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BIOINFORMÁTICA APLICADA AL DESARROLLO DE MEDICAMENTOS

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BIOINFORMÁTICA APLICADA AL DESARROLLO DE MEDICAMENTOS

Objetivos:

Aplicar la bioinformática al desarrollo de nuevos fármacos

Horario de las clases presenciales:

A determinar

Lugar de impartición:

A determinar

Fechas de impartición del curso:

Próximamente

* Las fechas y horarios son orientativos y pueden sufrir variaciones por razones organizativas

Requisitos

• Ser trabajador (régimen general, autónomo o ERTE) de cualquier sector con centro de trabajo en la provincia de Almería.
• Cada participante podrá realizar acciones formativas de cualquier familia profesional.
• Consulte disponibilidad de plazas para personas desempleadas con demanda de empleo activa.

Características del curso
Temario

Ficha técnica

Tipo de formación: PRESENCIAL
Horas: 55
Horas presenciales: 50
Horas Orientación Laboral: 5

1. INTRODUCCIÓN A LA BIOINFORMÁTICA.
1.1. Intentando definir la bioinformática.
1.2. Relevancia actual de la bioinformática.
1.3. Formatos de ficheros y bases de datos.
1.4. Proveedores institucionales de datos.
1.5. Herramientas locales y de internet.
2. HERRAMIENTAS COMPUTACIONALES.
2.1. Sistemas operativos alternativos. introducción a Unix/Linux.
2.2. Órdenes en línea de comandos y filosofía de órdenes encadenadas (pipes).
2.3. Lenguajes de programación. Perl como ejemplo.
2.4. Estructuras de datos, entrada/salida y funciones en Perl.
2.5. Herramientas estadísticas. R como ejemplo.
2.6. Librerías específicas de bioinformática. Bioconductor como ejemplo.
2.7. Gestores de bases de datos. SQL como ejemplo.
2.8. Detrás de las páginas web. HTML, Formularios, CGI, PHP, gestores de contenidos.
3. ALGORITMOS.
3.1. Búsqueda de patrones en secuencias.
3.2. Alineamiento de secuencias. Dotplots y programación dinámica.
3.3. Algoritmos heurísticos. FastA, BLAST y Clustal.
4. BIOINFORMÁTICA APLICADA.
4.1. Análisis de secuencias genómicas (FastA y BLAST).
4.2. Más allá de BLAST. Prosite (búsqueda de patrones).
4.3. Transcriptómica (microarrays y qRT-PCR).
4.4. Minería en datos masivos (high throughput screening).
4.5. Biología de sistemas. Gene Ontology database (GO).
4.6. Análisis de la variación (polimorfismos).
4.7. Análisis de las relaciones evolutivas (filogenias).
4.8. Biología estructural tridimensional. PDB.