Fecha de inicio: 4 de Noviembre de 2024
Docente: Dr. Marcelo Soria (Facultad de Agronomía, UBA).
Días y horarios: Una clase sincrónica de dos horas por semana. Además, habrá 5 horas en
total de consultas y clases asincrónicas, y las prácticas requerirán 6 horas por semana,
totalizando 45 horas.
Descripción y Objetivos: Descripción y objetivos: Cada vez es más frecuente que profesionales de la biología, medicina,agronomía, etc. tengan que analizar datos de secuencias de ácidos nucleicos, expresión génica o diversidad genética, entre otros. Tarde o temprano surge la necesidad de modificar o automatizar esas tareas bioinformáticas mediante programación. Hoy en día es frecuente que el primer contacto con la programación de computadoras sea a través de Python, un lenguaje relativamente fácil de aprender y adaptable para tareas científicas. El objetivo de este curso es brindar una introducción práctica a la programación en bioinformática usando Python, especialmente mediante el uso de la biblioteca Biopython. También se realizarán prácticas para aprender a llamar funciones en R desde Python, porque el primero es un lenguaje ampliamente utilizado en bioinformática y hay bibliotecas implementadas solo en R. Si bien el curso está dirigido a profesionales con poca experiencia previa en programación, se espera que los estudiantes conozcan lo esencial de Python. Cualquier curso introductorio sirve para satisfacer este requisito. Al terminar el curso los estudiantes tendrán las herramientas para adaptar o escribir scripts bioinformáticos en Python y tendrán los conocimientos para proceder con una formación más formal en programación.
Duración: 5 semanas
Programa resumido:
1. Preparación y configuración de ambientes de programación
2. Breve repaso de los fundamentos de Python:
- a. tipos y estructuras de datos
- b. asignación, control de flujo, iteración
- c. entradas y salidas
- d. funciones
3. Extracción de información biológica de bases de datos: “parseo” de archivos Fasta y
Genbank.
4. Alineamientos pareados (BLAST) y alineamientos mútiples
5. Análisis de datos de diversidad: manejo de archivos de información genómica en
formato VCF
6. Cuando no queda otra opción que llamar código R: uso de la biblioteca r2py
Modo de dictado: El curso se organiza con clases sincrónicas y asincrónicas. Las clases sincrónicas están previstas para los días lunes de 18:00 a 20:00 hs y se usarán para ampliar conceptos teóricos y discutir la resolución de ejercicios. Las clases serán grabadas y quedarán a disposición de la consulta de los participantes mientras dure el curso. El material asincrónico
consistirá en material complementario, teórico y práctico, y trabajos prácticos. Las clases se
realizarán en el campus virtual de SADIO.
Certificados: Al final del curso las/los estudiantes deberán realizar una actividad de
programación completa adaptada a sus necesidades de trabajo.
Formulario de inscripción: https://tinyurl.com/mvk4y5rs
Aranceles
Inscripción temprana (hasta el 28 de Octubre de 2024)
* AR$ 68.000.- (para nacionales)
* USD 82.- (para extranjeros)
Inscripción tardía (desde el 29 de Octubre de 2024)
* AR$ 74.800.- (para nacionales)
* USD 90.- (para extranjeros)
50% Descuento para socios de SADIO (con 12 meses de antigüedad)
Los socios de AADECA gozan de los mismos derechos que los socios de SADIO
Medios de pago disponibles:
– Pago por Transferencias Bancarias (solo para residentes en Argentina) a:
SADIO (CUIT 30-64931218-0)
BBVA – Sucursal 330 Tribunales
Cta. Cte. Pesos: 502/7
CBU: 0170330420000000050276
Alias: SOCIEDAD.SADIO
– Pago con Tarjeta de crédito/débito (Visa, Master o Cabal). Solicitar el botón de pago correspondiente a informacion@sadio.org.ar
Es posible pagar en cuotas con interés. Consulte.
– PAYPAL (para extranjeros). Solicite el link de pago.
¡Cupos limitados! Reserva tu vacante con el pago de tu inscripción
Antecedentes del docente:
Marcelo Soria: Profesor de la Facultad de Agronomía (UBA), Director del área de bioinformática de la plataforma de genómica y mejoramiento. Facultad de Agronomía (UBA), ex-Director de la maestría de explotación de datos y descubrimiento del conocimiento de la Universidad de Buenos Aires (UBA). Realiza tareas de investigación en bioinformática y ciencia de datos en biología, ha publicado más de cincuenta trabajos de investigación en revistas internacionales. Ha dictado cursos y conferencias sobre ciencia de datos, bioinformática y R en instituciones públicas y privadas del país y del exterior.