Fundamentos de la Nanociencia

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

• Investigadores que trabajan en laboratorios experimentales con macromoléculas biológicas como proteínas, ARN y ADN.
• Científicos cuya área principal de expertise no es la biología, pero necesitan lidiar con datos biológicos.
• Directivos que introducen nuevos productos (por ejemplo, medicamentos), y desean ampliar su conocimiento sobre la bioinformática actual.
• Programadores informáticos que van a desarrollar programas que manejen moléculas biológicas.

El curso se divide en dos partes: teórica y práctica. La conferencia se entrelaza con ejercicios prácticos simples, cuestionarios y pruebas para asegurar que los asistentes comprendan los conceptos.

Durante el entrenamiento, realizaremos un recorrido guiado que cubre todos los aspectos básicos del análisis de datos biológicos. Este taller es una oportunidad ideal para familiarizarse con la bioinformática y sus muchos aspectos. Al final, deberías ser capaz de abordar cualquier problema básico de bioinformática: sabrás dónde obtener los datos necesarios, cómo obtener información relevante y cómo funcionan los programas y algoritmos básicos. Nuestro objetivo es facilitar tu comprensión de los datos biológicos.

Al final del curso, podrás trabajar con datos biológicos utilizando herramientas de bioinformática.

Este entrenamiento dirigido por un instructor en Ecuador (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 busca proporcionar a los investigadores un entendimiento de los principios del diseño y análisis estadístico y su relevancia para la investigación en una variedad de disciplinas científicas.

Se cubren algunos conceptos de probabilidad y métodos estadísticos, principalmente mediante ejemplos. Esta capacitación contiene aproximadamente un 30% de conferencias, un 70% de exámenes guiados y laboratorios.

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

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

Aunque diversos softwares se usan durante este curso (como SPSS, Statgraphics, etc...) su enfoque principal es comprender los principios y procesos que guían la investigación, el razonamiento y las conclusiones.

Este curso puede ser impartido como un curso híbrido, es decir, con tareas y trabajos prácticos.