CURSOS
ANÁLISIS DE BASES DE DATOS DE ALTA DIMENSIONALIDAD EN ESTUDIOS GENÉTICOS
La Biología se está convirtiendo de una Ciencia principalmente descriptiva a otra basada en el estudio del flujo de información y en la prospección y disección de una gran cantidad de datos. Este curso pretende introducir en el análisis de bases de datos de alta dimensionalidad en Genética, como contribución al conocimiento de la vida en sus aspectos molecular, individual, poblacional, ecosistémico y evolutivo.
Coordinador: Dr. Guillermo Pratta, IICAR (CONICET/UNR), Argentina.
Docentes:
Dr. Pablo Reebs. Facultad de Ciencias Agrarias UNCo, Argentina.
Dr. Gustavo Rodríguez, IICAR (CONICET/UNR), Argentina.
Dr. Marco Cristancho, Universidad de Los Andes, Colombia.
Dr. Guillermo Pratta, IICAR (CONICET/UNR), Argentina.
Fecha: 6 de octubre, 9.00 a 17.00 hs.
Programa:
9.00 a 10.30. Módulo I: Introducción al Big Data. Generación de bases de datos de distinta dimensionalidad en Genética. Análisis Genómicos y Postgenómicos. Bioinformática. Análisis de fenomas con enfoques genéticos.
10.30 a 10.45. Café.
10.45 a 12.45. Módulo II: Captura de grandes cantidades de datos de las bases de datos GenBank y ENA (European Nucleotide Archive) utilizando scripts en Linux.
12.45 a 13.45. Almuerzo libre.
13.45 a 15.15. Módulo III: Análisis de transcriptomas.
15.15 a 15.30. Café.
15.30 a 17.00. Módulo IV: Abordaje teórico-práctico de las bases genéticas de caracteres cuantitativos (color y forma en el tomate) a partir de la recolección de datos fenotípicos reproducibles con programas bioinformáticos y caracterización genética en cruzamientos dirigidos y en colecciones de germoplasma.
META-ANÁLISIS DE ESTUDIOS GENÉTICOS: MANOS A LA OBRA
La aplicación de meta-análisis (MA) permite el análisis combinado de un conjunto de estudios sobre un tema de interés, cuyos resultados son obtenidos de forma independiente. La finalidad de evaluar estos resultados conjuntamente es realizar una síntesis y obtener estimaciones globales de los efectos de interés con métricas apropiadas. La técnica puede ser aplicada para sintetizar estudios de QTL y posicionar con mayor evidencia estadística loci asociados a caracteres de importancia agronómica. Luego de una revisión sistemática de estudios de mapeo de QTL, tanto en poblaciones biparentales como el mapeo asociativo en poblaciones diversas, el MA se aplica para consolidar hallazgos y obtener estimaciones globales. El objetivo del presente curso es ofrecer una visión de los principios que rigen la síntesis de la evidencia científica en estudios genéticos mediante aplicaciones de rutinas de software que permiten realizar MA a partir de una recopilación de estudios de QTL en poblaciones vegetales. También se extenderá el uso de la técnica de MA hacia la estimación de otros efectos de interés en estudios de asociación genética.
Contenidos:
– Revisión Sistemática. Principios y claves para implementarla. Práctica de búsqueda avanzada en plataformas digitales y manejo de gestores bibliográficos.
– Meta-análisis de efectos genéticos de interés (ejemplo variables continuas y binarias).
– Implementación de códigos de MA escritos en R, a través de la Interfase de Info-Gen.
– Interpretaciones
Duración: 6 hs.
Modalidad:
Cada participante deberá asistir con notebook y tener instalado el software libre Zotero (gestor bibliográfico), los software estadísticos R e Info-Gen. Previo al curso se enviarán instrucciones para su descarga.
Coordinadora: Dra. Mónica Balzarini. FCA. Universidad Nacional de Córdoba. Argentina.
Docentes:
Dra. Mónica Balzarini. FCA. Universidad Nacional de Córdoba. Argentina.
Dra. Cecilia Bruno. FCA. Universidad Nacional de Córdoba. Argentina.
Dra. Natalia Bonamico. FAV. Universidad Nacional de Río Cuarto. Argentina.
Dr. Ezequiel Rossi. FAV. Universidad Nacional de Río Cuarto. Argentina.
Fecha: 6 de octubre, 10 a 16 hs.