coincidencia de patrones genéticos

1.8.1. Coincidencia de patrones genéticos
1.8.2. Métodos de cómputo para alineaciones de secuencia
1.8.3. Herramientas para la coincidencia de patrones

1.9. Modelado y simulación

1.9.1. Uso en el campo farmacéutico: descubrimiento de fármacos
1.9.2. Estructura de proteínas y biología de sistemas
1.9.3. Herramientas disponibles y futuro

1.10. Colaboración y proyectos de computación en línea

1.10.1. Computación en red
1.10.2. Estándares y reglas. Uniformidad, consistencia e interoperabilidad
1.10.3. Proyectos de computación colaborativa

Módulo 2. Bases de datos biomédicas

2.1. Bases de datos biomédicas

2.1.1. Base de datos biomédica
2.1.2. Bases de datos primarias y secundarias
2.1.3. Principales bases de datos

2.2. Repositorios auto-reportados de pacientes

2.2.1. Bases de datos de genomas
2.2.2. Bases de datos de genes
2.2.3. Bases de datos de mutaciones y polimorfismos

2.3. Bases de datos de proteínas

2.3.1. Bases de datos de secuencias primarias
2.3.2. Bases de datos de secuencias secundarias y dominios
2.3.3. Bases de datos de estructuras macromoleculares

2.4. Bases de datos de proyectos óhmicos

2.4.1. Bases de datos para estudios de genómica
2.4.2. Bases de datos para estudios de transcriptómica
2.4.3. Bases de datos para estudios de proteómica

2.5. Bases de datos de enfermedades genéticas. La medicina personalizada y de precisión

2.5.1. Bases de datos de enfermedades genéticas
2.5.2. Medicina de precisión. Necesidad de integración de datos genéticos
2.5.3. Extracción de datos de OMIM

2.6. Repositorios auto-reportados de pacientes

2.6.1. Uso secundario del dato
2.6.2. El paciente en la gestión de los datos depositados
2.6.3. Repositorios de cuestionarios auto-reportados. Ejemplos

2.7. Bases de datos en abierto Elixir

2.7.1. Bases de Datos en abierto Elixir
2.7.2. Bases de datos recogidos en la plataforma Elixir
2.7.3. Criterio de elección entre una y otra base de datos

2.8. Bases de datos de Reacciones Adversas a Medicamentos (RAMs)

2.8.1. Proceso de desarrollo farmacológico
2.8.2. Reporte de reacciones adversas a fármacos.
2.8.3. Repositorios de reacciones adversas a nivel local, nacional, europeo e Internacional

2.9. Plan de gestión de datos de Investigación. Datos a depositar en bases de datos públicas

2.9.1. Plan de gestión de datos
2.9.2. Custodia de los datos resultantes de investigación
2.9.3. Deposito de datos en una base de datos pública

2.10. Bases de datos Clínicas. Problemas con el uso secundario de datos en salud

2.10.1. Repositorios de historias clínicas
2.10.2. Cifrado de dato
2.10.3. Acceso al dato sanitario.Legislación

Módulo 3. Big Data en medicina: procesamiento masivo de datos médicos

3.1. Big Data en investigación biomédica

3.1.1. Generación de datos en biomedicina
3.1.2. Alto rendimiento (Tecnología High-throughput)
3.1.3. Utilidad de los datos de alto rendimiento. Hipótesis en la era del Big Data

3.2. Preprocesado de datos en Big Data

3.2.1. Preprocesado de datos
3.2.2. Métodos y aproximaciones
3.2.3. Problemáticas del preprocesado de datos en Big Data

3.3. Genómica estructural

3.3.1. La secuenciación del genoma humano
3.3.2. Secuenciación vs Chips
3.3.3. Descubrimiento de variantes

3.4. Genómica funcional

3.4.1. Anotación funcional
3.4.2. Predictores de riesgo en mutaciones
3.4.3. Estudios de asociación en genómica

3.5. Transcriptómica

3.5.1. Técnicas de obtención de datos masivos en transcriptómica: RNA-seq
3.5.2. Normalización de datos en transcriptómica
3.5.3. Estudios de expresión diferencial

3.6. Interactómica y epigenómica

3.6.1. El papel de la cromatina en la expresión genética
3.6.2. Estudios de alto rendimiento en interactómica
3.6.3. Estudios de alto rendimiento en epigenética

3.7. Proteómica

3.7.1. Análisis de datos de espectometría de masas
3.7.2. Estudio de modificaciones post-traduccionales
3.7.3. Proteómica cuantitativa

3.8. Técnicas de enriquecimiento y clustering

3.8.1. Contextualización de los resultados
3.8.2. Algoritmos de clustering en técnicas ómicas
3.8.3. Repositorios para el enriquecimiento: Gene Ontology y KEGG

3.9. Aplicaciones del Big Data en salud pública

3.9.1. Descubrimiento de nuevos biomarcadores y dianas terapéuticas
3.9.2. Predictores de riesgo
3.9.3. Medicina personalizada

3.10. Big Data aplicado en medicina

3.10.1. El potencial de la ayuda al diagnóstico y la prevención
3.10.2. Uso de algoritmos de Machine Learning en salud pública
3.10.3. El problema de la privacidad

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