Si lo que buscas es una titulación con la que convertirte en una Experto universitario en Bioinformática y Big Data aplicable al ámbito sanitario, este programa es perfecto para ti. ¿Qué esperas para matricularte?” 

La mejora en el manejo de datos biológicos que han vivido las especialidades relacionadas con las ciencias de la salud con el desarrollo de la bioinformática es incalculable. Y es que, gracias a la evolución de las estrategias del Big Data, de la web 3.0 y de la tecnología digital, hoy en día es posible llevar a cabo un análisis masivo de información clínica en muy poco tiempo, optimizando los procesos de interpretación y aplicación y facilitando al profesional la toma de decisiones a la hora de abordar a un paciente.

Ámbitos como la Fisioterapia han implementado a su día a día las técnicas más innovadoras relacionadas con la computación informática especializada, lo cual les ha servido para establecer pautas terapéuticas más efectivas y especializadas, lo cual se corresponde con uno de los principales objetivos de la Bionformática. Y con el fin de acercar al fisioterapeuta a las novedades de este sector, TECH ha decidido lanzar esta Experto universitario, un programa 100% online diseñado por y para versados en el área.

Se trata de una experiencia académica innovadora e intensiva a través de la cual el especialista podrá ponerse al día de los últimos avances en materia de creación y gestión de distintas bases de datos, el uso de los motores de búsqueda más sofisticados y complejos o el manejo de las técnicas estadísticas más efectivas aplicables a la computación. Además, ahondará en el procesamiento masivo de información a través de técnicas como la genómica estructural, la funcional o la transcriptómica entre otras.

Y para ello contará con 450 horas del mejor material teórico, práctico y adicional, este último presentado en diferentes formatos: vídeos al detalle, artículos de investigación, lecturas complementarias, resúmenes dinámicos y mucho más. Todo estará disponible desde el inicio de la actividad académica y podrá ser descargado en cualquier dispositivo con conexión a internet. Así, el egresado tendrá la oportunidad de organizar esta experiencia de manera totalmente personalizada y adaptada a su absoluta disponibilidad.

¿Te gustaría ahondar en las novedades de la computación en bioinformática? Elige este programa que TECH pone a tu disposición de manera 100% online y actualiza tus conocimientos en tan solo 6 meses” 

Esta Experto universitario en Bioinformática y Big Data en Medicina contiene el programa científico más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Bioinformática y Base de Datos
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Gracias a la exhaustividad con la que ha sido diseñado este temario, podrás implementar a tu praxis profesional las estrategias para el procesamiento masivo de datos clínicos más efectivas y novedosas” 

El programa incluye, en su cuadro docente, a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeow interactivos realizados por reconocidos expertos. 

Profundizarás en la creación efectiva de bases de datos de proyectos óhmicos y de proteínas, las cuales te servirán para optimizar la información de la que dispones en tu consulta"

Un programa perfecto para conocer al detalle las últimas novedades relacionadas con la tecnología de bases de datos en bioinformática"

El egresado que acceda a esta Experto universitario encontrará en él 450 horas del mejor contenido teórico, práctico y adicional. Todo ello estará presentado en un cómodo y flexible formato 100% online, gracias al cual podrá ahondar en las novedades de la Bioinformática y el Big Data desde donde quiera y cuando quiera, sin horarios ni clases presenciales. Además, la totalidad del material estará disponible desde el inicio de la actividad académica y podrá ser descargado en cualquier dispositivo con conexión a internet. De esta manera el especialista podrá consultarlo siempre que lo necesite, incluso, cuando haya finalizado esta experiencia académica.

El empleo de la metodología Relearning, así como la inclusión de horas de material adicional de gran calidad harán del curso del programa una experiencia académica dinámica, multidisciplinar y entretenida” 

Módulo 1. Computación en Bioinformática

1.1. Dogma central en Bioinformática y computación. Estado actual

1.1.1. La aplicación ideal en Bioinformática
1.1.2. Desarrollos en paralelo en biología molecular y computación
1.1.3. Dogma en biología y teoría de la información
1.1.4. Flujos de información

1.2. Bases de Datos para computación en Bioinformática

1.2.1. Base de datos
1.2.2. Gestión del dato
1.2.3. Ciclo de vida del dato en Bioinformática

1.2.3.1. Uso
1.2.3.2. Modificación
1.2.3.3. Archivado
1.2.3.4. Reuso
1.2.3.5. Desechado

1.2.4. Tecnología de bases de datos en Bioinformática

1.2.4.1. Arquitectura
1.2.4.2. Gestión de bases de datos

1.2.5. Interfaces para bases de datos en Bioinformática

1.3. Redes para la computación en Bioinformática

1.3.1. Modelos de comunicación. Redes LAN, WAN, MAN y PAN
1.3.2. Protocolos y trasmisión de datos
1.3.3. Topología de redes
1.3.4. Hardware en datacenters para computación
1.3.5. Seguridad, gestión e implementación

1.4. Motores de búsqueda en Bioinformática

1.4.1. Motores de búsqueda en Bioinformática
1.4.2. Procesos y tecnologías de los motores de búsqueda en Bioinformática
1.4.3. Modelos computacionales: algoritmos de búsqueda y aproximación

1.5. Visualización de datos en Bioinformática

1.5.1. Visualización de secuencias biológicas
1.5.2. Visualización de estructuras biológicas

1.5.2.1. Herramientas de visualización
1.5.2.2. Herramientas de renderizado

1.5.3. Interfaz de usuario para aplicaciones en Bioinformática

1.5.4. Arquitecturas de información para la visualización en Bioinformática

1.6. Estadística para computación

1.6.1. Conceptos estadísticos para computación en Bioinformática
1.6.2. Caso de uso: microarrays de MARN
1.6.3. Datos imperfectos. Errores en estadística: aleatoriedad, aproximación, ruido y asunciones
1.6.4. Cuantificación del error: precisión, sensibilidad y sensitividad
1.6.5. Clusterización y clasificación

1.7. Minado de datos

1.7.1. Métodos de minado y cómputo de datos
1.7.2. Infraestructura para el cómputo y minado de datos
1.7.3. Descubrimiento y reconocimiento de patrones
1.7.4. Aprendizaje automático y nuevas herramientas

1.8. Coincidencia de patrones genéticos

1.8.1. Coincidencia de patrones genéticos
1.8.2. Métodos de cómputo para alineaciones de secuencia
1.8.3. Herramientas para la coincidencia de patrones

1.9. Modelado y simulación

1.9.1. Uso en el campo farmacéutico: descubrimiento de fármacos
1.9.2. Estructura de proteínas y biología de sistemas
1.9.3. Herramientas disponibles y futuro

1.10. Colaboración y proyectos de computación en línea

1.10.1. Computación en red
1.10.2. Estándares y reglas. Uniformidad, consistencia e interoperabilidad
1.10.3. Proyectos de computación colaborativa

Módulo 2. Bases de datos biomédicas

2.1. Bases de datos biomédicas

2.1.1. Base de datos biomédica
2.1.2. Bases de datos primarias y secundarias
2.1.3. Principales bases de datos

2.2. Bases de datos de ADN

2.2.1. Bases de datos de genomas
2.2.2. Bases de datos de genes
2.2.3. Bases de datos de mutaciones y polimorfismos

2.3. Bases de datos de proteínas

2.3.1. Bases de datos de secuencias primarias
2.3.2. Bases de datos de secuencias secundarias y dominios
2.3.3. Bases de datos de estructuras macromoleculares

2.4. Bases de datos de proyectos óhmicos

2.4.1. Bases de datos para estudios de genómica
2.4.2. Bases de datos para estudios de transcriptómica
2.4.3. Bases de datos para estudios de proteómica

2.5. Bases de datos de enfermedades genéticas. La medicina personalizada y de precisión

2.5.1. Bases de datos de enfermedades genéticas
2.5.2. Medicina de precisión. Necesidad de integración de datos genéticos
2.5.3. Extracción de datos de OMIM

2.6. Repositorios auto-reportados de pacientes

2.6.1. Uso secundario del dato
2.6.2. El paciente en la gestión de los datos depositados
2.6.3. Repositorios de cuestionarios auto-reportados. Ejemplos

2.7. Bases de datos en abierto Elixir

2.7.1. Bases de Datos en abierto Elixir
2.7.2. Bases de datos recogidos en la plataforma Elixir
2.7.3. Criterio de elección entre una y otra base de datos

2.8. Bases de datos de reacciones adversas a medicamentos (RAM)

2.8.1. Proceso de desarrollo farmacológico
2.8.2. Reporte de reacciones adversas a fármacos
2.8.3. Repositorios de reacciones adversas a nivel local, nacional, europeo e Internacional

2.9. Plan de gestión de datos de Investigación. Datos a depositar en bases de datos públicas

2.9.1. Plan de gestión de datos
2.9.2. Custodia de los datos resultantes de investigación
2.9.3. Deposito de datos en una base de datos pública

2.10. Bases de datos clínicas. Problemas con el uso secundario de datos en salud

2.10.1. Repositorios de historias clínicas
2.10.2. Cifrado de dato
2.10.3. Acceso al dato sanitario. Legislación

Módulo 3. Big Data en Medicina: procesamiento masivo de datos médicos

3.1. Big Data en investigación biomédica

3.1.1. Generación de datos en biomedicina
3.1.2. Alto rendimiento (Tecnología High-throughput)
3.1.3. Utilidad de los datos de alto rendimiento. Hipótesis en la era del Big Data

3.2. Preprocesado de datos en Big Data

3.2.1. Preprocesado de datos
3.2.2. Métodos y aproximaciones
3.2.3. Problemáticas del preprocesado de datos en Big Data

3.3. Genómica estructural

3.3.1. La secuenciación del genoma humano
3.3.2. Secuenciación vs. Chips
3.3.3. Descubrimiento de variantes

3.4. Genómica funcional

3.4.1. Anotación funcional
3.4.2. Predictores de riesgo en mutaciones
3.4.3. Estudios de asociación en genómica

3.5. Transcriptómica

3.5.1. Técnicas de obtención de datos masivos en transcriptómica: RNA-seq
3.5.2. Normalización de datos en transcriptómica
3.5.3. Estudios de expresión diferencial

3.6. Interactómica y epigenómica

3.6.1. El papel de la cromatina en la expresión genética
3.6.2. Estudios de alto rendimiento en interactómica
3.6.3. Estudios de alto rendimiento en epigenética

3.7. Proteómica

3.7.1. Análisis de datos de espectometría de masas
3.7.2. Estudio de modificaciones post-traduccionales
3.7.3. Proteómica cuantitativa

3.8. Técnicas de enriquecimiento y clustering

3.8.1. Contextualización de los resultados
3.8.2. Algoritmos de clustering en técnicas ómicas
3.8.3. Repositorios para el enriquecimiento: Gene Ontology y KEGG

3.9. Aplicaciones del Big Data en salud pública

3.9.1. Descubrimiento de nuevos biomarcadores y dianas terapéuticas
3.9.2. Predictores de riesgo
3.9.3. Medicina personalizada

3.10. Big Data aplicado en Medicina

3.10.1. El potencial de la ayuda al diagnóstico y la prevención
3.10.2. Uso de algoritmos de Machine Learning en salud pública
3.10.3. El problema de la privacidad

Si siempre te ha apasionado la Bioinformática y estás pensando en dirigir tu carrera profesional hacia este ámbito, elige una titulación como esta que te facilite el camino hasta conseguirlo”