• Modulo I: El sistema operativo aliado de la Bioinformática: Linux
  • Ejercicios in silico
• Modulo II: Bioinformática en el siglo XXI: la era genomica
  • Ejercicios in silico
• Modulo III: R, un lenguaje de programación para científicos
  • Ejercicios in silico
• Modulo IV: Big data en Biología: Secuenciación de Nueva Generación (NGS)
  • Ejercicios in silico

Objetivos:

• Introducir al usuario en el manejo básico de conceptos y herramientas bioinformáticas orientadas al análisis genómico
• Conocer y aplicar comandos básicos orientados al manejo del BASH en UNIX, así como para el uso del lenguaje de programación estadístico R
• Adquirir destrezas en el análisis primario de datos generados por secuenciación de nueva generación.

• Introducción al software SPSS
  • Trabajo Practico
• Estructura de datos para un análisis de supervivencia
  • Trabajo Practico
• Función de sobrevivencia y Función de riesgo
  • Trabajo Practico
• Análisis Multivariado. Modelo de riesgos proporcionales de Cox
  • Trabajo Practico
• Interpretar gráficos y resultados de los modelos estadísticos aplicados en el análisis de datos de sobrevivencia.
  • Trabajo Practico

Objetivos:

• Conocer los conceptos básicos de análisis de sobrevivencia.
• Construir y reconocer una base de datos para análisis de sobrevivencia.
• Conocer las técnicas de análisis de sobrevivencia: curvas de sobrevivencia mediante el método de Kaplan-Meier y la comparación de las curvas mediante el test de “log-rank”.
• Razones de Riesgo. Modelos de riesgos proporcionales de Cox.
• Construcción de Modelo de Cox, apropiado para estimar características de sobrevivencia.
• Interpretar gráficos y resultados de los modelos estadísticos aplicados en el análisis de datos de sobrevivencia.