BIOINFORMÁTICA

POSGRADO EN BIOTECNOLOGÍA

Dr. Víctor M. Treviño AlvaradoEnero-Mayo 2010

BIOINFORMATICA Dr. Víctor M. Treviño Alvarado

Estudios PhD, Birmingham, UK, 2007 MC. BmIg. UANL, Mex, 1998 ISE. ITESM, Mex, 1994 TPD. ITESM, Mex, 1988

Experiencia Software: +15 años Investigación: Trevino V (PubMed)

Curso BT4007 Martes y Jueves 1:35 2:55 A4-404

EVALUACIÓN Exámenes 70%

Parciales, 35% (si son 1 o 2 en total valdrán 35%)

Examen Final, 35% Tareas (alrededor de 6), 20% 1 ó 2 Presentaciones de Artículos, 10%

MOSTRAR PRESENTACIÓN 2

BIOINFORMÁTICA Combinación de Biología y

Tecnologías de Información Bases de datos Herramientas Estadísticas Algoritmos / Programas

Objetivo: Obtener conocimiento Generar Hipótesis Confirmar Hipótesis

EXPECTATIVAS DEL CURSO Overview 3D y Bases de datos Metabolomica Algoritmos Imágenes 3D Bases de Datos, Factores Transc, Microarrays Imágenes de Células

Ejercicio: Al finalizar la segunda presentación escriba y entregue sus propias expectativas

QUE TEMAS ABARCA BIOINFORMÁTICA Secuencias (DNA, RNA, Proteinas) Estructuras 2D y 3D (RNA, Proteinas) Moléculas (compuestos) Expresión (RNA y Proteinas) Redes Regulatorias (DNA, miRNA, Proteínas, Celulares, Tejidos)

INTERACIÓN Tránsito (Proteinas) Función (Proteinas) Imagenes Tejidos, Celulas (fluore, ..) Microscopia Mutaciones (DNA, Proteinas) Enfermedades Organismos (Humano, roedores, gusanos, moscas, micro-organismos, virus) Literatura científica "OMICS" – Genomics, Transcriptomics, Proteomics, Metabolomics,

Glucogenomics, Nutrigenomics, Lipidomics, Interactome, etc. ESTADÍSTICA COMPUTACIÓN (TODO TIPO) INTELIGENCIA ARTIFICIAL MATEMÁTICAS

BIOINFORMÁTICA PUEDE HACER… Predicciones evolutivas Predicción de estructuras 3D Predicción de Función de genes Predicción de genes Predicción de interactiones y modificaciones entre

proteinas Predicción de estados de enfermedades Predicción de comportamientos metabólicos Predicción de interacciones entre vías, rutas,

regulación, efectos Predicción de efectos de drogas

Todos a escala Molecular/Individual. Para escalas grandes Mathematical Biology

BIOINFORMÁTICA … Predicción

Generación de Conocimiento Predicción

Generación de Hipótesis Diseño de Experimentos

Comprensión Estadística es muy Importante

VISIONES EN BIOINFORMÁTICA Biólogos, Químicos, Médicos, afines:

Problema Técnicas

Ingenieros, Computólogos, Matemáticos?: Técnica Problemas

BIBLIOGRAFÍA EN BIOINFORMÁTICA Query Biblioteca: "Bioinformática",

"Bioinformatics", "Computational Biology"

Libros personales Dr. Víctor Treviño

Red/Google

PLAN1. Introduction to Bioinformatics and

Databases 2. Bioinformatics Basis 3. Functional Genomics4. Data Integration for Prediction and

Discovery 5. Systems Biology: Simulations and

Interaction Networks (FLEXIBLE)

1 - INTRODUCTION TO BIOINFORMATICS AND DATABASES Objective: Know the most used bioinformatics data

resources and understand the basic parameters needed for optimal performance.

1.1 Introduction to Bioinformatics 1.2 Literature Databases and Text Mining 1.3 DNA, RNA, and Proteins Sequence Databases 1.4 "Omics" Databases 1.5 Complete Genomes & Model Organisms

Databases 1.6 Other Databases

2 - BIOINFORMATICS BASIS Objective: Know the common statistical

basis in bioinformatics and understand pattern clustering

2.1. Probability, Statistics, and Machine Learning

2.2. Alignments 2.3. Phylogenetics and Genome Comparisons 2.4. Typical Programs

3 - FUNCTIONAL GENOMICS Objective: Comprehend nowadays

functional genomics data, know its current uses and understand its data processing

3.1. Omics Technologies 3.2. Common Biological Questions in

Functional Genomics 3.3. Data Analysis 3.4. Results Visualization

4 - DATA INTEGRATION FOR PREDICTION AND DISCOVERY Objective: Comprehend the need for the integration

of a number of information sources to make better interpretation and predictive models

4.1. Ontologies, Data Dictionaries, and Data Classifications

4.2. Gene Discovery (Gene, Variants, and Postraductional modifications)

4.3. Drug Discovery 4.4. Interaction Discovery 4.5. Functional Genomics (Subclasses and other

Behaviors) 4.6. Pathways and Systems Biology

5 - SYSTEMS BIOLOGY: SIMULATIONS AND INTERACTION NETWORKS Objective: Know basic simulation

techniques for molecular biological models

5.1 Levels and Errors in Simulations 5.2 Simulation Types 5.3 Methods for Simulations in

Bioinformatics 5.4 Biological Networks(if we have time)

CALENDARIOEnero 12 Introducción al Curso   14Bioinformatics Databases:

Literature : PubMed, EBIEnero 19Ejercicios Literature Databases   21Gene DatabasesEnero 26Ejercicios Gene Databases   28Pathways, Interactions and other

DatabasesFebrero 2Ejercicios Pathways   4Genomics DatabasesFebrero 9Ejercicios Genomics   11Examen Parcial 1Febrero 16Revisión Examen. Sequence Alignment   18BLAST y EjerciciosFebrero 23Ejercicios BLAST   25Multiple Sequence AlignmentMarzo 2Ejercicios MSA   4FilogeniaMarzo 9Ejercicios Filogenia   11Examen Parcial 2

Marzo 16Revisión Examen. Representaciones de Datos   18Representaciones de Datos. Probabilidad y FDR

Marzo 23Ejercicios Probabilidad y FDR   25Genómica Funcional

Marzo 30Presentación Papers   1Ejercicio 1 Genomica Funcional: Transcriptomics & Heatmaps

Abril 6Presentación Papers   7Ejercicio 2 Genomica Funcional: Metabolomics & PCA

Abril 13Presentación Papers   15Ejercicio 3. Gen. Funcional Selección Diferencial de Genes

Abril 20Repaso y Ejercicios   22Examen Parcial 3Abril 27Biología de Sistemas   29Ejercicio Biología de Sistemas

Mayo 4Repaso y …   13Examen Final (Jueves) 14:30

PRESENTACIÓN PAPERS Seleccionar un paper “claramente

bioinformático” relacionado a su tema de tésis / proyecto Requiere aprobación profesor

PREFERENCIA DE TEMAS Por proyecto Por interés Por X