Máster de Formación Permanente en Bioinformática y Bioestadística
100% Online
12 meses
2195€
Máster de Formación Permanente en Bioinformática y Bioestadística
    Máster de Formación Permanente en Bioinformática y Bioestadística

    Máster de Formación Permanente en Bioinformática y Bioestadística

    100% Online
    60 ECTS
    12 meses
    2195€

    Presentación

    La bioinformática es un área interdisciplinaria que se ocupa de la aplicación de la informática a la recopilación, almacenamiento, organización, análisis, manipulación, presentación y distribución de información relativa a los datos biológicos o médicos. Ha evolucionado para servir de puente entre las observaciones (datos) y el conocimiento que se deriva (información). Mediante el Máster de Formación Permanente en Bioinformática te familiarizarás con los procedimientos más utilizados a la hora de analizar datos derivados de técnicas de biología molecular, así como para tratamiento estadístico de los mismos. En EUROINNOVA, disponemos de un equipo docente especializado que te acompañará en tu proceso formativo.

    Universidades colaboradoras

    Para qué te prepara
    Este Máster de Formación Permanente en Bioinformática te prepara para ser un bioinformático y trabajar en muchos sectores tan demandados como compañías start-up, laboratorios farmacéuticos, laboratorios químicos o de biocomputación, empresas biotecnológicas, departamentos de investigación de hospitales, etc. Además, te permite desarrollar una carrera profesional en el ámbito de la investigación tratando datos derivados de procedimientos experimentales.
    Objetivos
    - Conocer los paquetes estadísticos más utilizados para tratamiento de datos. - Familiarizarse con el tratamiento de datos derivados de diferentes técnicas de biología molecular. - Familiarizarse con técnicas de simulación en biomedicina. - Conocer las bases de datos biológicas.
    A quién va dirigido
    Este Máster de Formación Permanente en Bioinformática está dirigido a todas aquellas personas o profesionales del sector que quieran obtener unos conocimientos especializados en Bioinformática. Del mismo modo, también está dirigido a toda aquella persona que desee profundizar en la materia profundizando en conceptos de disciplinas como la Bioestadística e ingeniería biomédica, entre otras áreas.
    Salidas Profesionales
    Este Máster de Formación Permanente en Bioinformática complementará tu formación previa en biociencias para aportarte las herramientas necesarias para tratar datos derivados de experimentos y ensayos en biología molecular a pequeña y gran escala. Sus principales salidas se centran en el mundo de la investigación, pero también puede abrirte las puertas para trabajar dentro del ámbito farmacéutico.
    Temario

    MÓDULO 1. BIOESTADÍSTICA E INGENIERÍA BIOMÉDICA

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTOS BÁSICOS Y ORGANIZACIÓN DE DATOS ESTADÍSTICOS

    1. Introducción, concepto y funciones de la estadística
    2. Estadística descriptiva
    3. Estadística inferencial
    4. Medición y escalas de medida
    5. Variables: clasificación y notación
    6. Distribución de frecuencias
    7. Representaciones gráficas
    8. Propiedades de la distribución de frecuencias

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y POSICIÓN

    1. Medidas de tendencia central
    2. La media aritmética
    3. La mediana
    4. La moda
    5. Medidas de posición
    6. Medidas de variabilidad
    7. Índice de asimetría de Pearson
    8. Puntuaciones típicas

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANÁLISIS DE UN CONJUNTO DE VARIABLES

    1. Introducción al análisis conjunto de variables
    2. Asociación entre dos variables cualitativas
    3. Correlación entre dos variables cuantitativas
    4. Regresión lineal

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD

    1. Conceptos previos de probabilidad
    2. Variables discretas de probabilidad
    3. Distribuciones discretas de probabilidad
    4. Distribución normal
    5. Distribuciones asociadas a la distribución normal

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. CONTRASTE DE HIPÓTESIS

    1. Estadística inferencial
    2. La hipótesis
    3. Contraste de hipótesis

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. INTRODUCCIÓN A LA INGENIERÍA BIOMÉDICA

    1. Definición de biomateriales
    2. Evolución del campo de los biomateriales
    3. Definición de biocompatibilidad
    4. Modo de empleo
    5. Primer registro de uso de biomateriales
    6. Evolución a lo largo de la historia
    7. Materiales de origen biológico

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. BIOMATERIALES

    1. Biomateriales usados de forma más común
    2. Materiales férreos
    3. Materiales no férreos
    4. Materiales metálicos
    5. Materiales no metálicos

    MÓDULO 2. BIOINFORMÁTICA Y BIOLOGÍA COMPUTACIONAL

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA BIOLOGÍA COMPUTACIONAL Y LA BIOINFORMÁTICA

    1. Biología computacional
    2. Bioinformática
    3. Conceptos básicos introductorios a la informática

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A LA GENÉTICA

    1. La herencia, perspectiva histórica
    2. ¿Qué se entiende por genética?
    3. Ácidos nucleicos
    4. Genética molecular
    5. Las mutaciones
    6. División celular

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. GENÉTICA HUMANA

    1. Organización molecular y funcional del genoma humano
    2. Mutaciones génicas y enfermedades asociadas
    3. Mutaciones cromosómicas y enfermedades asociadas
    4. Herencia mitocondrial y enfermedades asociadas

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. BIOQUÍMICA ESTRUCTURAL DE LAS PRINCIPALES MACROMOLÉCULAS

    1. Los hidratos de carbono o glúcidos
    2. Funciones de los glúcidos
    3. Los lípidos
    4. Clasificación de los lípidos
    5. Principales moléculas lipídicas
    6. Las proteínas
    7. Clasificación y funciones de las proteínas

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. TÉCNICAS DE ANÁLISIS CROMOSÓMICO

    1. Los cromosomas
    2. El cariotipo
    3. Cultivo de cromosomas y procesamiento del material
    4. Métodos de tinción y bandeo cromosómico
    5. Nomenclatura citogenética
    6. Alteraciones cromosómicas
    7. Caso práctico: análisis del cariotipo

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. BIOINFORMÁTICA: PROGRAMAS Y BASES DE DATOS PARA LA IDENTIFICACIÓN Y EL MODELADO DE GENES

    1. Localización y enmascaramiento de secuencias repetidas
    2. Métodos de comparación
    3. Análisis de la secuencia de ADN a nivel nucleótido
    4. Análisis de señales
    5. Búsqueda en bases de datos de secuencias expresadas
    6. Tipos de bases de datos biológicas

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. MÉTODOS DE ANÁLISIS DE SECUENCIAS Y GENOMAS

    1. Análisis de secuencias y genomas
      1. - Alineación de secuencias
    2. Detección y modelado de genes
    3. Herramientas para el análisis de genomas
    4. Comparación de genomas
    5. Selección de rutas metabólicas
    6. Métodos para el análisis de datos masivos en genómica funcional y proteómica

    MÓDULO 3. NORMAS DE CALIDAD Y ÉTICA EN EL EMPLEO DE PROGRAMAS INFORMÁTICOS UTILIZADOS EN BIOINFORMÁTICA

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. COMPONENTES PRINCIPALES DE LOS EQUIPOS Y PROGRAMAS INFORMÁTICOS

    1. Unidades funcionales: Procesador, memoria y periféricos
    2. Arquitecturas: Microprocesadores RISC y CISC
    3. Redes y comunicaciones
    4. Sistemas operativos: Visión funcional -servicios suministrados, procesos, gestión y administración de memoria, sistemas de entrada y salida y sistemas de ficheros-
    5. Tipos de periféricos en biotecnología
    6. Herramientas de navegación

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. PROGRAMAS INFORMÁTICOS APLICADOS A BIOTECNOLOGÍA

    1. Sistemas de almacenamiento de datos de origen biológico
    2. Sistemas de control distribuido
    3. Herramientas de software para diseño de bases de datos relacionales
    4. Bases de datos de biología molecular
    5. Lenguajes y programas especializados de utilización en biotecnología
    6. Programas de estadística y de representación gráfica
    7. Herramientas de depuración informática
    8. Optimizadores de consultas

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. APLICACIÓN DE NORMAS DE CALIDAD Y DE ÉTICA A LA BIOINFORMÁTICA

    1. Normas de calidad para el funcionamiento de los dispositivos y herramientas de software
    2. Normas de calidad para detectar anomalías en el funcionamiento del hardware y el software
    3. Copias de seguridad de la información de los datos del equipo
    4. Libro de registro de las copias de seguridad
    5. Manuales de herramientas de búsqueda
    6. Procesos de optimización y algoritmos aplicables en biotecnología
    7. Programas relacionados con el análisis de secuencias de ácidos nucleicos y otras moléculas
    8. Programas relacionados con análisis de variabilidad genética mediante marcadores moleculares
    9. Administración, seguridad y ética en entornos informáticos
    10. Privacidad de la información genética
    11. Proceso éticamente adecuado de la información genética gestionada

    MÓDULO 4. CONTROL Y ROBÓTICA EN LA MEDICINA

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. MODELACIÓN Y CONTROL DE BIOSISTEMAS

    1. Modelos numéricos en biomedicina
    2. Fundamentos de la modelización del sistema
    3. Identificación de sistemas de control biomédicos
    4. Optimización del control de biosistemas

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELOS Y SISTEMAS

    1. Concepto de modelos y biosistemas
    2. Introducción a las técnicas de modelado y simulación
    3. Tipos de modelos y componentes
    4. Características de los sistemas
    5. Evolución y tendencias actuales

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANÁLISIS DE LA DINÁMICA NO LINEAL DE LOS SISTEMAS BIOMÉDICOS

    1. Diferencias entre sistemas lineales y no lineales
    2. Modelos biológicos dinámicos
    3. Dinámica no lineal y sistemas complejos

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. HERRAMIENTAS Y TÉCNICAS AVANZADAS DE SIMULACIÓN

    1. Técnicas de simulación en biomedicina
    2. Simulación quirúrgica mediante técnicas de realidad virtual
    3. Simulación y modelos experimentales en el aprendizaje de la cirugía de mínima invasión

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. BASES Y ANTECEDENTES DE LA ROBÓTICA

    1. Concepto e historia
    2. Bases de la robótica actual
    3. Plataformas móviles
    4. Crecimiento esperado en la industria robótica
    5. Límites de la robótica actual

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. EVOLUCIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL. DISEÑADOR DE REDES NEURONALES ROBÓTICAS

    1. Inteligencia natural y artificial
    2. Inteligencia artificial y cibernética
    3. Autonomía en robótica
    4. Sistemas expertos
    5. Agentes virtuales con animación facial por ordenador
    6. Actualidad

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. PRÓTESIS ROBÓTICAS

    1. La robótica aplicada al ser humano: biónica
    2. Reseña histórica de las prótesis
    3. Diseño de prótesis en el siglo XX
    4. Investigaciones y desarrollo recientes en diseño de manos
    5. Sistemas protésicos
    6. Uso de materiales inteligentes en las prótesis

    MÓDULO 5. ANÁLISIS DE DATOS MEDIANTE DIVERSOS PAQUETES ESTADÍSTICOS

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA EN PROGRAMAS INFORMÁTICOS. EL SPSS

    1. Introducción
    2. Cómo crear un archivo
    3. Definir variables
    4. Variables y datos
    5. Tipos de variables
    6. Recodificar variables
    7. Calcular una nueva variable
    8. Ordenar casos
    9. Seleccionar casos

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA CON SPSS

    1. Introducción
    2. Análisis de frecuencias
    3. Tabla de correlaciones
    4. Diagramas de dispersión
    5. Covarianza
    6. Coeficiente de correlación
    7. Matriz de correlaciones
    8. Contraste de medias

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANÁLISIS DE DATOS MEDIANTE "GRAPH PAD PRISM"

    1. 1.Test de normalidad
    2. Análisis de varianza
    3. Comparación de medias
    4. Realización y maquetación de gráficos
    5. Estadística descriptiva

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE DATOS MEDIANTE "R"

    1. Definición de las variables
    2. Comandos utilizados para comparación de variables
    3. Comandos utilizados para correlación lineal
    4. Elaboración de gráficos mediante R
    5. Comandos utilizados para estadística descriptiva

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. USO DE EXCEL PARA ANÁLISIS ESTADÍSTICOS

    1. Comandos para estadística descriptiva
    2. Formulario
    3. Anova
    4. Elaboración de gráficos
    5. Chi cuadrado

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. ESTADÍSTICA EN ECOLOGÍA MEDIANTE PAST

    1. ¿Qué es Past?
    2. Introducción de datos
    3. Análisis de variables
    4. Índices de diversidad
    5. Otros análisis de interés

    MÓDULO 6. DISCIPLINAS RELACIONADAS CON LA BIOINFORMÁTICA

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. EMPLEO DE PROGRAMAS INFORMÁTICOS DE APLICACIÓN EN BIOTECNOLOGÍA.

    1. Introducción a la programación de Bases de Datos.
    2. Aplicaciones de uso biotecnológico en ordenadores y herramientas web relacionadas (Consultas de Bases de datos en biología molecular: SRS).
    3. Herramientas de navegación.
    4. Manejo de programas de representación gráfica.
    5. Adaptación de la programación mediante scripts en Perl.
    6. Sistemas de almacenamiento de datos de origen biológico.
    7. Tipos de bases de datos biológicas.
    8. Modelos de integración.
    9. Programas relacionados con el análisis de secuencias de ácidos nucleicos y otras moléculas.
    10. Programas relacionados con análisis de variabilidad genética mediante marcadores moleculares.

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. EMPLEO DE PROGRAMAS Y BASES DE DATOS PARA IDENTIFICAR Y MODELAR GENES.

    1. Localización y enmascaramiento de secuencias repetidas.
    2. Métodos de comparación.
    3. Análisis de la secuencia de ADN a nivel de nucleótido.
    4. Análisis de señales.
    5. Búsqueda en bases de datos de secuencias expresadas.
    6. Tipos de bases de datos biológicas.
    7. Referencias cruzadas con otras bases de datos.
    8. Bases de datos de secuencias.
    9. Principales bases de dato
    10. Diseño de primers para PCR y qRT-PCR

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANÁLISIS DE FILOGENIAS

    1. ¿Qué es una filogenia?
    2. Software de análisis filogenético
    3. Análisis filogenéticos según genomas
    4. Interpretación de resultados

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. METAGENÓMICA

    1. Concepto de metagenómica
    2. Tipos de muestras que pueden tomarse para análisis metagenómicos
    3. Secuenciación de DNA de muestras destinadas a análisis metagenómicos mediante NGS (Next Generation sequence)
    4. Bases de datos de referencia
    5. Análisis estadístico

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. SECUENCIACIÓN DE ADN

    1. Introducción a la secuenciación de ADN
    2. Secuenciación química de Maxam y Gilbert
    3. Secuenciación de Sanger
    4. Métodos avanzados y secuenciación de novo
    5. NGS (Next Generation sequencing)
    6. El Proyecto Genoma Humano

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. ANÁLISIS Y TRATAMIENTO DE DATOS DERIVADOS DE TÉCNICAS DE BIOLOGÍA MOLECULAR

    1. Análisis de datos derivados de Microarrays
    2. Análisis de datos derivados de qRT-PCR
    3. Análisis de datos derivados de RNA-seq
    4. Análisis de datos derivados de análisis proteómico

    MÓDULO 7. PROYECTO FIN DE MASTER

    Titulación
    Titulación Universitaria:
    Diploma Universidad Católica de Murcia
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