CURSOS

REGÍMEN DE ESTUDIO

El Período Académico será por Cuatrimestre. Los estudiantes inscritos se dedicarán en forma exclusiva a los programas de Maestría y Doctorado.

BECAS O FINANCIAMIENTOS

Tradicionalmente los siguientes organismos han ofrecido becas para los Programas que ofrece el Postgrado en Biología Celular.

Fondo Nacional de Ciencia Tecnológica e Innovación (FONACIT). http://www.fonacit.gov.ve Fundación Gran Mariscal de Ayacucho.
FUNDAYACUCHO. http://www.fgma.gov.ve.
Ministerio de Ciencia y Tecnología.
Programa Misión Ciencias. http://www.misionciencias.gov.ve.
La Universidad de los Andes a través del consejo de Estudios de Postgrado ofrece ayuda económica y becas académicas.

NORMAS ACADÉMICAS

Los cursantes deberán acogerse a la Ley de Universidades y Reglamentos de la ULA vigentes. Se exige que los estudiantes realicen su estudio a tiempo completo. Esto significa la presencia en el Laboratorio fuera de las horas de enseñanza teórica, inclusive desde el inicio de los estudios. Acatar los reglamentos internos de cada Laboratorio. El tutor deberá informar semestralmente sobre la marcha del Proyecto de Investigación.

CURSOS DICTADOS POR EL POSTGRADO

Biopatternsg, su diseño, uso y facilidades.

1. 1. Biopatternsg es un pipeline. Descripción de su arquitectura.
  2. Diseño de un experimento de modelado, explicando lo que el investigador debe proveer.
  3. Descripción de las facilidades del sistema y ejemplos de los resultados que el investigador replicará más adelante.
  4. Ontologías, qué son, y cómo se aprovechan en el pipeline.
  5. Descripción general de los diversos servicios consultados durante el proceso de modelado, y el tipo de metadatos que desde ellos se obtienen. Los servicios consultados son: Gene Ontology, PDB, HGNC, Pathway Commons, UniProt, PubMed, MeSH y PubTator.
  6. PubTator es un servicio de LLMs (Large Language Models), especializado en la identificación de entidades biológicas y sus relaciones. ¿Qué es la inteligencia artificial generativa?. ¿Qué es un LLM?. ¿Cómo se usa PubTator en el pipeline para el modelado de una RRG?.
  7. Ejemplos de modelado de bases de conocimiento (caso: SARS-COV y SARS-COV-2) Explicación de la naturaleza y formato de las bases de conocimiento modeladas.
  8. Lógica, programación lógica y procesos de inferencia. Ejemplos de su uso en el pipeline.
  9. Formas de análisis posibles en Biopatternsg y resultados tipo.
  10. Sobre cómo podría el usuario escalar sus experimentos. ¿Cómo puede el investigador definir sus propias restricciones, a la hora de explorar subredes regulatorias y rutas de señalización?.

Ejecutando un experimento para una RRG de interés.

1. 1. Diseño del experimento.
  2. Traza de ejecución del pipeline.
  3. Se detallan los pasos a seguir para replicar el experimento que se describe en la sección 1.
  4. Ejecución y seguimiento del experimento de modelado. Se ejecuta el experimento de modelado y se acompaña al investigador durante el proceso.
  5. Análisis de los productos obtenidos. El investigador analiza cada una de las bases de conocimiento obtenidas.
  6. Ajustando las bases de conocimiento. Se describe cómo puede el investigador, desde su experiencia, ajustar el conocimiento obtenido, a fin de mejorar sus resultados.
  7. Descubrimiento de rutas y subredes de regulación. Se procede a la ejecución de procesos de inferencia, asistidos por el pipeline, para la obtención de rutas de señalización y subredes de regulación.
  8. Discusión de los resultados obtenidos.

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