Bloque 1 — Fundamentos Computacionales y Ciencia de Datos
1 Introducción a la Línea de Comandos (Bash)
Domina el entorno de la terminal Linux/Unix: navegación de sistemas de archivos locales
y remotos, gestión de permisos, variables de entorno y procesos. Manipulación masiva de
archivos biológicos (FASTA, FASTQ, SAM) con grep, awk y
sed. El curso culmina con scripts automatizados para flujos de análisis reproducibles.
2 Introducción al Lenguaje de Programación R (Niveles I y II)
Formación integral en dos fases. Nivel I: sintaxis base, estructuras de datos (vectores, matrices, factores, data frames) y control de flujo. Nivel II: ecosistema tidyverse (dplyr, tidyr) y visualización científica avanzada con ggplot2 bajo estándares editoriales internacionales.
3 Introducción a la Inteligencia Artificial
Desmitifica el Machine Learning y el Deep Learning en ciencias de la vida. Modelos supervisados (Random Forest, SVM, regresiones) y no supervisados (K-means, clustering jerárquico, PCA). Entrenamiento, validación y evaluación de modelos predictivos para identificación de patrones y diagnóstico molecular.
Bloque 2 — Núcleo Bioinformático y Genómica Avanzada
4 Fundamentos de Bioinformática (Niveles I, II y III) ★ Programa Insignia
- Nivel I — Bioinformática de Secuencias: repositorios públicos (NCBI, Ensembl, UniProt), BLAST y alineamientos múltiples.
- Nivel II — Genómica Evolutiva y Comparada: modelos de sustitución, filogenia por Máxima Verosimilitud e Inferencia Bayesiana.
- Nivel III — Bioinformática Estructural: modelado 3D de proteínas, evaluación de estructuras y conceptos de docking molecular.
5 Introducción al Análisis de Datos de Secuenciación Masiva (NGS)
Procesamiento primario y secundario de lecturas crudas de plataformas Illumina, Oxford Nanopore y PacBio: control de calidad (FastQC, MultiQC), filtrado y remoción de adaptadores (Trimmomatic, fastp), alineación y mapeo contra genomas de referencia (BWA, Bowtie2).
6 Análisis Diferencial de la Expresión Génica
Análisis estadístico avanzado de transcriptómica RNA-Seq: cuantificación de transcritos, identificación de genes diferencialmente expresados con DESeq2 / edgeR, control de batch effects, normalización de varianzas y enriquecimiento funcional con Gene Ontology y vías KEGG.
7 Ensamblaje y Anotación de Genomas
Reconstrucción de novo de genomas y caracterización funcional: ensamblaje (SPAdes, Flye), evaluación de continuidad y completitud (QUAST, BUSCO) y anotación funcional rápida (Prokka, Bakta) para predicción de genes de microorganismos de interés clínico o industrial.