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Master en Bioestadística y Bioinformática para la Investigación Genomica, MBG

Master en Bioestadística y Bioinformática para la Investigación Genomica, MBG

UPE

Máster online


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Objetivos

-Identificar la comprensión de los mecanismos biológicos; y entre sus aplicaciones «prácticas»: entender, predecir y tratar enfermedades. -Proporcionar un conocimiento adecuado sobre las bases moleculares de los sistemas biológicos; la estructura y función de las moléculas biológicas y cómo participan en los procesos celulares.

A quién va dirigido

TIitulados universitarios en ingeniería informática, matemáticas, estadística, biología, medicina, farmacia u otras titulaciones de ingeniería, ciencias o ciencias de la salud que deseen especializarse en este ámbito.

Requisitos

Las acciones formativas están diseñadas para propiciar el fomento de las habilidades, conocimientos y experiencias relevantes para el desarrollo profesional dentro del ámbito de la temática del Master en Bioestadística y Bioinformática para la Investigación Genomica, MBG.

Temario completo de este curso

Unidad didáctica I. Bioestadística y Bioinformática para la Investigación Genómica

Unidad didáctica II. La estadística genómica: una herramienta para la comprensión de los sistemas biológicos

Unidad didáctica III. Utilidad de los análisis descriptivos multivariados para inferir la función de proteínas a partir de datos genómicos

Unidad didáctica IV. Construcción y utilización de perfiles filogenéticos para la determinación de función de proteínas

Unidad didáctica V. Determinación de la expresión diferencial entre dos condiciones de micro arreglos usando como información auxiliar otros datos genómicos

Unidad didáctica VI. Estrategia de análisis de sensibilidad de los datos genómicos utilizados en algoritmos de predicción de proteínas

Unidad didáctica VII. Métodos computacionales para predicción de plegamiento de proteínas

Unidad didáctica VIII. Metodología de la Investigación, bioestadística y bioinformática en ciencias médicas y de la salud

Unidad didáctica IX. Genómica computacional

Unidad didáctica X. Inferencia estadística

Unidad didáctica XI. Análisis de datos ómicos

Unidad didáctica XII. Proyecto final.

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