Fundamentos de la Nanociencia

Este es un taller práctico, que introducirá los fundamentos de la bioinformática. Está dirigido a personas con antecedentes biológicos básicos y conocimientos en biología molecular, que quieran aprender a procesar y trabajar con datos biológicos utilizando herramientas computacionales. Ha sido diseñado especialmente para:

• Investigadores que trabajan en laboratorios experimentales sobre macromoléculas biológicas, proteínas, ARN y ADN.
• Los científicos cuya principal área de especialización no es la biología, pero que necesitan para hacer frente a los datos biológicos.
• Los gerentes de la introducción de nuevos productos (por ejemplo, las drogas), que quieren ampliar sus conocimientos sobre la bioinformática de hoy en día.
• Programadores informáticos que van a escribir programas que tratan con moléculas biológicas.

El curso se divide en dos partes: teórica y práctica. La conferencia se entrelaza con simples ejercicios prácticos, pruebas y exámenes para asegurarse de que los asistentes entienden los conceptos.

Durante el entrenamiento te llevaremos a una visita guiada que cubre todos los aspectos básicos del análisis de datos biológicos. ¡Este taller es una oportunidad ideal para familiarizarse con la bioinformática y sus muchas caras! Al final, debería ser capaz de abordar cualquier problema básico de bioinformática: sabrá dónde obtener los datos requeridos, cómo obtener información relevante y cómo funcionan los algoritmos y el software básico. Nuestro objetivo es facilitar su comprensión de los datos biológicos.

Al final del curso usted podrá trabajar con datos biológicos usando herramientas bioinformáticas.

Este entrenamiento dirigido por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está destinado a profesionales y trabajadores del sector de la salud que deseen aprender conocimientos intermedios y avanzados sobre las diferentes operaciones de secuenciación genética y pruebas genéticas.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Aprender y entender conceptos clave de la genética.
• Comprender cómo funcionan las operaciones de secuenciación genética y pruebas genéticas.

Go La práctica clínica (GCP) es un conjunto de directrices para la investigación clínica realizada en seres humanos. Las BPC sirven como estándar internacional para diseñar, realizar, monitorear, documentar, analizar e informar ensayos clínicos.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán las pautas más importantes y los principios fundamentales aplicados en la Práctica Clínica (GCP) para ensayos clínicos e investigaciones que involucran sujetos humanos. Este curso proporciona una visión general de las diferentes áreas de GCP, pero proporciona un poco más de enfoque en el GCP centrado en ICH para medicamentos en investigación y Biológicas.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios fundamentales de las buenas prácticas biológicas para medicamentos en investigación y productos biológicos según la Conferencia Internacional sobre Armonización (ICH)
• Aplicar las pautas estipuladas por el GCP a sus investigaciones y ensayos clínicos.

Audiencia

• Investigadores clínicos
• Profesionales de la investigación clínica
• Profesionales de la salud y de la medicina
• Personal de apoyo a los ensayos clínicos
• Personal de investigación y desarrollo

Formato del curso

• En parte conferencia, en parte discusión, ejercicios y práctica práctica intensa

La genómica y metagenómica microbianas combinan tecnologías de secuenciación y análisis computacional para perfilizar comunidades microbianas, caracterizar genomas y detectar rasgos funcionales como la resistencia a los antimicrobianos.

Este curso dirigido por instructores (en línea o en sitio) está destinado a investigadores y bioinformáticos de nivel principiante a intermedio que desean realizar análisis práctico de datos de secuenciación genómica y metagenómica microbianas.

Al final de este curso, los participantes serán capaces de:

• Describir flujos de trabajo de secuenciación comunes y formatos de archivo clave utilizados en la genómica microbiana.
• Realizar el control de calidad y preprocesamiento de lecturas NGS crudas.
• Realizar perfiles taxonómicos utilizando enfoques basados en marcadores y k-meros.
• Ensamblar y anotar genomas microbianos y plásmidos.
• Detectar SNPs, construir filogenias e interpretar la estructura poblacional.
• Predecir genes de resistencia antimicrobiana y resumir perfiles funcionales.
• Usar flujos de trabajo reproducibles con Conda, Docker y informes basados en cuadernos.

Formato del curso

• Lecciones que introducen conceptos y herramientas (20%).
• Sesiones prácticas con conjuntos de datos de ejemplo (60%).
• Discusiones abiertas y análisis guiados para que los participantes puedan aplicar métodos a sus propios datos (20%).

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar un taller personalizado enfocado en metagenómica clínica, ambiental o industrial, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

Este es un curso práctico, que muestra por qué la programación es una herramienta poderosa en el contexto de la resolución de problemas biológicos. Durante el curso, los participantes aprenderán el lenguaje de programación Python, un lenguaje ampliamente considerado tanto potente como fácil de usar. Este curso podría ser considerado como una demostración de cómo la bioinformática mejora la vida de los biólogos.

El curso está diseñado y dirigido a personas sin formación en informática que quieran aprender a programar.

Este curso es adecuado para:

• Investigadores que se ocupan de datos biológicos.
• Científicos que quieran aprender a automatizar las tareas cotidianas y analizar datos.
• Gerentes que quieran aprender cómo la programación mejora los flujos de trabajo y la realización de proyectos.

Al final del curso, los participantes serán capaces de escribir programas cortos, que les permitirán manipular, analizar y tratar datos biológicos y presentar los resultados en un formato gráfico.

Este curso tiene como objetivo dar a los investigadores una comprensión de los principios de diseño estadístico y análisis y su relevancia para la investigación en una gama de disciplinas científicas.

Cubre algunos métodos probabilísticos y estadísticos, principalmente a través de ejemplos. Esta formación contiene alrededor del 30% de las conferencias, el 70% de las pruebas guiadas y los laboratorios.

En el caso de curso cerrado podemos adaptar los ejemplos y materiales a una rama específica (como pruebas de psicología, sector público, biología, genética, etc ...)

En el caso de cursos públicos, se utilizan ejemplos mixtos.

Aunque varios programas se utilizan durante este curso (Microsoft Excel a SPSS, Statgraphics, etc ...), su enfoque principal es la comprensión de los principios y procesos que guían la investigación, el razonamiento y la conclusión.

Este curso puede ser impartido como un curso combinado, es decir, con tareas y asignaciones.