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Máster en Bioestadística y Bioinformática para la Investigación Genómica, MBG

Máster en Bioestadística y Bioinformática para la Investigación Genómica, 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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